智能制造是指在生产过程中，将智能装备通过通信技术有机连接起来，实现生产过程自动化，
并通过各类感知技术收集生产过程中的各种数据，通过工业以太网等通信手段，上传至工业服务器，在工业软件系统的管理下进行数据处理分析。
并与企业资源管理软件相结合，提供最优化的生产方案或者定制化生产，最终实现智能化生产。这还得从智能制造的起源说起。
智能制造源于人工智能的研究，人工智能是用人工方法在计算机上实现的智能。智能制造的概念提出于20世纪80年代，日本1989年提出智能制造系统，且于1994年启动了先进制造国际合作研究项目，包括了公司集成和全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制、快速产品实现的分布智能系统技术等。
加拿大制定的1994—1998年发展战略计划，认为未来知识密集型产业是驱动全球经济和加拿大经济发展的基础，认为发展和应用智能系统至关重要，并将具体研究项目选择为智能计算机、人机界面、机械传感器、机器人控制、新装置、动态环境下系统集成。
欧洲联盟的信息技术相关研究有ESPRIT项目，该项目大力资助有市场潜力的信息技术，1994年其启动的新的R&D项目，选择了39项核心技术，其中三项（信息技术、分子生物学和先进制造技术）中均突出了智能制造的位置。
我国80年代末也将“智能模拟”列入国家科技发展规划的主要课题，已在专家系统、模式识别、机器人、汉语机器理解方面取得了一批成果。2015年，作为我国未来十年实施制造强国战略的行动纲领和未来三十年实现制造强国梦的奠基性文件的《中国制造 2025》明确提出：“智能制造是新一轮科技革命的核心，也是制造业数字化、网络化、智能化的主攻方向”。智能制造在我国获得了快速发展的新契机，已成为我国现代先进制造业新的发展方向。
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是指一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。智能制造通过人和智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。智能制造不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智能”。智能制造系统可独立承担分析、判断、决策等任务，突出人在制造系统中的核心地位，同时机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰，本质是人机一体化。
智能制造的典型特征如下：（1）状态感知：准确泛在感知外部输入的实时运行状态；（2）实时分析：对获取的实时运行状态数据进行快速、准确的分析；（3）精准执行：对外部需求、企业运行状态、研发和生产等做出快速应对和准确执行；（4）自主决策：按照设定的规则，根据数据分析的结果，自主做出判断和选择，并具有自学习的能力。
“工业40”是德国联邦教研部与联邦经济技术部在2013年汉诺威工业博览会上提出的概念。“工业40”的内涵是利用赛博物理系统CPS，将生产中的供应、制造和销售等信息数据化、智慧化，最后达到快速、有效、个性化的产品供应。“工业40”出现后，在欧洲乃至全球工业业务领域都引起了极大的关注和认同，德国学术界和产业界认为，“工业40”即是以智能制造为主导的第四次工业革命，它描绘了制造业的未来愿景，是继前三次工业革命后，人类迎来的以赛博物理系统(Cyber—Physical System，CPS)为基础的，以生产高度数字化、网络化、机器自组织为标志的第四次工业革命。
“工业40”有三大主题：（1）“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；（2）“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。该计划将特别注重吸引中小企业参与，力图使中小企业成为新一代智能化生产技术的使用者和受益者，同时也成为先进工业生产技术的创造者和供应者；（3）“智能物流”，主要通过互联网、物联网、务联网等，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，而需求方则能够快速获得服务匹配，得到物流支持。
