1. 數據采集：利用人工智能和現代數據庫技術，管理和獲取分散在企業內部、供應鏈和世界各地的有用數據集。利用各種傳感器和網關，工業物聯網 (IIoT) 支持互聯的機器將數據收集到系統中。借由各種其他數據門戶，人工智能系統可以整合與績效、市場趨勢、物流或任何其他潛在相關來源有關的數據集。
2. 數據分析：機器學習和智能業務系統使用高級分析和現代數據管理解決方案來充分利用收集的所有數據。工業物聯網傳感器可以在機器需要維修或維護時發出警報。這些系統不僅可以整合市場和運營數據，幫助企業發現機遇和風險，還能持續研究工作流的效率，從而優化績效，并實施必要的自動校正。事實上，通過比較和分析數據集，系統可以構建無限的組合，為數字工廠優化和供應鏈預測提供有力支持。
3. 智能工廠自動化：一旦數據采集和分析工作完成，系統就會建立起相關的工作流，并將工作說明下發給系統中的機器和設備。這些設備可能位于工廠內部，也可能位于供應鏈中的物流或制造環節。智能工廠會不斷地監控并優化智能工作流和流程。如果新聞報道提醒某產品的需求將激增，系統就可以指示 3D 打印機工作流提高該產品的生產優先級。如果原材料裝運延遲，則可以利用庫存緩沖來避免任何形式的供應中斷。

很多企業數十年來基本沒有更新過供應鏈運營實踐和系統。但是，隨著消費者期望和經濟不確定性達到前所未有的高度，供應鏈管理人員需要采用能夠快速帶來巨大收益的解決方案。根據《福布斯》雜志報道，2017 年，僅 43% 的制造商在實施智能工廠計劃。到 2019 年，這一比例達到 68%。通過投資數字化轉型和智能工廠解決方案，企業有望獲得巨大的業務收益，包括：

• 提高生產力和效率：長久以來，制造業一直是被動做出響應，也就是反思已發生的事件或趨勢，嘗試在事后調整企業的發展方向。智能工廠技術旨在減少被動響應情況，提高供應鏈管理的韌性和響應能力。借助預測分析和大數據分析技術，企業可以確定和實施經過優化的流程。智能工廠帶來的效率升級體現在諸多方面，包括及時管理庫存、準確預測需求，以及加快產品上市等等。在數字化洞察的加持下，智能工廠的員工能夠更輕松地完成工作，最終提高企業的整體運營效率。德勤 2019 年的智能工廠研究報告顯示，”投資智能工廠計劃后，企業的制造產出、工廠利用率和勞動生產率等最高增長了 12%。到 2030 年，相比傳統工廠，擁有智能工廠的制造商的凈勞動生產率將高出 30%。” 
• 可持續性和安全性：消費者越來越愿意多花一點錢，購買那些尋源和制造方式對社會和環境友好的產品。現代智能工廠技術讓企業能夠更輕松地發現并把握機會，采用更加綠色、安全和對社會負責的制造實踐。智能工廠管理人員可以使用區塊鏈和 RFID 傳感器等數字化創新技術，確保所有物料的來源和品控無爭議，即使是來自供應鏈最遠端的物料也不例外。值得注意的是，國際自動化學會 (International Society of Automation) 稱，機器人和自動化設備能夠幫助減少或消除 3/5 的主要工傷事故隱患。
• 產品質量和客戶體驗：正如孩子們的電話游戲一樣，傳統制造商往往難以確保他們的指令會被供應鏈中的下級供應商和制造商準確接收并執行。而在智能工廠中，云連接和端到端可視性能為制造流程的所有層級提供實時的洞察和建議。憑借快速定制和響應趨勢變化的能力，企業能夠確保產品緊跟客戶需求的發展步伐。通過對系統數據執行高級分析，他們還能快速發現薄弱之處或待完善的領域。如此一來，企業就可以提高市場競爭力，獲得更積極的產品評價，并減少費時費力的退貨或產品召回情況。

