智能工厂象征了最高点互连与网络化的数字时代，工厂的智能化透过互联互通、数码化、大数据、智能装备和智能供给链五大关键性领域未能体现，每个领域的特征下述：

　　一、互联互通

　　互联互通是透过CPS系统把人、物、机器和系统展开连接，以此物联网当作基础，透过传感器、RFID、二维码与无线局域网等构建信息的采集，透过PLC与本地以及远程服务器构建人机界面的交互，于本地服务器与云存储服务器构建数据读写，于ERP、PLM、MES与SCADA等平台构建高效贯通，进而达信息的通畅，人机的智能。另一方面，透过这些技术构建智能工厂外部自订单、订购、制造和设计等的信息实时处理和畅通，与此同时相关设计供应商、采购供应商、服务商与客户等和智能工厂构建互联互通，保证生产信息、服务信息等的同步，采购供应商实时可提炼制造订单信息，客户实时可递交自己的个性化订单且可检索自己订单的生产进展，服务商实时维持和客户等的沟通和相关事物处理。

　　二、数码化

　　数码化包括两方面内容，另一方面是指智能工厂于工厂规划设计、工艺装备开发以及物流等全部运用三维设计和仿真;透过模拟研究，去除设计师之中的问题，把问题提早展开识别，增加末期改良提高的投入，进而达改进设计成本和质量，构建数码化生产与QCD和敏捷生产的目标，构建真正的精益，透过模拟运营成本减少10-30%，劳动生产率提升15-30%。

　　与此同时，于传感器、导向辨识、数据库分析等物联网基础数字化技术的帮助之下，数码化横贯产品开创价值链与智能工厂生产价值网络，自研发BOM到订购BOM与生产BOM，而且到营销服务的BOM准确性和及时性间接冲击与否能构建网络化，自研制到营运，以至商业模式亦需数码化的贯通，自某种程度而言数码化的实现程度亦沦为智能制造战略顺利的关键。

　　三、大数据

　　大数据，是一种规模小到于赚取、储存、管理、分析方面大幅低于传统数据库软件工具处理能力范围的数据子集，自大数据、物联网的硬件基础、相连技术至下方数据存储平台、数据分析平台产生了整个大数据的架构，构建了底层硬件数据收集到顶层数据研究的纵向整合。

　　大数据的战略意义绝不取决于掌控巨大的数据信息，越来越关键的是对于数据展开专业化处理，把源自各专业的各类型数据展开提炼、划分、建立模型并且展开分析，深度挖掘数据动机的潜在问题与贡献价值。数据采集方面毫无疑问做的非常糟糕，但是数据亦只逗留于产生报表的层面，难以间接透过和分析，辨识出问题并且展开整改，间接体现的是数据分析与数据应用人员的缺失，特别是和专业相互融合，需不仅认识专业亦懂可视化与算法的数据分析人才，这亦是大数据面对的关键挑战，急需企业与学校共同合作培育，而且自中止手工的数据处置著手展开逐渐累积，除此之外亦体现了IT和生产的融合和同步缺乏。

　　四、智能供应链

　　智能供应链试点包括供给物流、生产物流、整车物流，各适当环节实行物流信息即时收集、同步传送、数据分享，并且液压物流设备运行，构建智能物流体系，达准时化、可视化的目的，保证了资源的精确共享，亦保证了订单的准时交货，于订单精确的同时增大了存储，最为小限度的防止了仓储以及二次运送的费用，降低生产成本，亦是主机厂与供应商间密切协作之下的质量与价格的优化，达双赢的效果。

　　五、智能装备

　　智能装备透过智能产品、人机界面、RFID射频技术、添加技术、智能网络以及APP等具有可认知、可相连，产生了集团军环境，最后产生“可认知-自记忆-自感知-自决策者-自构拟”的核心能力，如谷歌旗之下公司研发的AlphaGo一样具有深度研习的智能，依据具体形势的输入可手动分析判断、逻辑推理，思维下一步的落子，于人工智能领域产生了对于人类围棋的必然压倒性优势，AlphaGo的发生标志着计算机技术已经转入人工智能的全新信息技术时代(全新IT时代)，未来把在医疗等行业展开深度合作，当作人工智能的代表亦伴随智能装备的时代到来，充分证明智能装备是智能工厂物联网与数码化生产的基础，亦是物联网构建的关键要素。