智能制造和“工业40”异曲同工，“工业40”的本质是通过充分利用赛博物理系统CPS，将制造业推向智能化的转型。而智能制造是一种新的制造模式，从智能制造系统由低层级向高层级逐步演进发展的角度来看，智能制造的内涵包含了“工业40”的三大主题。
2014年2月，美国国防部牵头成立了“数字制造与设计创新机构”（Digital Manufacturing and Design Innovation Institute，DMDI）。2014年12月，美国能源部也宣布牵头筹建“智能制造的清洁能源制造创新机构”（Clean Energy Manufacturing Innovation Institute on Smart Manufacturing，CEMI）。为什么美国连续成立数字制造和智能制造两个机构，两个机构又是如何分工的，各自研究领域的主要区别在哪里？
首先，我们来理解什么是数字化制造？
数字化技术是指利用计算机软（硬）件及网络、通信技术，对描述的对象进行数字定义、建模、存贮、处理、传递、分析、优化，从而达到精确描述和科学决策的过程和方法。数字化技术具有描述精确、可编程、传递迅速、便于存贮、转换和集成等特点，因此数字化技术为各个领域的科技进步和创新提供了崭新的工具。数字化技术与传统制造技术的结合即数字化制造技术。
其次，让我们来分析美国数字制造机构DMDI和能制造机构CEMI的愿景：
（1）美国数字制造机构DMDI：①目标：在整个供应链中利用增强的、可互 *** 作的信息技术系统，全面改进产品的设计和制造过程。②专注：将来自于设计、生产和产品使用中的数据进行综合并加以运用，减少制造周期和成本；将制造过程全数字化，加强产品全寿命周期的建模与先进分析工具，提升产品性能、工艺效率和企业绩效。③核心技术：通过基于计算机的集成系统，将设计、制造、保障和报废系统的要求进行连接，完善成熟整条“数字线”。在实施设计时，综合利用智能传感器、控制器和软件来提升保障性，同时考虑系统的安全性。
（2）美国智能制造机构CEMI：①目标：从实时能量管理、能源生产率和过程能量效率的角度，降低制造成本。②专注：在整个生产运行中将效率信息实时集成，重点是将能量和材料使用降到最低；特别面向能量密集型的制造部门。③传感器——能够在高温高压环境中工作，控制系统——使用来自这些传感器的数据，计算模型——模拟传感器和控制系统的运行，开放式平台——验证这些技术的集成如何提升能效。
可以看出，美国DMDI和CEMI两个机构都不可避免地研究各类智能制造技术，其中美国数字制造机构DMDI的技术方向和研发内容更加贴合离散制造业的智能制造需求，而美国智能制造机构CEMI的技术方向和研发内容更加贴合流程制造业的智能制造需求。
因此，我们可以认为，传统的数字化制造技术与目前的智能化制造技术的侧重点不同，传统的数字化制造技术侧重于产品全生命周期的数字化技术的应用，而智能制造侧重于人工智能技术的应用，数字化制造技术是是实现智能制造的基础，同时智能化是数字化制造技术的发展方向之一，即采用智能方法，实现智能设计、智能工艺、智能加工、智能装配、智能管理等，进一步提高产品设计制造管理全过程的效率。
2015年5月，国务院正式发布了《中国制造2025》，明确提出要以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。“互联网+制造”，正在成为中国经济的下一个重要增长点。据估算，在未来20年中，中国工业互联网发展可带来3万亿美元左右的GDP增量。
那么“互联网+制造”与智能制造有什么区别？
可以说“互联网+制造”是我们实现产业升级的一种手段和方式，而智能制造是目标，我们把互联网技术引入到日常的生产制造中，逐步实现制造的自动化、网络化，最终实现制造的智能化。
ICT技术的发展引发了第四次工业革命，主要是指云、大数据、物联网三个技术领域的突破性发展。云数据中心使海量数据的存储成为可能，并且存储成本大幅度降低。大数据技术可以对工厂生产过程产生的大量数据进行深度的挖掘和利用，作出更加有利于管理者的商业洞察。物联网技术可以实现人与设备、设备与设备之间的互联与通信，使人机交互更加自由与可靠，推动生产自动化和柔性化的发展。“互联网+制造”其实就是讲前沿的ICT技术与传统的制造相结合，最终达到降低成本提升竞争力的作用。
