1.执行智能工厂的整体规划
智能工厂的建设需要实现IT系统和自动化系统的信息集成;处理具有多种来源的异构数据，包括设备，生产，材料，质量，能耗等大量数据;在优化业务流程，提高物流效率，提高工人工作舒适度的基础上，开展科学的工厂布局规划，满足生产工艺要求。智能工厂的发展需要公司的IT部门，自动化部门，精益推广部门和业务部门的合作。制造企业应接受智能工厂相关技术的培训，选择具有实践经验的智能制造咨询服务，共同制定推动智能工厂建设的蓝图。规划中应注意行业差异，因为不同行业的产品制造过程差异很大，智能工厂建设的目标和优先级也有很大差异。
2.建立明确的智能工厂标准
在智能工厂的建设中，企业往往忽略了管理和技术标准的建立，这容易导致数据标准缺失，产品多，代码多;没有实施操作标准;由于缺乏设备管理标准，不同的设备使用不同的通信协议，导致设备集成困难;管理过程复杂，工作权利不匹配;质量检验标准执行不当，导致批次质量问题等问题。因此，有必要建立明确的智能工厂标准，如业务流程管理规范，设备检查维护标准和智能工厂评估标准，智能设备标准，智能工厂系统集成标准，工业互联网标准和主数据管理标准。技术标准。
3.重视智能处理单元的建设
目前，智能加工单元在中国制造企业的应用还处于起步阶段，但必将成为发展方向。智能处理单元可以使用智能技术集成CNC，工业机器人，加工中心和自动化程度较低的设备，使其更加灵活和高效。
4.强调人机协作而不是机器替代
智能工厂的最终目标不是建造无人工厂，而是以合理的成本追求市场的个性化需求。因此，人机协作将成为智能工厂未来发展的主要趋势。人机协作最重要的特点是它可以充分利用人们的灵活性来完成复杂多变的任务。在关键岗位上，拥有更多人的判断力和决策能力更为重要，而机器人则善于重复劳动。
5.积极应用新兴技术
未来，AR（增强现实）技术将广泛应用于工厂的设备维护和人员培训。戴着AR眼镜的工人可以“看到”需要操作的工作位置。例如，在需要拧紧螺栓的情况下，拧紧到位时，会有相应的提示，以提高工人的工作效率;维护人员可以使用物理扫描码来叠加虚拟模型和物理模型，并显示在虚拟模型中。设备型号，工作参数等信息，并按照AR维护操作中的说明; AR技术还可以帮助设备维护人员将物理操作参数与数字模型进行比较，尽快找出问题，并对故障原因进行可能的分析。此外，数字工厂仿真技术可以实现基于离散事件建模，三维几何建模，可视化仿真和优化的静态布局和动态物流过程的综合仿真和分析，从而可以首先建立数字生产系统甚至所有工厂。根据已建立的流程运行模拟。
