▲六维智能
　　智能计划排产，是从计划源头上集成ERP，进行APS高级排产。
　　智能生产协同，从生产准备过程上，实现物料、刀具、工装、工艺的并行协同准备。

　　智能的设备互联互通，是CPS信息物理系统的典型体现，实现数字化生产设备的分布式网络化通讯、程序集中管理、设备状态的实时监控等。
　　智能资源管理，包括对物料、设备、刀具、量具、夹具等生产资源进行精益化管理、库存智能预警等。
　　智能质量过程管控，是对影响产品质量的生产工艺参数进行实时采集、控制，确保产品质量。
　　智能决策支持，是基于大数据分析的决策支持，形成管理的闭环，以实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。
　　四、智能工厂核心架构
　　工业4.0是什么？每个人站在不同的角度会有不同的理解，是互联、集成(纵向、横向、端到端)、数据、创新、服务、转型或是CPS、是智能工厂、是智能制造亦或是国家战略、企业目标。工业4.0核心内容就是建一个网络、三项集成、大数据分析、八项计划和研究两个主题。
　　1.建一个网络（CPS）
　　CPS让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能，从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合，将网络空间的高级计算能力有效的运用于现实世界中，从而在生产制造过程中，与设计、开发、生产有关的所有数据将通过传感器采集并进行分析，形成可自律操作的智能生产系统。
　　2.三个集成
　　工业4.0中的三项集成包括：横向集成、纵向集成与端对端的集成。

　　▲图片来自工业4.0研究院
　　工业4.0将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联，从而实现横向、纵向和端对端的高度集成，集成是实现工业4.0的重点也是难点。

　　3.数据处理：大数据分析
　　随着信息物理系统的推广，智能装备和终端的普及以及各种各样传感器的使用，将会带来无所不在的感知和无所不在的连接，所有的生产装备、感知设备、联网终端，包括生产者本身都在源源不断地产生数据，这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期，是工业4.0和制造革命的基石。
　　总体来说，工业4.0关注的企业数据分为四类：
　　产品相关的数据，俗称企业主数据；
　　运营数据，一般称为交易数据
　　整个价值链上的数据，如供应商、分销商、客户等数据，也是属于企业主数据管理的范畴
　　对企业经营分析有价值的外部数据。
　　4.智能工厂实施解决方案
　　1、西门子
　　西门子实现虚拟生产和与现实生产环境的融合，采用创新软件、自动化技术、驱动技术及服务。
　　这些能够缩短产品上市时间、提高生产效率和灵活性。
　　2、兰光创新
　　在对数控设备进行DNC联网的基础上，以图形化高级排产为技术核心，以机床的数据自动采集形成闭环管理，建成程序编制、物料准备、刀具准备等协同制造环境。
　　3、元工国际
　　元工制造执行系统MES，是精益生产、数字化工厂、智慧工厂的支撑平台； MES和SCM基于多年积累的智配平台。
　　元工CPS是工业4.0的执行平台，支持多种物联协议。
　　4、LG CNS
　　LG CNS通过AA （Advanced Analytics）解决方案, 为客户提供从收集大数据到实现客户业务为止的整合服务End-to-End 解决方案。
　　5、艾普工华
　　以MOM解决方案为主体，通过艾普工华MDI系统，提供国内外主流的数字化设计系统与数字化管理系统的集成与咨询实施服务，形成的一套离散制造业数字化工厂整体解决方案。