智能制造发展历程简
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智能制造专业发展历程
智能制造专业发展历程智能制造是指利用先进的信息技术、网络技术和数字化技术来实现工业制造过程的智能化、自动化和高效化。
它是新一代制造业的重要发展方向，通过数字化和智能化的手段，为企业提供更高效、灵活、环保和安全的生产方式。
智能制造的发展历程经历了以下几个重要阶段。
首先是机械化阶段。
20世纪初，机械化开始在制造业中得到广泛应用，人力劳动逐渐被机械设备取代，生产效率大大提高。
工人不再需要进行繁重的体力劳动，而是以操作机器为主。
机械化阶段为后续的智能制造奠定了基础。
接着是自动化阶段。
20世纪50年代，随着电子技术的发展，自动化开始逐渐应用于制造业中，大型设备和机器开始具备了一定程度的自动化控制能力。
自动化的应用使制造过程更加稳定和高效，大大提高了生产效率。
但是，自动化仍然需要人工干预和监控，对于复杂的生产任务来说仍然存在一定的局限性。
然后是计算机化阶段。
20世纪70年代，计算机技术的发展为智能制造的实现提供了基础。
计算机开始在工业领域中广泛应用，使得制造过程的管理和控制更加精细和高效。
计算机化阶段的典型代表是计算机辅助设计和计算机辅助制造，大大提高了产品设计和制造的准确性和效率。
随后是网络化阶段。
20世纪90年代，互联网技术的兴起推动了智能制造向网络化发展。
制造企业可以通过互联网和供应链系统实现信息的共享和交流，实现从供应链到生产链再到销售链的协同式管理和运作。
网络化的智能制造使得企业在全球范围内实现资源的优化配置和产品的个性化定制。
最后是智能化阶段。
21世纪初，智能化技术的飞速发展为智能制造打开了全新的局面。
人工智能、物联网、大数据等新一代信息技术的应用，使得制造企业能够实现工艺过程的智能化、设备的自动化和决策的智能化。
智能化的制造过程大大提高了生产效率和质量，减少了人力资源的浪费和环境的污染。
可以预见，未来智能制造的发展将呈现出更加个性化、柔性化和可持续化的趋势。
机器学习、人机协作、虚拟现实等新技术的应用将进一步推动智能制造的发展。
智能制造概述
单击添加标题
灵活性
高度信息化
自动化程度高
智能化决策
工业互联网：实现人、机、物的全面互联，提升生产效率
区块链：实现生产过程的透明化和可信化，提高生产质量和管理效率
云计算：实现海量数据的存储和分析，为生产决策提供支持
人工智能：通过机器学习和深度学习等技术，提高生产质量和效率
物联网：实现设备的远程监控和管理，提高生产效率
2017年：工信部启动智能制造试点示范专项行动，选取了60家企业开展试点示范
2018年：工信部发布《关于加快培育发展制造业优质企业的指导意见》，提出发展智能制造，提升产业技术创新能力
持续数字化发展，实现全面覆盖
深度融合工业互联网，提升生产效率
自主研发核心技术，实现智能制造自主可控
拓展工业互联网平台应用，推动产业升级发展
,a click to unlimited possibilities
CONTENTS
智能制造的基本概念
智能制造的发展历程
智能制造的基本概念
定义：智能制造是一种深度融合先进制造技术、信息物理系统以及互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的制造模式。
单击添加标题
内涵：智能制造以智能工厂为载体，实现生产过程自动化、数字化、网络化、智能化为主要目标，具有自感知、自决策、自执行、自适应等特征。
智能制Байду номын сангаас的发展历程
工业1.0：机械化生产，起源于英国
工业2.0：电气化生产，起源于美国
工业3.0：自动化生产，起源于德国
工业4.0：智能化生产，起源于德国
2015年：中国政府提出“中国制造2025”战略，推动制造业转型升级
