Sensarea IoT: utilizează tehnologii precum senzori, RFID și IoT industrial (IIoT) pentru a colecta date brute, cum ar fi starea echipamentului, fluxul de materiale și parametrii de mediu în timp real.
Prelucrarea datelor: utilizați tehnici de big data și cloud computing pentru a curăța, stoca și analiza cantități mari de date și pentru a extrage informații utile.
Extragerea cunoștințelor: combinarea inteligenței artificiale (cum ar fi învățarea automată și învățarea profundă) cu sisteme expert pentru a identifica modele, a prezice tendințe și a diagnostica erorile în date.
Integrarea serviciilor: Pe baza rețelelor de cunoștințe și a arhitecturii orientate pe servicii (SOA), resursele de producție (echipamente, procese, inventar etc.) sunt încapsulate ca servicii apelabile.
Luarea deciziilor în colaborare între om și mașină: experții umani și sistemele inteligente lucrează împreună pentru a dezvolta strategii optime de producție și planuri de răspuns.
Execuție în buclă închisă: Emiteți instrucțiuni de decizie straturilor de execuție, cum ar fi roboți, MES și APS, pentru a ajusta automat operațiunile de producție și pentru a oferi feedback pentru a optimiza modelele.