- 制造过程智能化：通过在生产线上广泛应用传感器、自动化设备、工业机器人等，实现生产过程的自动监测、精准控制和优化调度。例如汽车制造工厂中，焊接机器人可以按照预设程序精准完成车身焊接工作，并且通过传感器实时监测焊接质量，一旦出现偏差能立即调整，大大提高了生产效率和产品质量。
- 产品智能化：产品自身具备智能特性，比如智能家电可以通过互联网连接，用户能使用手机 APP 远程控制其开关、调节运行模式等；智能穿戴设备能够实时监测人体健康数据并上传至云端进行分析，为用户提供健康建议。
- 管理智能化：借助大数据、人工智能等技术对企业的生产管理、供应链管理、质量管理等进行优化。企业可以利用大数据分析市场需求趋势，从而合理安排生产计划；通过人工智能算法优化供应链配送路径，降低成本。
- 工业互联网：它是实现智能制造的网络基础，将工业现场的各种设备、系统、人员等连接起来，实现数据的互联互通和共享。就如同给制造企业搭建了一个庞大的信息高速公路，使得生产过程中的各类信息能够快速、准确地传输和交互。
- 物联网技术：通过在设备、产品上安装传感器等物联网设备，赋予它们感知和通信能力，能够实时采集和传输数据。比如在智能仓库中，货物上的物联网标签可以实时反馈货物的位置、库存数量等信息。
- 大数据与云计算：智能制造过程中会产生海量的数据，大数据技术可以对这些数据进行存储、分析和挖掘，从中提取有价值的信息用于决策支持；云计算则为数据处理提供强大的计算能力，企业无需自行搭建庞大的数据中心，通过租用云计算服务即可满足数据处理需求。
- 人工智能与机器学习：人工智能技术中的机器学习算法可以对生产数据进行学习和分析，实现设备故障预测、质量控制预测等功能。例如通过对机器设备运行数据的学习，提前预测设备可能出现的故障，以便及时安排维修，减少停机时间。
- 提高生产效率：自动化生产设备和智能化的生产流程减少了人工干预，缩短了生产周期，单位时间内能够生产出更多的产品。例如一些电子制造企业采用智能制造生产线后，产量较传统生产线提高了数倍。
- 提升产品质量：精准的自动化控制和实时的质量监测能够及时发现并纠正生产过程中的质量问题，生产出的产品更加符合标准和客户需求。智能质检系统可以通过图像识别等技术快速检测出产品表面的瑕疵等缺陷。
- 降低成本：一方面减少了人力成本，另一方面通过优化生产流程、供应链管理等降低了物料浪费、能源消耗等运营成本。例如通过智能能源管理系统合理调节工厂设备的用电时间和功率，降低了电费支出。
- 增强企业竞争力：能够快速响应市场变化，生产出满足客户个性化需求的产品，在市场竞争中占据优势。比如一些服装制造企业利用智能制造技术实现了个性化定制服装的快速生产，吸引了更多客户。
- 发展现状：目前全球范围内智能制造都处于快速发展阶段。在一些发达国家，如美国、德国、日本等，智能制造已经有了较为成熟的应用案例，涵盖了汽车、航空航天、机械制造等多个行业。我国近年来也在大力推进智能制造，出台了一系列政策支持，并且在部分领域取得了显著成效，如家电、电子信息等行业。
- 挑战：
- 技术融合难度大：要将众多不同的信息技术与传统制造技术完美融合并非易事，需要跨领域的专业人才和大量的研发投入。
- 数据安全与隐私保护：智能制造过程中产生大量涉及企业商业机密、客户个人信息等的数据，保障这些数据的安全和隐私是至关重要的，一旦泄露可能会给企业和客户带来严重损失。
- 人才短缺：既懂制造技术又懂信息技术的复合型人才匮乏，限制了智能制造的进一步发展。企业在招聘和培养这类人才方面面临着较大的困难。