2016年：发布《智能制造发展规划（2016-2020年）》，明确提出智能制造发展的主要任务和重点工作
灵活性
高度信息化
自动化程度高
智能化决策
工业互联网：实现人、机、物的全面互联，提升生产效率
区块链：实现生产过程的透明化和可信化，提高生产质量和管理效率
云计算：实现海量数据的存储和分析，为生产决策提供支持
人工智能：通过机器学习和深度学习等技术，提高生产质量和效率
物联网：实现设备的远程监控和管理，提高生产效率
2017年：工信部启动智能制造试点示范专项行动，选取了60家企业开展试点示范
2018年：工信部发布《关于加快培育发展制造业优质企业的指导意见》，提出发展智能制造，提升产业技术创新能力
持续数字化发展，实现全面覆盖
深度融合工业互联网，提升生产效率
自主研发核心技术，实现智能制造自主可控
拓展工业互联网平台应用，推动产业升级发展
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CONTENTS
智能制造的基本概念
智能制造的发展历程
智能制造的基本概念
定义：智能制造是一种深度融合先进制造技术、信息物理系统以及互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的制造模式。
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内涵：智能制造以智能工厂为载体，实现生产过程自动化、数字化、网络化、智能化为主要目标，具有自感知、自决策、自执行、自适应等特征。
智能制Байду номын сангаас的发展历程
工业1.0：机械化生产，起源于英国
工业2.0：电气化生产，起源于美国
工业3.0：自动化生产，起源于德国
工业4.0：智能化生产，起源于德国
2015年：中国政府提出“中国制造2025”战略，推动制造业转型升级
2016年：发布《智能制造发展规划（2016-2020年）》，明确提出智能制造发展的主要任务和重点工作
智能制造工艺(3篇)
第1篇随着科技的飞速发展，智能制造已经成为全球制造业转型升级的重要方向。
智能制造工艺作为智能制造的核心，正在引领着未来制造业的新潮流。
本文将从智能制造工艺的定义、发展历程、关键技术以及应用前景等方面进行探讨。
一、智能制造工艺的定义智能制造工艺是指在信息技术、物联网、大数据、人工智能等先进技术的支持下，通过自动化、智能化、网络化等手段，对生产过程进行优化和升级，实现生产过程的智能化、高效化、绿色化的一种新型制造方式。
二、智能制造工艺的发展历程1. 机械化时代：从18世纪末工业革命开始，人类进入了机械化时代。
在这一时期，机械设备逐渐取代了手工劳动，生产效率得到了大幅提升。
2. 自动化时代：20世纪中叶，自动化技术得到了广泛应用。
在这一时期，生产线逐渐实现了自动化，生产效率进一步提高。
3. 信息化时代：20世纪90年代，信息技术迅速发展，计算机、网络等技术在制造业中得到广泛应用。
在这一时期，智能制造工艺开始萌芽。
4. 智能化时代：21世纪以来，人工智能、大数据等先进技术在制造业中得到广泛应用。
智能制造工艺逐渐成为制造业发展的重要方向。
三、智能制造工艺的关键技术1. 传感器技术：传感器是智能制造工艺的基础，能够实时监测生产过程中的各种参数，为智能决策提供依据。
2. 自动化技术：自动化技术是实现生产过程自动化的关键，包括机器人、数控机床、自动化生产线等。
3. 物联网技术：物联网技术将生产设备、生产过程、生产环境等通过网络连接起来，实现信息共享和协同工作。
4. 大数据分析技术：通过对海量生产数据的分析，挖掘生产过程中的潜在问题和优化空间，提高生产效率。
5. 人工智能技术：人工智能技术能够实现生产过程的智能化决策，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。
