《国家智能制造标准体系建设指南》解读
智能制造标准先行——《国家智能制造标准体系建设指南》解读
智能制造是《中国制造2025》的主攻方向，是落实制造强国战略的重要举措，是我国制造业紧跟世界发展趋势、实现转型升级的关键所在。智能制造具有较强综合性，不仅仅是单一技术和装备的突破与应用，而是制造技术与信息技术的深度融合与创新集成，是生产组织方式和商业模式的变革。随着信息技术与先进制造技术的高速发展，我国智能制造装备的发展深度和广度日益提升，以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备产业体系初步形成，一批具有自主知识产权的重大智能制造装备实现突破，但制造环节互联互通等制约智能制造发展的关键问题仍然没有解决，对跨行业、跨领域的智能制造标准化需求日益迫切。
推进智能制造，标准化要先行。为指导当前和未来一段时间内智能制造标准化工作，日前，工业和信息化部、国家标准化管理委员会根据《中国制造2025》的战略部署，联合发布了《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》（以下简称“《建设指南》”）。
《建设指南》明确了建设智能制造标准体系的总体要求、建设思路、建设内容和组织实施方式，从生命周期、系统层级、智能功能等3个维度建立了智能制造标准体系参考模型，并由此提出了智能制造标准体系框架，框架包括“基础”、“安全”、“管理”、“检测评价”、“可靠性”等5类基础共性标准和“智能装备”、“智能工厂”、“智能服务”、“工业软件和大数据”、“工业互联网”等5类关键技术标准以及包括《中国制造2025》中10大应用领域在内的不同行业的应用标准。为便于企业参阅，《建设指南》对现有智能制造相关标准按“基础共性”、“关键技术”和“重点行业”进行了分类整理，构建由“5+5+10”类标准组成的智能制造标准体系框架，建立标准体系的动态完善机制，逐步形成智能制造强有力的标准支撑。
工业和信息化部、国家标准化管理委员会联合制定并发布智能制造标准体系建设指南，主要基于以下几个方面的考虑：一是为智能制造国家标准和行业标准的立项提供依据。《建设指南》是指导未来一段时期内智能制造国家标准和行业标准立项及制修订工作的依据，同时也是对智能制造标准进行科学管理的基本依据。智能制造标准化工作涉及多个行业、多个技术领域。依据《建设指南》的相关要求，充分结合我国制造业和新一代信息技术产业的总体发展布局，适时制修订符合我国国情的智能制造标准，为产业发展提供支撑。二是有利于推动解决制造环节互联互通、跨行业跨领域标准化问题。《建设指南》全面纳入与智能制造密切相关的基础通用、关键技术及重点行业应用标准，并对已制定、制定中的标准进行了全面梳理，以聚焦制造业优势领域、兼顾传统产业转型升级为出发点，按照“共性先立、急用先行”原则，主要面向跨领域、跨行业的系统集成类标准，通过统筹标准资源、优化标准结构，重点解决当前推进智能制造工作中遇到的数据集成、互联互通等基础瓶颈问题。三是明确了立足国情、开放合作理念。《建设指南》依据我国智能制造标准基础差，行业发展不平衡等特点，充分考虑标准的适用性，突出强调适合中国国情的标准制定与产业化；《建设指南》的部分内容充分借鉴了德国工业4.0和美国工业互联网的相关标准化内容，并与先进制造国家和国际标准化组织进行参照，推动将相关标准上升为国际标准。同时，也要将适合我国制造业发展需求的国际标准适时转化为国家标准，努力建设一个兼容性好、开放性强的标准体系。四是有利于建立与时俱进、持续进行的标准完善机制。《建设指南》是基于当前智能制造的技术特点以及对智能制造的认识进行编制的，但智能制造是一个动态发展的庞大系统，产业界对智能制造的认识将是一个不断深入的过程。随着智能制造技术、产业的发展，新模式新业态的不断涌现，智能制造标准体系将进行动态调整和完善，计划每2－3年对《建设指南》进行修订。大力推动智能制造标准体系的建立，不断推出重点行业智能制造标准，并率先在《中国制造2025》十大重点领域取得突破。到2020年，力争建立起较为完善的智能制造标准体系，基本实现基础共性标准和关键技术标准全覆盖，并在制造业全领域推广应用。
智能制造总体架构探析