毫无疑问，智能化是制造自动化的发展方向。在制造过程的各个环节几乎都广泛应用人工智能技术。专家系统技术可以用于工程设计，工艺过程设计，生产调度，故障诊断等。也可以将神经网络和模糊控制技术等先进的计算机智能方法应用于产品配方，生产调度等，实现制造过程智能化。而人工智能技术尤其适合于解决特别复杂和不确定的问题。但同样显然的是，要在企业制造的全过程中全部实现智能化，如果不是完全做不到的事情，至少也是在遥远的将来。
实现智能制造是一个长期的过程，一般来说需要先实现制造的自动化、信息化，最终走向智能化。互联网+制造，是把互联网技术和思维模式引入到我们日常的生产组织当中去。在我们的日常生产中，人、设备、产品、物料等时刻都在产生海量的数据信息，互联网技术使得海量的数据信息传递、集成、挖掘成为可能。
具体措施上，首先是以既有的两化融合管理体系为抓手，通过标准化，特别是国际标准化的贯彻，引领制造业和互联网融合发展。
其次是以制造业为切入点，结合相关行业的配合共同推动“互联网+制造”。重点推动传统装备智能化改造升级，加强重点行业CPS(信息物理系统)应用水平和智能制造系统解决方案能力建设，积极培育工业生产新业态、新模式，推进制造业服务化转型和生产性服务业的发展。
第三是以创业创新为重点，加快推进“互联网+中小微企业”的发展。“这方面由工信部中小企业司来牵头，会同相关部门一起推动。这是国家层面的‘互联网+’行动方案部署的重点任务，将围绕着中小微企业的大众创业和万众创新来开展。”
其四是以高速宽带网络技术为支撑，提升基础设施的支撑水平，“这部分由通信司局(工信部信息通信发展司)为主，会同相关司局来推进，把我们的4G等信息基础设施做好，并且谋划研发好5G等下一代通信技术。”
第五，以关键技术、软件产业服务为突破口，提升信息技术产业支撑水平。这部分由工信部的电信司(电子信息司)和信息化司(信息化和软件服务业司)等部门一块牵头。重点是要夯实信息产业发展基础，实施“星火计划”，大力发展移动互联网、物联网、云计算、大数据等新一代技术产业，加快云计算+大数据基础设施的建设。智能制造是一种基于数字化、网络化、信息化的新型制造模式。采用物联网、大数据、云计算等技术手段，实现工厂内部高效运营和工艺流程的智能化调度、优化和控制，通过自适应和自我学习，实现全方位的制造自动化和数据共享，提高生产效率，降低生产成本，提高产品质量，在市场竞争中获得强大的竞争力。
智能制造的基本特征包括：
1 数字化：实现对产品、生产环节、人员、设备、原材料等相关信息全面数字化，并实现信息的实时采集、处理和共享。
2 网络化：利用互联网、物联网等技术手段建立设备、人员和工厂各个环节之间的高效通讯和协作，构建起全球化生产网络，实现生产资源的全球配置和优化。
3 智能化：通过引入人工智能等技术实现生产系统的智能化调度、优化和控制，使生产过程具有自适应和自我学习能力。
4 绿色化：提倡绿色制造理念，减少生产过程中的能源消耗和废弃物排放，实现资源的最大化利用，降低制造过程对环境的负面影响，保护人与环境的和谐。
总的来说，智能制造是一种大规模、生产力强的工业模式，是未来工业领域的发展方向。它将不仅仅影响制造产业的转型和发展，还将推动社会创新能力的提高，带来大量的就业机会和新的商机。
钢铁行业在积极化解过剩产能的基础上加快推进钢铁行业转型升级，当前的重点就是加快智能制造发展，即借助智能制造技术，转变生产管理模式，实现敏捷制造和精细化管理，进而推动钢铁行业的转型升级。
智能制造引领新一轮制造业革命，也是一场具有划时代意义的深刻的工业革命。《中国制造2025》明确坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展，加快我国从制造大国向制造强国转变。推进钢铁行业智能制造是时代发展的必然趋势，也是我国实现钢铁强国的必由之路。