四、智能制造工艺的应用前景1. 提高生产效率：智能制造工艺通过自动化、智能化手段，能够显著提高生产效率，降低生产成本。
2. 优化生产过程：智能制造工艺能够实时监测生产过程，及时发现并解决问题，优化生产过程。
智能制造技术在军工制造中的应用及研究
智能制造技术在军工制造中的应用及研究随着科技的不断发展和应用的不断提升，智能化已经渗透到了各个领域中，而智能制造技术则是其中具有代表性的一种技术。
智能制造技术是通过计算机、网络和先进的制造技术实现对产品生命周期全过程的管理与优化，从而提高产品的生产质量、提高生产效率，降低生产成本等多个方面产生的一种高效率、高自动化、高可靠性的制造方式。
在此背景下，智能制造技术在军工制造中的应用逐渐受到了重视。
本文将从智能制造技术的发展历程、军工制造中的应用及目前研究的现状等方面进行全面阐述。
一、智能制造技术的发展历程智能制造技术是一种通过物联网、传感器、机器学习等技术手段实现产品全生命周期可视化和数字化的制造方式，它实现了高效率、高可靠性和智能化生产，极大的提升生产效率，降低生产成本，因而减少了资源浪费和环境负担。
智能制造技术所涵盖的范畴很广，包括工厂自动化、生产计划管理、产品设计、产品制造等方面。
工业4.0时代的到来，给予了智能制造技术的快速发展带来了有力的支持。
当前的智能制造技术在快速发展的过程中逐渐形成了以以模块化、智能化、网络化、集成化为核心的特点。
这种技术特征一方面实现了企业对产品生命周期的全面管理，有效提高了生产效率，另一方面也改变了现代社会的生产方式，为企业产业升级和高效创新提供了强劲支撑。
二、智能制造技术在军工制造中的应用智能制造技术在军工制造中的应用，一方面能够提高产品品质和生产效率，另一方面也能使军工制造形式不断升级。
具体而言，在军工制造中的应用可以体现在以下几个方面。
（一）质量控制作为一种高风险、高技术含量的领域，军工制造对产品质量要求很高。
智能制造技术可以通过在制造过程中引入各种新型传感器，在产品的生产过程中通过检测数据对生产过程进行实时监测和分析，从而实现对零部件品质进行检测和控制。
（二）生产效率提高智能制造技术可以提高生产机器的生产效率，实现生产的优化和调整，另外还能利用智能制造技术提升工艺技术，实现生产自动化和产品定制化，从而提高生产效率和企业综合竞争力。
智能制造专业发展历程
智能制造专业发展历程
智能制造专业是指将先进的信息技术应用于制造业，实现制造过程智能化、自动化和高效化的一门学科。
智能制造专业的发展历程可以追溯到上世纪50年代，随着计
算机技术的发展，自动化开始在制造业中应用。
这一阶段主要以计算机控制技术为核心，实现了制造过程的自动化。
到了上世纪80年代，随着计算机及通讯技术的进一步发展，CAD/CAM技术开始应用于制造业。
这一阶段的主要特点是生
产过程的数字化，通过计算机辅助设计和制造，提高了产品质量和生产效率。
进入21世纪初，智能制造开始崭露头角。
以物联网、云计算、大数据等信息技术为支撑，制造业进一步实现了智能化和网络化。
智能制造通过物理设备之间的连接和信息的共享，实现了制造资源的优化配置和协同工作，提高了制造效率和灵活性。
当前，智能制造正在向更高的层次发展。
人工智能、机器学习、虚拟现实等技术的应用，使智能制造能够更好地理解、分析和预测制造过程中的各种情况，实现更高水平的自动化和智能化。
此外，智能制造还面临着安全、隐私、标准等方面的挑战和问题，需要在技术和政策层面进一步加以解决。
总的来说，智能制造专业的发展历程从自动化到数字化再到智能化，不断推动着制造业的高质量发展。
未来，随着技术的进一步演进和应用，智能制造将为制造业带来更多的机遇和挑战。
智能制造生产线设计规范与优化指南书籍
