如何建設智能工廠？從哪些方面分析？智力程度是多少？針對這些企業所關心的問題，在智能工廠整體解決方案的基礎上，結合工業4.0的概念，可以從下面幾個角度分析。
1.智能調度
一是從源頭上保證方案的科學性和準確性。通過集成在從上游系統讀取主生產計劃后用于自動生產調度。根據交貨期、精益生產、生產周期、更好的庫存、相同夾具的優先級和生產訂單的優先級等各種高調度算法，自動生成的生產計劃可以精確到每個過程、設備和分鐘，從而縮短交貨時間，提高生產效率，使生產更加均衡。這是對整個生產過程進行科學研究的源泉和基礎。
2.智能化生產流程協作
為了避免由于操作者忙于尋找工作、材料、檢驗等輔助工作而導致貴重生產設備的有效利用率低，企業應在生產準備過程中實現材料、工具、工裝和工藝的并行協同準備，實現車間協同制造，可顯著提高機床的有效利用率。
3.智能設備互聯
無論是工業4.0、工業互聯網還是中國制造2025，其實質都是以CPS網絡物理系統為核心，通過信息化與生產設備等物理實體的深度融合，實現智能制造的生產模式。對于企業來說，有價值的數控設備、機器人、自動化生產線等數字化設備可以實現分布式網絡通信、集中程序管理、設備狀態實時監控、數據采集、大數據分析，通過DNC/MDC的機床聯網功能，實現數字化生產設備的可視化顯示和智能決策，這是制造企業CPS網絡物理系統更典型的體現。
4.智能化生產資源管理
通過生產資源（材料、刀具、量具、夾具等）的入庫、查詢、盤點、報損、平行備料、專用切削庫、統計分析等功能，可以有效避免生產資源的積壓和短缺，實現庫存的精益管理，在更大程度上減少因生產資源短缺造成的生產延遲，也可以避免因生產資源積壓造成的生產輔助成本過高。
5.智能質量過程控制
除了及時處理生產過程中的質量問題，分析規律，減少質量問題再次發生的技術手段外，生產過程中生產設備制造工藝參數的實時采集和及時干預也是保證產品質量的重要手段。
6.智能決策支持
在整個生產過程中，系統運行著大量的生產數據和設備的實時數據。通過對這些數據的深入挖掘和分析，系統自動生成各種直觀的統計分析報告，如計劃制定、計劃執行、質量、庫存、設備等，幫助相關人員做出決策，這種基于大數據分析的決策支持可以幫助企業實現高效的生產管理。