时下，我国钢铁行业正在全面贯彻实施《钢铁工业调整升级规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》）。“十三五”期间，我国钢铁工业将进入以结构调整、转型升级为主的发展阶段，也是钢铁工业结构性改革的关键阶段。钢铁行业要积极适应、把握、引领经济发展新常态，落实供给侧结构性改革，以全面提高钢铁工业综合竞争力为目标，以化解过剩产能为主攻方向，坚持结构调整、创新驱动、绿色发展、质量为先、开放发展，加快实现调整升级，提高我国钢铁工业发展质量和效益。
要实现钢铁工业“十三五”规划的目标，钢铁企业必须全面推进智能制造，而《规划》为我国钢铁行业如何推进智能制造指明了方向，确定了目标，指出了路径。
钢企智能制造探索步伐加快
如今，不少钢铁企业已经在智能制造上开拓探索和实践，取得了较好的成效。宝武集团、沙钢等大型钢企采用工业机器人、无人行车、无人台车、无人仓库等智能制造技术来提高劳动效率，降低生产成本，在钢铁生产自动化、库存、营销等关键环节智能化水平先进。
一些大型钢厂将智能制造分成“3+1”模式，即“智能装备、智能工厂、智能互联和基础设施”，进行探索和实施。据介绍，目前，该领域研发的课题主要是钢铁制造全流程在线检测—监测技术及数字化、智能化嵌入技术，分布与集成相结合的余热余能梯级利用和系统回收技术，钢铁生产智能化能源管控与环境优化技术，污染物分布与集中结合的协同控制与一体化脱除技术，钢厂与相关产业互补链接及与周边社会共生共荣生态链接技术，钢铁流程制造和服务一体化网络集成技术，钢铁制造流程物质流、能量流、信息流协同动态调控技术，高性能钢铁产品定制化、减量化生产及装备技术，高性能钢铁产品全生命周期智能化设计、制备加工技术。
从目前来看，不少钢企纷纷进入智能制造领域：
有的钢厂借助“互联网+”、物联网和智能制造技术，依托传感器、工业软件、网络通信系统、新型人机交互方式，实现人、设备、产品等制造要素和资源的相互识别、实时联通，促进钢铁研发、生产、管理、服务与互联网紧密结合，推动钢铁生产方式的定制化、柔性化、绿色化、网络化、智能化。
有些技术、资金实力雄厚的钢铁企业，则以钢铁流程绿色化、智能化集成为目标，重点围绕制造流程结构优化、制造流程技术提升、钢铁制造服务平台建立、新型商业模式建立与运营四大关键路径进行研发。
有的钢厂以关键环节机器换人为抓手，尝试和实践全工序机器换人，提升智能化生产水平，先后建成5000毫米宽厚板和特棒示范智能车间，形成了独具特色的智能制造发展之路。
有的钢厂明确智能制造目标，稳步推进：减少人工作业，提升自动化能力；全面推进建立区域化、工序化的信息监控、管控平台；制订公司智能化制造规划，并成立智能制造推进项目团队，以实现从机械化、自动化、信息化到智能化的逐步转变。
有的钢企确定了智能制造目标，即在未来几年内建设、改造一批智能化产线，完成基于互联网来满足用户个性化需求的智能化研发、生产、销售体系构建，促进企业实现向智能制造模式的转型。
钢企推进智能制造该如何着力？
一家钢企从事自动化生产工作的负责人坦言：“我们公司不是不想尝试智能制造，而是不知道该怎么着手。”
曾有一家大型钢铁企业工程师也向笔者表示，目前，国内钢铁智能化仍处于初级阶段，在实际生产过程中还是以经验为主导，尽管个别生产线有自己的数据库，但一般为生产工艺的数据，在上下游衔接等方面没有形成一个统一的系统。
那么，钢铁行业该如何加快推进智能制造？在一系列钢铁产业发展的高峰论坛上，业内专家就我国钢铁业推进智能制造发表了各自的见解，给钢铁企业诸多的思考和启迪。
业内专家指出，钢铁行业在积极化解过剩产能的基础上加快推进钢铁行业转型升级，当前的重点就是加快智能制造发展，即借助智能制造技术，转变生产管理模式，实现敏捷制造和精细化管理，进而推动钢铁行业的转型升级。智能制造是制造业未来发展的重大趋势，也是当前钢铁行业转型升级、提质增效的重要着力点。早在2015年工信部发布的《2015年智能制造试点示范专项行动实施方案》，决定自2015年启动实施智能制造试点示范专项行动，以促进工业转型升级，加快制造强国建设进程。其中，钢铁行业已被列入工信部的智能制造试点范围。
专家同时强调，推进钢铁行业智能制造是一个庞大的系统工程，涉及资金、技术、人力等诸多方面，系统策划是确保目标一步一步实现的有效方法，不能急功近利、一哄而上，而要稳扎稳打、分步实施、循序渐进，即针对我国钢铁行业和智能制造的特点，逐步推进制造过程智能化。诸如，在重点领域试点建设智能工厂或数字化车间，加快人机智能交互、工业机器人、智能物流管理等技术和装备在生产过程中的应用，促进钢铁制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制等的发展。同时，在此基础上全面实施高级计划排程（APS）系统，实现敏捷制造和精准交货。