智能制造生产线设计规范与优化指南书籍第1章智能制造概述 (4)1.1 智能制造的发展历程 (4)1.2 智能制造的关键技术 (4)1.3 智能制造的应用领域 (5)第2章生产线设计基本原理 (5)2.1 生产线设计流程 (5)2.2 生产能力规划 (6)2.3 设备选型与布局 (6)第3章智能制造系统架构 (7)3.1 系统总体架构 (7)3.1.1 设备层 (7)3.1.2 控制层 (7)3.1.3 传输层 (7)3.1.4 数据处理与分析层 (7)3.1.5 应用层 (7)3.2 数据采集与传输 (8)3.2.1 数据采集 (8)3.2.2 数据传输 (8)3.3 智能决策与控制 (8)3.3.1 智能决策 (8)3.3.2 智能控制 (8)第4章生产线设备选型与配置 (8)4.1 设备选型原则 (8)4.1.1 适用性原则：设备选型应充分考虑生产线的工艺要求、产品特性和生产规模，保证设备能够满足生产需求。
(8)4.1.2 先进性原则：优先选择技术先进、功能稳定、节能环保的设备，以提高生产效率和产品质量。
(9)4.1.3 可靠性原则：设备应具有较高的可靠性和较低的故障率，保证生产线运行稳定。
(9)4.1.4 经济性原则：在满足生产需求的前提下，充分考虑设备投资、运行和维护成本，实现经济效益最大化。
(9)4.1.5 安全性原则：设备选型应考虑生产过程中的人身安全和设备安全，保证生产过程符合国家相关法规和标准。
(9)4.1.6 可扩展性原则：设备选型应考虑未来生产发展的需要，便于扩展和升级。
(9)4.2 常用智能制造设备 (9)4.2.1 自动化装配设备：如工业、自动化装配线、视觉检测系统等，用于完成产品的组装、检测等工序。
(9)4.2.2 数控加工设备：如数控车床、数控铣床、加工中心等，实现零件的精密加工。
94.2.3 智能仓储设备：如自动化立体仓库、自动搬运车、智能物流系统等，实现物料的储存、搬运和配送。
智能制造技术的发展历程
智能制造技术的发展历程自工业革命以来，人类社会不断追求一种更高效的制造方式。
智能制造技术的发展历程可以被追溯到20世纪，随着信息技术迅猛发展，智能制造逐渐成为当今世界制造业的重要发展方向。
本文将从机械化制造的起步，到数字化制造的崛起，再到现代智能制造的突破，系统地介绍智能制造技术的发展历程。
一、机械化制造的起步19世纪末，人们开始使用机械设备来替代人力进行生产。
蒸汽机和纺织机的出现，为制造业带来了革命性的改变。
机器的运作速度快，产能大大提高，为工业生产提供了强而有力的支持。
这一时期的机械化制造虽然解放了劳动力，但依旧存在需求无法预测、生产过程单一、对工人技能要求低等问题。
二、数字化制造的崛起20世纪60年代，随着计算机技术的快速发展，数字化制造开始进入人们的视野。
计算机数值控制（CNC）技术的出现，使得制造过程更加精确，提高了产品的质量和稳定性。
随后，出现了计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工艺规划（CAPP）等数字化技术，实现了设计与制造过程的无缝衔接。
数字化制造技术的发展不仅提高了制造效率，还加快了新产品的研发和推广周期。
三、现代智能制造的突破随着人工智能、物联网等技术的不断发展，现代智能制造正迎来全面突破。
智能制造将机器与网络结合起来，打破传统制造的边界，将制造资源高度整合，达到生产过程的自动化、灵活化和智能化。
通过感知设备以及大数据分析，智能制造能够实现对生产过程的实时监控，提高产能和效率的同时，降低资源的消耗和浪费。
智能制造技术的发展离不开诸多关键技术的推动。
其中，人工智能、机器视觉、云计算、大数据、物联网等技术为智能制造的发展提供了强大的支撑。
人工智能使得智能制造系统具备学习和决策能力，提高了生产的自主性和灵活性；机器视觉技术为制造过程提供了高精度的视觉检测能力；云计算和大数据分析能力使得智能制造系统具备海量数据处理和分析能力；而物联网技术则实现了设备之间的互联互通，构建起大规模智能制造系统。
智能制造技术的发展历程
智能制造技术的发展历程
