IoT-érzékelés: Olyan technológiákat használ, mint az érzékelők, az RFID és az ipari IoT (IIoT), hogy valós időben gyűjtsön nyers adatokat, például a berendezés állapotát, az anyagáramlást és a környezeti paramétereket.
Adatfeldolgozás: Használjon big data és számítási felhő technikákat hatalmas mennyiségű adat tisztítására, tárolására és elemzésére, valamint hasznos információk kinyerésére.
Tudáskinyerés: A mesterséges intelligencia (például a gépi tanulás és a mély tanulás) kombinálása szakértői rendszerekkel a minták azonosítására, a trendek előrejelzésére és az adatok hibáinak diagnosztizálására.
Szolgáltatás-integráció: A tudáshálózatok és a szolgáltatásorientált architektúra (SOA) alapján a gyártási erőforrások (berendezések, folyamatok, készletek stb.) hívható szolgáltatásokként vannak beágyazva.
Együttműködő ember-gép döntéshozatal: Az emberi szakértők és az intelligens rendszerek együtt dolgoznak az optimális termelési stratégiák és reakciótervek kidolgozásán.
Zárt hurkú végrehajtás: adjon ki döntési utasításokat a végrehajtási rétegeknek, például a robotoknak, a MES-nek és az APS-nek, hogy automatikusan beállítsa a termelési műveleteket, és visszajelzést adjon a modellek optimalizálásához.