智能工廠象徵了最高點互連與網絡化的數字時代，工廠的智能化透過互聯互通、數碼化、大數據、智能裝備和智能供給鏈五大關鍵性領域未能體現，每個領域的特徵下述：
一、互聯互通
互聯互通是透過CPS系統把人、物、機器和系統展開連接，以此物聯網當作基礎，透過傳感器、RFID、二維碼與無線局域網等構建信息的採集，透過PLC與本地以及遠程服務器構建人機界面的交互，於本地服務器與雲存儲服務器構建數據讀寫，於ERP、PLM、MES與SCADA等平臺構建高效貫通，進而達信息的通暢，人機的智能。另一方面，透過這些技術構建智能工廠外部自訂單、訂購、製造和設計等的信息實時處理和暢通，與此同時相關設計供應商、採購供應商、服務商與客戶等和智能工廠構建互聯互通，保證生產信息、服務信息等的同步，採購供應商實時可提煉製造訂單信息，客戶實時可遞交自己的個性化訂單且可檢索自己訂單的生產進展，服務商實時維持和客戶等的溝通和相關事物處理。
二、數碼化
數碼化包括兩方面內容，另一方面是指智能工廠於工廠規劃設計、工藝裝備開發以及物流等全部運用三維設計和仿真;透過模擬研究，去除設計師之中的問題，把問題提早展開識別，增加末期改良提高的投入，進而達改進設計成本和質量，構建數碼化生產與QCD和敏捷生產的目標，構建真正的精益，透過模擬運營成本減少10-30%，勞動生產率提升15-30%。
與此同時，於傳感器、導向辨識、數據庫分析等物聯網基礎數字化技術的幫助之下，數碼化橫貫產品開創價值鏈與智能工廠生產價值網絡，自研發BOM到訂購BOM與生產BOM，而且到營銷服務的BOM準確性和及時性間接衝擊與否能構建網絡化，自研製到營運，以至商業模式亦需數碼化的貫通，自某種程度而言數碼化的實現程度亦淪為智能製造戰略順利的關鍵。
三、大數據
大數據，是一種規模小到於賺取、儲存、管理、分析方面大幅低於傳統數據庫軟件工具處理能力範圍的數據子集，自大數據、物聯網的硬件基礎、相連技術至下方數據存儲平臺、數據分析平臺產生了整個大數據的架構，構建了底層硬件數據收集到頂層數據研究的縱向整合。
大數據的戰略意義絕不取決於掌控巨大的數據信息，越來越關鍵的是對於數據展開專業化處理，把源自各專業的各類型數據展開提煉、劃分、建立模型並且展開分析，深度挖掘數據動機的潛在問題與貢獻價值。數據採集方面毫無疑問做的非常糟糕，但是數據亦只逗留於產生報表的層面，難以間接透過和分析，辨識出問題並且展開整改，間接體現的是數據分析與數據應用人員的缺失，特別是和專業相互融合，需不僅認識專業亦懂可視化與算法的數據分析人才，這亦是大數據面對的關鍵挑戰，急需企業與學校共同合作培育，而且自中止手工的數據處置著手展開逐漸累積，除此之外亦體現了IT和生產的融合和同步缺乏。
四、智能供應鏈
智能供應鏈試點包括供給物流、生產物流、整車物流，各適當環節實行物流信息即時收集、同步傳送、數據分享，並且液壓物流設備運行，構建智能物流體系，達準時化、可視化的目的，保證了資源的精確共享，亦保證了訂單的準時交貨，於訂單精確的同時增大了存儲，最為小限度的防止了倉儲以及二次運送的費用，降低生產成本，亦是主機廠與供應商間密切協作之下的質量與價格的優化，達雙贏的效果。
五、智能裝備
智能裝備透過智能產品、人機界面、RFID射頻技術、添加技術、智能網絡以及APP等具有可認知、可相連，產生了集團軍環境，最後產生“可認知-自記憶-自感知-自決策者-自構擬”的核心能力，如谷歌旗之下公司研發的AlphaGo一樣具有深度研習的智能，依據具體形勢的輸入可手動分析判斷、邏輯推理，思維下一步的落子，於人工智能領域產生了對於人類圍棋的必然壓倒性優勢，AlphaGo的發生標誌著計算機技術已經轉入人工智能的全新信息技術時代(全新IT時代)，未來把在醫療等行業展開深度合作，當作人工智能的代表亦伴隨智能裝備的時代到來，充分證明智能裝備是智能工廠物聯網與數碼化生產的基礎，亦是物聯網構建的關鍵要素。