智能制造技术是指运用计算机、自动化、网络通信、传感器等高新技术来实现制造自动化和信息化的生产模式。
从20世纪80年代开始，智能制造技术极大地推动了制造业的发展，成为最热门的技术领域之一。
下面，我们将从发展历程、技术应用等方面来探讨智能制造技术的发展历程。
1. 初期阶段
20世纪80年代至90年代初，智能制造技术处于初期阶段。
当时，主要研究方向是自动化设备、生产线、机器人等机电一体化技术和数字化及计算机技术，为提高制造效能和质量提供了有力保障。
同时，软件系统和数据管理技术的应用成为了首要工作。
2. 中期阶段
进入21世纪初，智能制造技术进入了中期阶段。
随着计算机技术、网络技术、传感器技术等的不断进步，为智能制造技术提供了更广阔的应用场景。
此时，智能制造技术已不仅仅限于自动化设备和数控机床，而是向智能化与信息化深度融合转变。
出现了常常提到的物联网、云计算、大数据等技术。
3. 高级阶段
现在，智能制造技术已进入高级阶段。
智能制造技术与机器人、人工智能、自动化等深度融合，并应用于制造业的各个领域。
3D打印等先进加工技术的应用也使得智能制造技术大大提升了智能制造产品的生产效率和质量。
4. 技术应用
智能制造技术的应用范围远远不仅仅在制造业。
智能制造技术被广泛应用于物流、医疗、交通等各个领域。
在制造业中，智能制造技术是实现制造企业高效率、低成本的目标途径之一。
总之，智能制造技术的发展历程是不断开拓创新、逐步推进的过
程。
今天，已经是制造业划时代的技术，未来驱动制造业高质量发展的新引擎。
中国智能制造的现状和未来
中国智能制造的现状和未来一、中国智能制造的现状1.1 智能制造的定义和特征智能制造是指基于信息化技术，通过集成应用计算机技术、网络技术、物联网技术、机器人技术、虚拟仿真技术等一系列高新技术的生产方式，实现对制造全过程的智能化管理，以提高资源利用效率、提高产品质量、降低制造成本的目的而发展起来的现代制造业模式。
1.2中国智能制造的发展历程中国智能制造的发展经历了三个阶段：起步阶段、快速发展阶段、规模化发展阶段。
起步阶段是在 2006 年左右，中国国家信息化专项启动了智能制造重大项目的研究，这标志着中国开始了智能制造的铺垫工作。
快速发展阶段是在 2011 年~2015 年之间，中国政府相继出台了相关政策，支持智能制造的产业发展，吸引了大量的国内外资本进入。
规模化发展阶段是从 2016 年起，中国政府将“中国制造2025”纳入国家发展战略规划，明确了发展智能制造的方向和目标，中国智能制造得到了进一步的加速推动。
1.3 中国智能制造的发展现状目前，中国智能制造发展已进入快速发展阶段。
据统计，2019年中国智能制造领域的市场规模达到5.5 万亿元，预计到2025 年，市场规模将达到 15 万亿元。
与此同时，中国智能制造核心技术也得到了全面提升，机器人、虚拟现实、大数据、云计算、工业传感器等智能制造先进技术得到了迅速的发展。
二、中国智能制造未来的趋势2.1 产业互联网将成为发展重点产业互联网是指将互联网技术应用于制造业的一种新形式，以连接、协同、服务业务为核心，打通价值链、供应链、销售链、服务链，实现复杂的整合与应用。
未来，中国智能制造将不断探索产业互联网的应用，利用云计算、大数据等技术打通信息孤岛，优化生产流程，提高生产效率。
2.2 智能制造的自主创新与自主核心技术的提高智能制造的发展离不开自主创新和自主核心技术的提高。
未来，中国智能制造将加大自主创新的力度，大力发展先进制造技术和装备，建设具有自主知识产权的智能制造系统，提高智能制造的核心竞争力。
智能制造技术的发展历程与趋势
智能制造技术的发展历程与趋势智能制造技术是近年来备受关注的领域之一。
随着科技的不断进步，人们对生产技术的要求越来越高，智能制造技术成为人们不断探索的领域。
本文将对智能制造技术的发展历程进行回顾，并展望未来的趋势。