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浅析我国智能制造系统架构
原标题：浅析我国智能制造系统架构智能制造系统架构通过生命周期、系统层级和智能功能三个维度构建完成，主要解决智能制造标准体系结构和框架的建模研究。
生命周期是由设计、生产、物流、销售、服务等一系列相互联系的价值创造活动组成的链式集合。
系统层级包括设备层、控制层、车间层、企业层和协同层，共五层。智能制造的系统层级体现了装备的智能化和互联网协议（IP）化，以及网络的扁平化趋势。
智能功能包括资源要素、系统集成、互联互通、信息融合和新兴业态五层。
（1）资源要素包括设计施工图纸、产品工艺文件、原材料、制造设备、生产车间和工厂等物理实体，也包括电力、燃气等能源。此外，人员也可视为资源的一个组成部分。
（2）系统集成是指通过二维码、射频识别、软件等信息技术集成原材料、零部件、能源、设备等各种制造资源。由小到大实现从智能装备到智能生产单元、智能生产线、数字化车间、智能工厂乃至智能制造系统的集成。
（3）互联互通是指通过有线、无线等通信技术，实现机器人之间、机器人与控制系统之间、企业之间的互联互通。
（4）信息融合是指在系统集成和通信的基础上，利用云计算、大数据等新一代信息技术，在保障信息安全的前提下，实现信息协同共享。
（5）新兴业态包括个性化定制、远程运维和工业云等服务型制造模式。
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责任编辑：智能制造的发展体系结构是什么样的
智能制造是指利用先进的信息技术(如物联网、云计算、大数据等)将传统制造业与数字技术相结合，实现制造环节的智能化和高效化。在智能制造的发展过程中，存在一个完整的发展体系结构，下面将分别介绍其中的几个重要组成部分。
1.感知层(PerceptionLayer)：
感知层是智能制造体系结构的基础，主要包括传感器、执行器和智能设备等。通过传感器实时收集制造过程中的各种数据，如温度、压力、振动等，以及设备的状态信息。执行器则用于通过控制信号来实现对设备的控制操作。感知层的数据和信号将成为后续层面的决策和控制依据。
2.计算与网络层(ComputationandNetworkLayer)：
计算与网络层是将感知层收集到的数据进行处理、分析和传输的关键环节。在计算方面，通过云计算技术，将感知层采集到的大量数据进行存储、管理和分析，实现对制造过程的远程监控和优化调度。同时，网络层则负责将数据在各个设备、工序和部门之间进行传输和通信，实现协同工作和实时信息共享。
3.智能决策与控制层(IntelligentDecisionandControlLayer)：
智能决策与控制层是智能制造体系结构中的关键环节，主要包括大数据分析、机器学习和人工智能等技术的应用。通过对感知层和计算与网络层收集到的数据进行分析和建模，可以实现对制造过程的智能决策和控制。该层面可以通过数据挖掘技术挖掘隐藏在海量数据中的规律和关联，通过机器学习算法进行预测和优化，并通过人工智能技术实现自动化控制。
4.服务层(ServiceLayer)：
服务层是智能制造体系结构中的应用层，主要负责提供各种智能制造相关的服务。这些服务可以包括设备维护、生产计划、供应链管理、过程优化等。通过服务层的应用，可以实现对制造过程的整体优化和资源的高效利用。同时，还可以实现与其他领域的融合，如物联网、云计算、人工智能等，形成跨行业的智能制造解决方案。
5.安全与隐私层(SecurityandPrivacyLayer)：
安全与隐私层是智能制造体系结构中的重要组成部分，负责保护智能制造系统的安全性和隐私性。该层面主要包括网络安全技术、数据隐私保护机制、访问控制等。通过安全与隐私层的应用，可以有效防止恶意攻击和数据泄漏，确保智能制造系统的稳定运行和数据安全。
智能制造的发展体系结构不断演进和完善，除了之前提到的感知层、计算与网络层、智能决策与控制层、服务层和安全与隐私层外，还涉及以下几个重要的组成部分：
6.知识管理层(KnowledgeManagementLayer)：