专家表示，在推进企业决策智能化方面，目前主要以两化深度融合为载体。钢铁智能制造的核心是对信息资源的有效开发和高效利用，目标是提高资源的全局利用效率，其重点在于决策的智能化。为提高资源和能源利用效率，钢铁企业应采用系统优化的思想，建立具有冶炼技术和经济成本的双重模型，实现单部门局部优化与多部门一体化全局优化的平衡。
大数据是传统数据库、数据仓库、商业智能概念外延的扩展和手段。推进大数据的集成应用，关键在于健全钢铁行业信息化基础设施，整合冶金数据资源，突破钢铁行业大数据核心技术，提升钢铁大数据分析应用能力，提高数据安全保障能力，培养复合型大数据人才，组织实施制造业大数据创新应用试点，以推动制造模式变革和冶金行业的转型升级，培育发展冶金产业新业态。
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智能制造已经成为全球制造业的重要趋势。随着人口红利的逐步消失，工厂企业需要找到一种全新的生产模式，以缓解昂贵的劳动力成本和应对快速更新的产品需求。而工业40模式的出现，为制造业提供了新的思路。通过物联网连接产品生命周期的所有阶段，从原料采购到生产再到交付和进入客户家中，整个过程都能可视化管理。
这也是第四次工业革命的场景，物联网为整个制造过程搭建了桥梁，创造了一个具有凝聚力的制造环境。原料供应商知道何时应该发货，制造商知道如何保证产品质量，每个客户反馈的信息让厂商获得对产品和市场新的认识，物联网解决了供应商、制造商和客户之间信息隔断的问题，智能工厂将制造业服务能力提升到一个全新的水平。
未来，物联网将给制造业带来巨大的价值，潜在价值可能会达数十万亿美元。据估计，在未来五年内以每年6％的速度增长，市场到2020年将接近700亿美元。巨大的应用场景包括 汽车 和运输、采矿、电子、化工、制药、石油和天然气等行业。那么，在新的制造场景将会怎样变化，工厂企业又将如何迎接趋势？
制造业供应链的变革
消费市场的需求变化如此之快，对于传统的制造业无疑是一大难题。客户实时期望不断上升，供应链越来越复杂，通过人力分析或者落后的工具去管理控制制造过程，已经难以满足当前市场需求。而智能工厂通过智能传感器和物联网采集的大量实时数据，再基于云端高算力服务器的分析，以及创造更灵活的生产流程来跟上客户需求的步伐。
智能制造的模式与传统制造完全不同，依托于先进的数字化制造技术，工厂可以进行按需生产，从世界各地供应商采购原料，避免了大量库存的风险，并通过社交媒体管理客户反馈，实现个性化的制造，达到更快、更灵活、更高效的产品交付水平。
得益于物联网和数字化技术的发展，智能制造为工厂带来了新的能力，虽然升级智能工厂并不是必要的，但却是非常有价值的事。利用优化的供应链，不仅可以减少交货时间和成本，同时基于市场信息的掌握，还可以减少生产过程缺陷产品数量。
产品质量保持一致性
过去的制造业，当工厂收到车间信息或者从客户调查到数据的时候，产品已经进入了客户群体，也就是损害已经产生了，给用户留下了低质量的印象。而新的制造模式，借助于物联网技术，允许工厂企业实时收集到传输数据，可以及时洞察到问题所在，并在产品造成严重问题之前进行更改。
未来的产品将放置智能传感器，这些感知零件将能够确保每件产品一致性的质量水平，无论是电子消费品、家用电器还是工业类设备，传感器能够将产品的异常数据汇报给厂家，然后工厂提供更准时的售后服务。还有，工厂可以从数据中分析产品的不足，在下一件产品上进行优化，最终能够更好的保证产品的质量。
这种方式避免了客户投诉和公司品牌的损害，同时可能为公司节省巨大的成本。过去， 汽车 产品重大问题发生后，大量召回的事件屡见不鲜，不仅导致公司品牌影响力的下跌，还要负出沉重的金钱代价。
物联网连接制造过程的好处在于，一旦发现问题或者缺陷，可以在错误产生严重后果之前及时进行自我修复。尤其在人工智能突破的今天，可以快速分析出存在的隐患，以近乎实时的速度完成生产质量的管控，并带来更好的产品和更少的损失。
预测性维护的重要价值
