Detecció d'IoT: utilitza tecnologies com sensors, RFID i IoT industrial (IIoT) per recollir dades en brut, com ara l'estat de l'equip, el flux de materials i els paràmetres ambientals en temps real.
Processament de dades: utilitzeu tècniques de big data i cloud computing per netejar, emmagatzemar i analitzar grans quantitats de dades i extreure informació útil.
Extracció de coneixement: combinació de la intel·ligència artificial (com ara l'aprenentatge automàtic i l'aprenentatge profund) amb sistemes experts per identificar patrons, predir tendències i diagnosticar errors en les dades.
Integració de serveis: a partir de xarxes de coneixement i arquitectura orientada a serveis (SOA), els recursos de fabricació (equips, processos, inventari, etc.) s'encapsulen com a serveis cridables.
Presa de decisions col·laborativa home-màquina: experts humans i sistemes intel·ligents treballen conjuntament per desenvolupar estratègies de producció i plans de resposta òptims.
Execució en bucle tancat: emet instruccions de decisió a capes d'execució com ara robots, MES i APS per ajustar automàticament les operacions de producció i proporcionar comentaris per optimitzar els models.