知识管理层是智能制造体系结构中的重要环节，用于存储和管理制造过程中所涉及的知识和经验。这包括专家知识、最佳实践、工艺参数等。通过知识管理层，可以实现知识的共享和传递，提高制造过程的质量和效率。这些知识可以用于指导决策和优化控制策略，从而推动智能制造的进一步发展。
7.边缘计算层(EdgeComputingLayer)：
边缘计算层是指在制造现场或靠近设备的位置进行数据处理和计算的层级。相较于传统的集中式计算模式，边缘计算能够更快地响应和处理大量的实时数据，减少数据的传输和延迟，提高制造过程的反应速度。边缘计算层可以将感知层的数据进行初步处理和筛选，减轻计算与网络层的负担，并为智能决策与控制层提供更准确、实时的数据支持。
8.仿真与虚拟化层(SimulationandVirtualizationLayer)：
仿真与虚拟化层是智能制造体系结构中的关键组成部分，用于模拟和预测制造过程的各种情况和变化。通过借助模型和算法，可以在虚拟环境中进行设备、工艺、产品和生产线的仿真，优化设计和调整参数，提高生产效率和质量。虚拟化技术还可以实现生产线的虚拟仿真和数字孪生，为制造企业提供更灵活、可持续的生产方案。
9.协同与协作层(CollaborationandCooperationLayer)：
协同与协作层是智能制造体系结构中促进各个参与方之间合作和协同的重要环节。通过协同与协作层，制造企业可以与供应商、合作伙伴、客户等进行交流和合作，实现资源的共享和协同工作。该层面涉及到企业间的数据标准和接口，以及共享平台的建立，使各个参与方可以共同协商和推动制造过程的优化和创新。
10.可持续性层(SustainabilityLayer)：
可持续性层是智能制造体系结构中的关键层面，强调对环境和资源的可持续利用。智能制造的发展应该注重降低能耗、减少排放、优化资源利用效率等可持续性目标。可持续性层通过监测和评估制造过程的环境影响，制定相应的环境保护和可持续发展策略。
综上所述，智能制造的发展体系结构除了感知层、计算与网络层、智能决策与控制层、服务层和安全与隐私层外，还包括知识管理层、边缘计算层、仿真与虚拟化层、协同与协作层和可持续性层。这些环节相互关联、相互作用，构建了一个全面而完整的智能制造体系结构，推动了制造业的数字化转型和可持续发展。
智能制造的内涵及其系统架构探究
一、智能制造的内涵
（一）概念关于智能制造的研究大致经历了三个阶段：起始于20世纪80年代人工智能在制造领域中的应用，智能制造概念正式提出，发展于20世纪90年代智能制造技术、智能制造系统的提出，成熟于21世纪以来新一代信息技术条件下的“智能制造（SmartManufacturing）”。
世纪80年代：概念的提出。1998年，美国赖特（PaulKennethWright）、伯恩（DavidAlanBourne）正式出版了智能制造研究领域的首本专著《制造智能》（SmartManufacturing），就智能制造的内涵与前景进行了系统描述，将智能制造定义为“通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制来对制造技工们的技能与专家知识进行建模，以使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产”。在此基础上，英国技术大学Williams教授对上述定义作了更为广泛的补充，认为“集成范围还应包括贯穿制造组织内部的智能决策支持系统”。麦格劳-希尔科技词典将智能制造界定为，采用自适应环境和工艺要求的生产技术，最大限度的减少监督和操作,制造物品的活动。
——20世纪90年代：概念的发展。20世纪90年代，在智能制造概念提出不久后，智能制造的研究获得欧、美、日等工业化发达国家的普遍重视，围绕智能制造技术（IMT）与智能制造系统（IMS）开展国际合作研究。1991年，日、美、欧共同发起实施的“智能制造国际合作研究计划”中提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合,将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统”。