一、智能制造技术的发展历程智能制造技术的起源可以追溯到20世纪50年代。
当时，瑞典生产了第一台数控机床。
以此为基础，人们在不断的探索中，发展了各种各样的智能制造技术。
以下是主要的里程碑事件。
1. 第一台数控机床1952年，瑞典姆卡公司生产了第一台数控机床。
这台机床是由美国麻省理工学院的约翰·T·希尔斯和罗伯特·舒尔曼发明的。
2. 第一台工业机器人1961年，美国发明了第一台工业机器人。
这台机器人是由一家名为“不可止”的公司发明的。
3. 工业自动化工业自动化是智能制造技术的重要组成部分之一。
20世纪70年代，工业自动化技术应用于工业生产中。
4. CAD/CAM技术20世纪80年代，计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助制造（CAM）技术开始得到广泛应用。
这种技术使得制造过程更自动化，提高了生产效率。
5. 物联网技术21世纪，物联网技术的出现给智能制造技术带来了新的发展机遇。
物联网技术将智能设备连接起来，使得生产过程更加智能化和自动化。
二、智能制造技术的趋势随着物联网技术不断发展，智能制造技术的未来也变得更加光明。
以下是智能制造技术发展的趋势：1. 机器人技术的发展机器人技术已经被广泛应用于工业生产中，未来将更加智能化。
机器人将不仅用于简单的重复性工作，而是将具有更智能的功能，能够感知和处理复杂的信息。
2. 人工智能技术的发展随着人工智能技术的不断发展，制造商将更轻松地分析和管理大量数据。
这将帮助他们更好地了解产品的需求和生产的效率水平。
3. 智能传感器技术的发展智能传感器技术将能够为制造商提供更多的信息，从而使他们更好地了解产品的需求和生产过程中的任何问题。
4. 大数据技术的发展大数据技术已经广泛应用于各个领域。
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目录第1章解读工业互联网——智能制造新前景 (1)1.1工业互联网的概念浅析 (1)1.2工业互联网的核心元素 (2)1.3工业互联网的革命特征 (3)1.4工业互联网的现实意义 (4)第1章解读工业互联网——智能制造新前景近年来，为了重塑美国制造业的全球竞争优势，美国启动了制造业振兴战略，加快发展技术密集型先进制造业，实现再工业化。
作为先进制造业的重要组成部分，智能制造得到了美国政府、企业各层面的高度重视。
美国政府启动了一系列计划和项目针对基于模型的企业、赛博物理系统、工业机器人、先进测量与分析、智能制造系统集成等智能制造关键要素的发展进行系统支持。
作为世界最大的多元工业集团，为了在开创和全面推进高技术战略智能化工业的时代进程中发挥主导力量，GE公司依托庞大的产业链、产品体系和技术实力，提出了自己的“工业互联网”概念，与美国政府的战略举措相呼应。
在GE公司的未来构想中，工业互联网将通过智能机床、先进分析方法以及人的连接，深度融合数字世界与机器世界，深刻改变全球工业。
GE将工业革命与互联网革命统一为“第三波”创新与变革，虽然一家公司不可能完全代表美国智能制造的发展方向，但其明确的“智能化”理念依然是新一轮工业与互联网变革中的鲜明主题。
2011年，GE在硅谷建立了全球软件研发中心，启动了工业互联网的开发，包括平台、应用以及数据分析。
2012年11月，GE发布《工业互联网—冲破思维与机器的边界》报告，将工业互联网称之为200年来的“第三波”创新与变革。
2013年，GE宣布将在未来3年投入15亿美元开发工业互联网，并于同年发布《工业互联网@工作》报告，对工业互联网项目要开展的工作进行了细化。
2014年3月，GE与A T&T、思科、IBM和英特尔共同发起成立了工业互联网联盟。
2014年末，GE发布了《2015工业互联网观察报告》，强调了大数据分析在工业互联网中的作用，并且针对赛博安全、数据孤岛和系统集成等挑战提出了解决思路和行动指南。