工厂生产线意外停机事件和计划外的维护将会给企业带来巨大损失，每一台设备和机器都不可能保持不出问题，但停机在计划之外发生，不仅让公司蒙受生产损失的打击，同时也拖低了生产效率。在成本越来越贵的今天，这种意外停机可能需要较长时间去检查维修，并要支付巨额金钱，对于中小企业更是无法承受的。
在工业40的模式里，有一种预测性维护的方法，通过在智能工厂中生产设备上放置各种传感器，从而能够实时自动监测机器磨损的情况。再借用于机器学习算法，可以准确跟踪零件和机器的更换时间。
预测性维护有助于在错误发生之前安排更换设备部件，而且可以安排合理的更换时间，例如在机器闲置的时段，就不会占用生产时间。这样不仅可以保证生产线的效率，同时提高了工厂整体敏捷性。
如何构建智能工厂？
智能工厂是未来制造业发展的必然趋势，目前已经有一些优秀的案例，例如全球大型制造商包括通用电气、西门子、霍尼韦尔、三菱电机、罗克韦尔自动化、施耐德电气、通用动力等都在尝试新的制造模式。不过，升级智能工厂要结合自身的需要和环境特点，不同的企业应该采用不同的方式，这样才能达到其想要的效果。
通常企业转型有几个目标方向，例如缓解决劳动力成本，降低工厂的整体成本；提升生产线的效率，将产品的交付时间缩短；增加工厂的灵活性，以便于能够快速响应市场的需求等等。企业可以根据自身的需求，制造完善的升级方案。
首先要构建物联网将传感器、电机、开关和其他各种小工具联网，工业40时代的智能工厂包括生产线、机器人、物联网、远程自动化等内容。此外，还涉及到生产网络和定制生产系统、产品的虚拟规划以及生产和远程维护等。
《中国制造2025》明确提出要推进 制造过程智能化，在重点领域试点建设智能工厂/数字化车间，这必将加速智能工厂在工业行业领域的应用推广。
智能工厂是实现智能制造的重要载体，主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施，实现生产过程的智能化。
企业基于工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。纵向集成和横向集成均以工业互联网为基础，产品、设备、制造单元、生产线、车间、工厂等制造系统的互联互通，及其与企业不同环节业务的集成统一，则是通过数据应用和工业云服务实现，并在决策层基于产品、服务、设备管理支撑企业最高决策。共同构建了一个智能工厂完整的价值网络体系，为用户提供端到端的解决方案。
随着三维数字化技术的发展，传统的以经验为主的模拟设计模式逐渐转变为基于三维建模和仿真的虚拟设计模式，使未来的智能工厂能够通过三维数字建模、工艺虚拟仿真、三维可视化工艺现场应用，避免传统的信息传递链条的断裂，提高产品研发设计效率，保证产品研发设计质量。
创建的智慧工厂可视化解决方案则是通过三维场景用户可以直观的看到厂房内物料区及每一条产线设备。如 SMT 生产线：印刷机、SPI 检查机、贴片机、回流焊、 AOI 检测设备等。AGV 小车、摄像头、消防设备、空调、电视等所在位置以及对应的设备实时数据、运行状态，均可直观的展示在三维场景之中，通过物联技术实现场景整体联动。Hightopo采用 B/S 架构，在上述设备可视化环节经过模型轻量化处理后，用户无需再花费高价钱去采购高性能的图形工作站来支撑三维可视化系统。
汽车生产流水线 3D 可视化方案，完美模拟了汽车生产车间，再现了汽车生产线制造过程，通过可视化模型的建立，人们可以发挥出丰富的想象力，从而可以将一些抽象的事物以直观的形状表示出来，便于人们的理解；也可以实现将庞大的生产线设备变成可随身携带的视频内容，满足了随时随地展示生产线的要求，使生产线的演示说明更加简便，完善企业的信息化水平，降低汽车生产制造企业运营的成本，企业顺应数字化时代发展，在行业竞争中更具活力。
车间生产可视化可以帮助企业解决以下问题：
1、工序详细调度：通过基于有限资源能力的作业排序和调度来优化车间性能；
2、资源分配和状态管理：指导劳动者、机器、工具和物料如何协调的进行生产，并跟踪其现在的工作状态和刚刚完工情况。
3、产品跟踪和产品清单管理：通过监视工件在任意时刻的位置和状态来获取每一个产品的历史记录，该记录向用户提供产品组及每个最终产品使用情况的可追溯性。
4、过程管理：基于计划和实际产品制造活动来指导工厂的工作流程。