——21世纪以来：概念的深化。21世纪以来，随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展及应用，智能制造被赋予了新的内涵，即新一代信息技术条件下的智能制造（SmartManufacturing）。2010年9月，美国在华盛顿举办的“21世纪智能制造的研讨会”指出，智能制造是对先进智能系统的强化应用，使得新产品的迅速制造，产品需求的动态响应以及对工业生产和供应链网络的实时优化成为可能。德国正式推出工业4.0战略，虽没明确提出智能制造概念，但包含了智能制造的内涵，即将企业的机器、存储系统和生产设施融入到虚拟网络—实体物理系统（CPS）。在制造系统中，这些虚拟网络—实体物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，能够相互独立地自动交换信息、触发动作和控制。
综上所述，智能制造是将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统。
（二）特征
智能制造的特征在于实时感知、优化决策、动态执行等三个方面：一是数据的实时感知。智能制造需要大量的数据支持，通过利用高效、标准的方法实时进行信息采集、自动识别，并将信息传输到分析决策系统；二是优化决策。通过面向产品全生命周期的海量异构信息的挖掘提炼、计算分析、推理预测，形成优化制造过程的决策指令。
三是动态执行。根据决策指令，通过执行系统控制制造过程的状态，实现稳定、安全的运行和动态调整。
（三）构成
1、智能产品（装备）
智能产品是发展智能制造的基础与前提，由物理部件、智能部件和联接部件构成。智能部件由传感器、微处理器、数据存储装置、控制装置和软件以及内置操作和用户界面等构成；联接部件由接口、有线或无线联接协议等构成；物理部件由机械和电子零件构成。智能部件能加强物理部件的功能和价值，而联接部件进一步强化智能部件的功能和价值，使信息可以在产品、运行系统、制造商和用户之间联通，并让部分价值和功能脱离物理产品本身存在。
智能产品具有监测、控制、优化和自主等四个方面的功能。监测是指通过传感器和外部数据源，智能产品能对产品的状态、运行和外部环境进行全面监测；在数据的帮助下，一旦环境和运行状态发生变化，产品就会向用户或相关方发出警告。控制是指可以通过产品内置或产品云中的命令和算法进行远程控制。算法可以让产品对条件和环境的特定变化做出反应；优化是指对实时数据或历史记录进行分析，植入算法，从而大幅提高产品的产出比、利用率和生产效率；自主是指将检测，控制和优化功能融合到一起，产品就能实现前所未有的自动化程度。
2、智能生产智能生产是指以智能制造系统为核心，以智能工厂为载体，通过在工厂和企业内部、企业之间以及产品全生命周期形成以数据互联互通为特征的制造网络，实现生产过程的实时管理和优化。智能生产涵盖产品、工艺设计、工厂规划的数字设计与仿真，底层智能装备、制造单元、自动化生产线，制造执行系统，物流自动化与管理等企业管理系统等。
3、智能服务通过采集设备运行数据，并上传至企业数据中心（企业云），系统软件对设备实时在线监测、控制，并经过数据分析提早进行设备维护。例如维斯塔斯通过在风机的机舱、轮毂、叶片、塔筒及地面控制箱内，安装传感器、存储器、处理器以及SCADA系统，实现对风机运行的实时监控。还通过在风力发电涡轮中内置微型控制器，可以在每一次旋转中控制扇叶的角度，从而最大限度捕捉风能，还可以控制每一台涡轮，在能效最大化的同时，减少对邻近涡轮的影响。维斯塔斯通过对实时数据进行处理预测风机部件可能产生的故障，以减少可能的风机不稳定现象，并使用不同的工具优化这些数据，达到风机性能的最优化。
（四）作用发展智能制造的核心是提高企业生产效率，拓展企业价值增值空间，主要表现在以下几个方面：一是缩短产品的研制周期。通过智能制造，产品从研发到上市、从下订单到配送时间可以得以缩短。通过远程监控和预测性维护为机器和工厂减少高昂的停机时间，生产中断时间也得以不断减少。
二是提高生产的灵活性。通过采用数字化、互联和虚拟工艺规划，智能制造开启了大规模批量定制生产乃至个性化小批量生产的大门。
三是创造新价值。通过发展智能制造，企业将实现从传统的“以产品为中心”向“以集成服务为中心”转变，将重心放在解决方案和系统层面上，利用服务在整个产品生命周期中实现新价值。