1.1 工业互联网的概念浅析GE公司认为，“工业互联网”是两大革命中先进技术、产品与平台的结合，即工业革命中的机器、设施与网络和互联网革命中的计算、信息与通信。
“工业互联网”是数字世界与机器世界的深度融合，其实质也是工业和信息化的融合。
与工业4.0的基本理念相似，它同样倡导将人、数据和机器连接起来，形成开放而全球化的工业网络，其内涵已经超越制造过程以及制造业本身，跨越产品生命周期的整个价值链，涵盖航空、能源、交通、医疗等更多工业领域。
“智能”是工业互联网的关键词，GE正在飞机发动机上诠释“智能”的概念。
飞机发动机上的各种传感器会收集发动机在空中飞行时的各种数据，这些数据传输到地面，经过智能软件系统分析，可以精确地检测发动机运行状况，甚至预测故障，提示进行预先维修等，以提升飞行安全性以及发动机使用寿命。
如图1.1所示，展示了这种“智能”的概念。
图1.1 “智能”概念图解1.2 工业互联网的核心元素工业互联网具备的三个核心元素是智能机器、先进分析方法以及工作中的人（或者称作“高知劳动力”）。
GE认为尽管对工业互联网的讨论聚焦在机器和数据上，但工作中的人也同等重要，事实上，只有改变人们工作的方式，工业互联网才能实现上述价值。
由于互联网从根本上降低了人们接触信息以及与其他人交互的难度，因此工业互联网将转变人们在工作场所利用信息和进行协同的方式。
1．智能机器利用先进传感器、控制器和软件程序连接世界大量机器（机床）、设施、机队（车船）和网络。
2．先进分析方法在材料科学、电子工程以及其它关键学科中利用基于物理的分析方法、主动算法、自动化和深域技术，理解机床和大系统如何运行。
3．工作中的人随时连接在工业设施、办公室、医院或移动中工作的人们，支持更加智能的设计、操作、维修以及更高质量的服务与安全性。
对于工作中的人—高知劳动力来说，使其达到新的生产率和决策水平有一系列使能技术，包括：云计算、移动性、智能机器、存在与位置感知、协同和社交软件、虚拟现实与数据可视化以及可穿戴设备和机器人。
这些技术在工业互联网中的越来越多地组合使用。
由于软件在智能制造中的突出地位，GE很早就开始重视软件的作用，跳出制造业的思维模式，致力于软件投入，构建自身的数据分析能力。
“工业互联网”的这三个核心元素恰恰反映了这一点，因为它关注的更多的是“软”的部分，即机器中的传感与控制网络、分析与计算方法、以及人在新的智能环境下的智力因素。
转型软性制造为GE全面参与智能制造硬件基础设施和软件基础结构建设打下基础。
1.3 工业互联网的革命特征GE公司认为工业互联网是200年来继工业革命和互联网革命之后的第三波创新与变革。
第一波工业革命中，机器和工厂占据主角；第二波互联网革命中，计算能力和分布式信息网络占据主角；第三波工业互联网革命中，基于机器的分析方法所体现的智能占据主角，以智能设备、智能系统、智能决策这三大数字元素为显着特征。
1．智能设备为工业机床提供数字仪器是工业互联网革命的第一步，分布广泛的仪器是工业互联网兴起的一个必要条件。
为了让机器（如机床）更加智能，必须降低部署成本、提升计算能力、开发先进分析方法。
理解智能设备产生的大量数据是工业互联网实施的关键之一，工业互联网可以想象成是数据流、软件流、硬件流和信息流及其交互。
数据从智能设备和网络获取，使用大数据工具与分析工具存储、分析和可视化，得到“智能信息”用于决策。
智能信息还可以在机床、网络、个人或集体之间共享，方便进行智能协同并做出更好的决策。
智能信息还可以反馈回原始机床，其中包括加强机床、机队和大型系统运行或维修的扩展数据，这个信息反馈回路可以使机床“学习”经验，通过机上控制系统表现得更佳智能。
每个仪器设备都将产生大量数据，通过工业互联网传输到远程机床和用户分析或存储。
工业互联网实施中的重要一环就是确定什么数据留在设备中，留在本地的数据规模是确保工业互联网安全的关键之一，创新技术可以允许敏感数据保留在机床上。
