Отчитане на IoT: Използва технологии като сензори, RFID и индустриален IoT (IIoT) за събиране на необработени данни като състояние на оборудването, материален поток и параметри на околната среда в реално време.
Обработка на данни: Използвайте техники за големи данни и облачни изчисления, за да почиствате, съхранявате и анализирате огромни количества данни и да извличате полезна информация.
Извличане на знания: Комбиниране на изкуствен интелект (като машинно обучение и дълбоко обучение) с експертни системи за идентифициране на модели, прогнозиране на тенденции и диагностициране на грешки в данните.
Интегриране на услуги: Въз основа на мрежи от знания и ориентирана към услуги архитектура (SOA), производствените ресурси (оборудване, процеси, инвентар и т.н.) са капсулирани като услуги с възможност за извикване.
Съвместно вземане на решения човек-машина: Човешки експерти и интелигентни системи работят заедно, за да разработят оптимални производствени стратегии и планове за реакция.
Изпълнение в затворен цикъл: Издайте инструкции за вземане на решения към изпълнителните слоеве като роботи, MES и APS за автоматично коригиране на производствените операции и предоставяне на обратна връзка за оптимизиране на моделите.