二、国外智能制造系统架构自美国20世纪80年代提出智能制造的概念后，一直受到众多国家的重视和关注，纷纷将智能制造列为国家级计划并着力发展。目前，在全球范围内具有广泛影响的是德国“工业4.0”战略和美国工业互联网战略。
（一）德国
2013年4月，德国在汉诺威工业博览会上正式推出了“工业4.0”战略，其核心是通过信息物理系统（CPS）实现人、设备与产品的实时连通、相互识别和有效交流，构建一个高度灵活的个性化和数字化的智能制造模式。在这种模式下，生产由集中向分散转变，规模效应不再是工业生产的关键因素；产品由趋同向个性的转变，未来产品都将完全按照个人意愿进行生产，极端情况下将成为自动化、个性化的单件制造；用户由部分参与向全程参与转变，用户不仅出现在生产流程的两端，而且广泛、实时参与生产和价值创造的全过程。
德国工业4.0战略提出了三个方面的特征：一是价值网络的横向集成，即通过应用CPS，加强企业之间在研究、开发与应用的协同推进，以及在可持续发展、商业保密、标准化、员工培训等方面的合作；二是全价值链的纵向集成，即在企业内部通过采用CPS，实现从产品设计、研发、计划、工艺到生产、服务的全价值链的数字化；三是端对端系统工程，即在工厂生产层面，通过应用CPS，根据个性化需求定制特殊的IT结构模块，确保传感器、控制器采集的数据与ERP管理系统进行有机集成，打造智能工厂。
2013年12月，德国电气电子和信息技术协会发表了《德国“工业4.0”标准化路线图》，其目标是制定出一套单一的共同标准，形成一个标准化的、具有开放性特点的标准参考体系，最终达到通过价值网络实现不同公司间的网络连接和集成。德国“工业4.0”提出的标准参考体系是一个通用模型，适用于所有合作伙伴公司的产品和服务，提供了“工业4.0”相关的技术系统的构建、开发、集成和运行的框架，意图是将不同业务模型的企业采用的不同作业方法统一为共同的作业方法。
（二）美国
1、工业互联网
“工业互联网”的概念最早由通用电气于2012年提出，与工业4.0的基本理念相似，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。工业互联网和“工业4.0”相比，更加注重软件、网络和大数据，目标是促进物理系统和数字系统的融合，实现通信、控制和计算的融合，营造一个信息物理系统的环境。
工业互联网系统由智能设备、智能系统和智能决策三大核心要素构成，数据流、硬件、软件和智能的交互。由智能设备和网络收集的数据存储之后，利用大数据分析工具进行数据分析和可视化，由此产生的“智能信息”可以由决策者必要时进行实时判断处理，成为大范围工业系统中工业资产优化战略决策过程的一部分。
——智能设备：将信息技术嵌入装备中，使装备成为可智能互联产品。为工业机器提供数字化仪表是工业互联网革命的第一步，使机器和机器交互更加智能化，这得益于以下三个要素：一是部署成本：仪器仪表的成本已大幅下降，从而有可能以一个比过去更经济的方式装备和监测工业机器。二是微处理器芯片的计算能力：微处理器芯片持续发展已经达到了一个转折点，即使得机器拥有数字智能成为可能。三是高级分析：“大数据”软件工具和分析技术的进展为了解由智能设备产生的大规模数据提供了手段。
——智能系统：将设备互联形成的一个系统。智能系统包括各种传统的网络系统，但广义的定义包括了部署在机组和网络中并广泛结合的机器仪表和软件。随着越来越多的机器和设备加入工业互联网，可以实现跨越整个机组和网络的机器仪表的协同效应。智能系统的构建整合了广泛部署智能设备的优点。当越来越多的机器连接在一个系统中，久而久之，结果将是系统不断扩大并能自主学习，而且越来越智能化。
——智能决策：大数据和互联网基础上实时判断处理。当从智能设备和系统收集到了足够的信息来促进数据驱动型学习的时候，智能决策就发生了，从而使一个小机组网络层的操作功能从运营商传输到数字安全系统。