这些数据流将慢慢成为运行和绩效历史，让操作员更好地理解工厂中关键机床的运行信息和条件。
分析工具将这些信息与类似机床的运行历史进行比较，可以可靠地估算机床的故障情况。
运行数据、主动分析方法以这种方式组合起来，避免计划外停工，降低维修成本。
2．智能系统智能系统包括许多传统的网络化系统，同时也包括在机队和网络间广泛部署且内置软件的机械装置的组合，随着加入工业互联网的机床和设备增加，机械装置在机队和网络间的协同效应就可以实现。
智能系统有几种不同的形式：●网络优化形式：智能系统中的互连机床可以协同运行，实现网络级的运行效率。
智能系统还适合在运输网络中进行路线优化，互连的运载器（如车辆）会知晓它们自己的位置和目的地，而且系统中的其它运载器也会得到提醒，从而实现进行路线优化，找到最高效的系统级解决方案；●维修优化形式：智能系统可以促进机队中进行最优的低成本机器维修。
跨机器、组件和单个零件的总视图提供这些设备状态的可视信息，以便在正确时间、正确地点运送最适当的零件，这就降低了零件库存要求和维修成本，提升了机器可靠性水平。
智能系统维修优化可以与网络学习和主动分析相结合，让工程人员实施预先维修程序；●系统恢复形式：智能系统建立系统范围的智能信息库，可以在遭受冲击后快速和高效地辅助系统恢复。
比如，在发生自然灾害时，智能仪表、传感器以及其它智能设备与系统可用于快速探测并隔离最大的问题。
地理信息和运行信息可以结合起来支持功能恢复工作；●学习形式：网络学习效果是智能系统中机器互连的另一个好处。
每台机器的运行经验可以集合到单个信息系统中，加速各台机器的学习。
比如，从飞机上收集的带有位置和飞行历史的数据可以提供在各种环境下飞机性能的大量信息。
数据挖掘结论可以用于让整个系统变得更智能，从而推动知识积累和结论实施的持续进行。
3．智能决策工业互联网的威力将在智能决策中实现。
做出智能决策时，足够的信息从智能设备和系统中收集并促进以数据驱动的学习，使得部分机器和网络级运行职能从操作人员那里转移到可靠的数字系统。
智能决策是工业互联网的长期愿景，它是工业互联网的元素按设备、按系统组合的过程中所收集知识的顶点。
上述三个数字元素有递进的意味，将其相互串起来的是智能信息。
智能设备产生并交互智能信息，智能系统通过智能信息实现系统间智能设备的协同，具备知识学习功能的智能决策处理智能信息并实现整个智能系统的全方位优化。
1.4 工业互联网的现实意义从创造价值的角度来看，工业互联网的价值可以从三方面体现：●提高能源的使用效率；●提高工业系统与设备的维修和修护效率；●优化并简化运营，提高运营效率。
比如对于航空业来说，到2027年，工业互联网就能够助其实现节省300亿美元燃油成本的目标。
GE公司还为工业互联网描绘了美好的经济前景，据其2012年的预测，如果工业互联网能够使生产率每年提高1%~1.5%，那么未来20年，它将使美国人的平均收入比当前提高25%~40%；如果世界其它地区能确保实现美国生产率增长的一半，那么工业互联网在此期间会为全球GDP增加10万亿~15万亿美元。
回到智能制造上来说，“工业互联网”的意义在于提出了三大智能制造的数字元素：智能设备、智能系统、智能决策，并描绘了三者集成的未来。
通过这些元素的集成，工业互联网将把“大数据”与基于机器的分析方法结合在一起。
管理和分析高频实时数据的强大能力让系统对运行状态的洞悉上升到新台阶，基于机器的分析方法给分析过程带来新的维度，让先进分析与“大数据”工具集相结合，使工业互联网能够同时利用历史数据与实时数据。
在数字的智能设备、系统和决策与物理的机器、设施、机队和网络完全结合之后，工业互联网将发挥最大威力，释放全部潜能。
届时，生产率提高、成本降低和废物排放的减少所带来的效益将带动整个工业经济发展，所谓美国版“工业4.0”也将从这一点上助力美国实现智能制造的美好愿景。