为了实现不同类型服装企业规范化的智能制造建设，基于多维度网络层次分析法( ANP) 采用 5 个一级指标、12 个二级指标和 35 个三级评价指标要素，构建服装实现过程的智能化建设能力成熟度评价模型。
介绍了钢铁全流程质量检测及工艺优化的研究现状；然后展望了各子工序质量检测、冶炼过程重点参数监控及工艺优化的着力点；最后结合物联网、大数据、云计算、温度检测及成分快速检测等关键技术，探讨了如何利用上述先进技术推动钢铁行业智能制造更好地实施。
2021年5月1日，《智能制造能力成熟度模型》(GB/T 39116-2020)与《智能制造能力成熟度评估方法》(GB/T 39117-2020)正式实施，自此，制造企业、主管部门、服务机构等相关方结束了“摸石头过河”“标准基线缺失”“各地标准不一致”等窘境。两项标准为制造企业提供智能制造水平现状识别、改进规划、明确路径等一整套解决方案，也为主管部门运行监测、政策实施、招商引资等重点工作提供公正性
从制造企业的角度讲，智能工厂是实现智能制造的关键环节。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，即产业上下游的衔接。
提出涵盖智能制造过程所涉及的设计、制造、运维管理等全生命周期的“四维”课程体系，并以典型产品的智能制造过程为引导，建立基于学习工厂的人才培养新模式。
2024-06-05
“新区制造”正在高速转型为“新区智造”，5G、云、AI、工业互联网正在成为制造企业智能化升级的催化剂，推动企业迈向万物互联、万物智联、万物智控的智能制造新时代。
得益于华为云工业互联网平台FusionPlant的支撑，拓斯达SAP系统通过集成的财务、生产、人力、生产运维等管理流程，为智能制造提供了丰富的决策信息，并全面打通公司价值链上下游业务的数据关联，降低业务风险，促进企业向高效、精益、智能转型。