2014年3月，美国通用电气、IBM、思科、英特尔和AT&T五家行业龙头企业联手组建了工业互联网联盟(IIC)，其目的是通过制定通用标准，打破技术壁垒，使各个厂商设备之间可以实现数据共享，利用互联网激活传统工业过程，更好地促进物理世界和数字世界的融合。工业互联网联盟已经已经开始起草工业互联网通用参考架构，该参考架构将定义工业物联网的功能区域、技术以及标准，用于指导相关标准的制定，帮助硬件和软件开发商创建与物联网完全兼容的产品，最终目的是实现传感器、网络、计算机、云计算系统、大型企业、车辆和数以百计其他类型的实体得以全面整合，推动整个工业产业链的效率全面提升。
2、智能制造
2011年6月24日美国智能制造领导联盟（SmartManufacturingLeadershipCoalition，SMLC）发表了《实施21世纪智能制造》报告。报告认为智能制造是先进智能系统强化应用、新产品制造快速、产品需求动态响应、以及工业生产和供应链网络实时优化的制造。智能制造的核心技术是网络化传感器、数据互操作性、多尺度动态建模与仿真、智能自动化、以及可扩展的多层次的网络安全。该报告给出了智能制造企业框架。智能制造企业将融合所有方面的制造，从工厂运营到供应链，并且使得对固定资产、过程和资源的虚拟追踪横跨整个产品的生命周期。最终结果，将是在一个柔性的、敏捷的、创新的制造环境中，优化性能和效率，并且使业务与制造过程有效串联在一起。
图1美国智能制造企业框架
三、对我国智能制造系统架构的设想
借鉴德国、美国智能制造的发展经验，我国的智能制造系统架构，应该是一个通用的制造体系模型，其作用是为智能制造的技术系统提供构建、开发、集成和运行的框架；其目标是指导以产品全生命周期管理形成价值链主线的企业，实现研发、生产、服务的智能化，通过企业间的互联和集成建立智能化的制造业价值网络，形成具有高度灵活性和持续演进优化特征的智能制造体系。
（一）基本架构
智能制造系统是供应链中的各个企业通过由网络和云应用为基础构建的制造网络实现相互链接所构成的。企业智能制造系统的构成是由企业计算与数据中心、企业管控与支撑系统、为实现产品全生命周期管理集成的各类工具共同构成，智能制造系统具有可持续优化的特征。智能制造系统可分为五层，第一层是生产基础自动化系统，第二层是生产执行系统，第三层是产品全生命周期管理系统，第四层是企业管控与支撑系统，第五层是企业计算与数据中心（私有云）。
图2智能制造系统架构
（二）具体构成
1、生产基础自动化系统层主要包括生产现场设备及其控制系统。其中生产现场设备主要包括传感器、智能仪表、PLC、机器人、机床、检测设备、物流设备等。控制系统主要包括适用于流程制造的过程控制系统，适用于离散制造的单元控制系统和适用于运动控制的数据采集与监控系统。
2、制造执行系统层制造执行系统包括不同的子系统功能模块（计算机软件模块），典型的子系统有制造数据管理系统、计划排程管理系统、生产调度管理系统、库存管理系统、质量管理系统、人力资源管理系统、设备管理系统、工具工装管理系统、采购管理系统、成本管理系统、项目看板管理系统、生产过程控制系统、底层数据集成分析系统、上层数据集成分解系统等。
3、产品全生命周期管理系统层产品全生命周期管理系统层，横向上可以主要分为研发设计、生产和服务三个环节。研发设计环节功能主要包括产品设计、工艺仿真、生产仿真，仿真和现场应用能够对产品设计进行反馈，促进设计提升，在研发设计环节产生的数字化产品原型是生产环节的输入要素之一。生产环节涵盖了上述的生产基础自动化系统层和制造执行系统层包括的内容。服务环节通过网络实现的功能主要有实时监测、远程诊断和远程维护，应用大数据对监测数据进行分析，形成和服务有关的决策，指导诊断和维护工作，新的服务记录将被采集到数据系统。
4、企业管控与支撑系统层企业管控与支撑系统包括不同的子系统功能模块，典型的子系统有：战略管理、投资管理、财务管理、人力资源管理、资产管理、物资管理、销售管理、健康安全与环保管理等。
5、企业计算与数据中心层主要包括网络、数据中心设备、数据存储和管理系统、应用软件，为企业实现智能制造提供计算资源、数据服务以及具体的应用功能，能够提供可视化的应用界面。
如为识别用户需求建设的面向用户的电子商务平台、为建立产品研发设计平台、制造执行系统运行平台、服务平台等都需要以企业计算与数据中心为基础，可以实现各类型的应用软件实现交互和有序工作，各子系统实现全系统信息共享。（来源：赛迪智库）