智能工廠技術非常靈活。隨著數字化轉型計劃的加速推進，企業將有無限的機會來根據需要進行擴展、修改和調整。 

• 云連接：無論是公有云、私有云還是混合云，云都是所有數據和信息在智能工廠中的流通渠道。通過在整個企業和全球范圍內建立云連接，企業能夠確保各個業務領域均采用實時數據，并且及時了解供應鏈內的所有互聯資產和系統。  
• 人工智能：采用集成式人工智能技術的運營系統具有快速、靈活、功能強大的特點，不僅能夠收集和分析不同的數據集，還能提供實時洞察和響應式建議。智能工廠中的自動化流程和智能系統可以利用人工智能技術，不斷優化和學習。  
• 機器學習：機器學習對智能工廠的重要貢獻之一就是實現高級預測性維護。通過監控和分析制造流程，高級預測性維護功能可以在系統發生故障之前發送警報，然后，基于當時的情形執行自動維護，或在必要時建議人工干預。 

• 大數據：企業可以基于海量數據集，在智能工廠內執行預測分析和高級分析。企業早已懂得大數據的戰略價值，但直到最近，他們大多依舊缺乏必要的系統來有效利用大數據。得益于供應鏈和智能工廠的數字化轉型，企業迎來了巨大的機遇，能夠利用大數據洞察實現優化和創新。  

• 工業物聯網 (IIoT)：在智能工廠中，如果設備和機器配有唯一的標識符，并且能夠發送和接收數字數據，那么這些機器和設備就會構成一張工業物聯網網絡。現代化機械可能已經擁有數字門戶，但即使是有幾十年歷史的模擬機器也可以通過安裝工業物聯網網關設備，跟上時代發展步伐。事實上，來自設備的數據能夠反映設備的狀態和活動，而發向設備的數據則能夠用于管控和自動操作設備與工作流。  

• 數字孿生：機器或系統的精確虛擬副本被稱為數字孿生。數字孿生能夠以盡可能低的運營風險，幫助企業充分發揮創新潛力和創造力。數字孿生可以設置到極限狀態，通過多種虛擬方式進行重新配置，或用于測試其在現有系統中的兼容性，而不會在現實世界中引發風險或造成資源浪費。  

• 增材打印：增材打印也稱為 3D 打印，支持智能工廠利用智能自動化技術實現按需制造。這項技術尤其適用于應對突如其來的供應鏈中斷或突發性產品需求。但即使在平時，虛擬庫存也可以支持準時制 (Just in Time) 生產方式，從而大大降低風險和減少浪費。 

• 虛擬現實 (VR) 和增強現實 (AR)：2019 年，Assembly Magazine 將智能工廠中應用的一些 VR 可穿戴設備描述為“能夠基于情境，將環境條件、庫存水平、流程狀態、裝配錯誤數據、利用率和產量指標結合在一起”。這種沉浸式的感官體驗讓用戶能夠使用來自任何位置或時間點的實時數據來增強他們的自然感官，輕松了解工廠狀態。  

• 區塊鏈：幸運的是，隨著智能工廠技術的進步，安全解決方案也齊頭并進。區塊鏈在供應鏈中的應用很廣泛。從創建與供應商之間的“智能合同”，到追蹤貨物來源和運營整個供應鏈，區塊鏈的身影無處不在。在智能工廠中，區塊鏈對于管理企業內部互聯資產和機器的訪問權限尤其有用，能夠保護系統的安全性以及這些設備所保存的記錄的準確性。  

• 現代數據庫：內存數據庫和現代 ERP 系統是工業 4.0 以及所有智能工廠和智慧供應鏈解決方案的“大腦”。而傳統磁盤數據庫只有突破性能極限，才能勉強支持復雜的數據管理和分析功能，滿足智能工廠和現代供應鏈的運營需求。