5、质量管理：根据工程目标来实时记录，跟踪和分析产品加工过程的质量，以保证产品的质量控制和确定生产中需要注意的问题。
必须说明，智能工厂（或者叫智慧工厂）与智能制造关系密切，但两者并不能说是同一个概念。
一、智能工厂根据百度百科，智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务；清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据，以及合理编排生产计划与生产进度。并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。
“智能工厂”的具体特征体现在制造生产上：
一、系统具有自主能力：可采集与理解外界及自身的资讯，并以之分析判断及规划自身行为
二、整体可视技术的实践：结合讯号处理、推理预测、仿真及多媒体技术，将实境扩增展示现实生活中的设计与制造过程。
三、协调、重组及扩充特性：系统中各组承担为可依据工作任务，自行组成最佳系统结构。
四、自我学习及维护能力：透过系统自我学习功能，在制造过程中落实资料库补充、更新，及自动执行故障诊断，并具备对故障排除与维护，或通知对的系统执行的能力。
五、人机共存的系统：人机之间具备互相协调合作关系，各自在不同层次之间相辅相成。
实现智能工厂，需要通过三方面运作，实现实现工厂各业务流程的闭环化管理、一体化运作和智能化决策：
第一，规模化应用工业机器人、数控装备、智能检测、智能搬运、智能采集等智能装备；
第二，应用制造执行系统（MES）与企业资源计划系统（ERP），并推动其互联互通
第三，开展服务型制造、网络化协同、大规模个性化定制等新模式，
二、智能制造智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
智能制造系统具有以下特征：
1自律能力
即搜集与理解环境信息和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。具有自律能力的设备称为“智能机器”，“智能机器”在一定程度上表现出独立性、自主性和个性，甚至相互间还能协调运作与竞争。强有力的知识库和基于知识的模型是自律能力的基础。
2人机一体化
人机一体化一方面突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能 机器的配合下，更好地发挥出人的潜能，使人机之间表现出一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系，使二者在不同的层次上各显其能，相辅相成。
在智能制造系统中，高素质、高智能的人将发挥更好的作用，机器智能和人的智能将真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。
3虚拟现实技术
虚拟现实技术(Virtual Reality)是以计算机为基础，融合信号处理、动画技术、智能推理、预测、仿真和多媒体技术为一体；借助各种音像和传感装置，虚拟展示现实生活中的各种过程、物件等，因而也能拟实制造过程和未来的产品，从感官和视觉上使人获得完全如同真实的感受。
4自组织超柔性
智能制造系统中的各组成单元能够依据工作任务的需要，自行组成一种最佳结构，其柔性不仅突出在运行方式上，而且突出在结构形式上，所以称这种柔性为超柔性，如同一群人类专家组成的群体，具有生物特征。
5学习与维护
智能制造系统能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能。同时，在运行过程中自行故障诊断，并具备对故障自行排除、自行维护的能力。这种特征使智能制造系统能够自我优化并适应各种复杂的环境。
三、总结从制造企业的角度讲，建设智能工厂，是实现智能制造的关键环节，核心工程。但智能工厂并不是智能制造的全部。实现智能制造，还有一个层面叫智能制造生态，即工厂与上下游、工厂与消费者、工厂与服务商之间的链接，同样要实现智能化、网络化、数字化，这才是完整的智能制造系统。
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