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硬件覆盖范围很广，从基础元器件到主机系统，有半导体器件、晶体管、逻辑电路、数字电路、集成电路、微处理器、单片机、微机、计算机、服务器、超级计算机。硬件的发展史一般按基本元器件的发展来划分，可分为四个阶段。
第一代基本元器件是电子管（见图2-1）。世界上第一台基于电子管的计算机——电子数字积分器与计算器（Electronic Numerical Integrator and Calculator，ENIAC）于1946年2月15日在美国宾夕法尼亚大学研制成功。ENIAC是为美国陆军进行新式火炮试验所涉及的复杂弹道计算而研制的，占地170平方米，重达30吨，耗电功率约150千瓦，每秒钟可进行5000次运算，这在现在看来微不足道，但在当时却是破天荒的。
图2-1 第一代基本元器件是电子管
第二代基本元器件是晶体管（见图2-2）。1954年，美国贝尔实验室成功研制第一台使用晶体管线路的计算机，取名为“催迪克”（Transistorized Airborne Digital Computer，TRADIC），装有800个晶体管。晶体管不仅能实现电子管的功能，还具有尺寸小、重量轻、寿命长、效率高、发热少、功耗低等优点。使用晶体管后，电子线路的结构大大改观，制造高速电子计算机就更容易实现了。
图2-2 第二代基本元器件是晶体管
第三代是中小规模集成电路（见图2-3）。1958年，美国德州仪器公司（TI）的工程师杰克·基尔比发明了集成电路（Integrated Circuit，IC），而仙童公司的罗伯特·诺伊斯则提出了一种适合工业生产的集成电路理论。因为此项发明，杰克·基尔比于2000年获得了诺贝尔物理学奖。从1965年到1970年，集成电路被应用于计算机，因此这段时期被称为“中小规模集成电路计算机时代”。IBM公司花费50亿美元开发的IBM 360系列成为第三代计算机的代表。
图2-3 第三代是中小规模集成电路
第四代是大规模和超大规模集成电路（见图2-4）。1970年，IBM公司将采用大规模集成电路的大型计算机370系列投放市场。此后诞生了各种各样的微处理器，而个人计算机（PC）的出现将信息技术真正带到了工业领域乃至进入千家万户。新的电子产品如雨后春笋，潮水般涌向市场，这个势头方兴未艾。
图2-4 第四代是大规模和超大规模集成电路
工业软件的发展史是一部模型迭代史。20世纪70年代，人力资源成本高企，企业面临着越来越重的盈利压力。为了降低人力成本，提升生产效率，工业领域信息化需求激增，工业软件也在此期间得以崛起。财力雄厚的军火制造商、汽车制造商开始独立或依托一些厂商开发工业软件。这些顶级的头部制造业企业从丰富的产品线和复杂的环境中提炼模型，不断迭代产品、提高性能、修正错误、纠正偏差，使软件最契合客户的需求。
工业软件可分为工具类、运营类、工控类。工具类：CAD（计算机辅助设计）、CAE （工程仿真）、CAM（计算机数控编程软件）、CAPP（计算机辅助工艺规划）、EDA（电子设计自动化）、Digital Manufacturing（数字化制造）、PDM/PLM（产品数据管理/产品全生命周期管理），以及相关的专用软件。运营类：ERP（企业资源计划）、MES（制造执行系统）、CRM（客户关系管理）、SCM（供应链管理）、SRM（供应商关系管理）、EAM（企业资产管理）、HCM（人力资产管理）、BI（业务智能分析）、APS（先进生产排程）、QMS（质量管理系统）、PM（项目管理）、EMS（能源管理）、MDM（主数据管理）、LIMS（实验室管理）、BPM（业务流程管理）、协同办公与企业门户等。工控类：APC（高级过程控制）、DCS（集散控制系统）、PLC（可编程逻辑控制）、SCADA（数据采集与监控系统）、组态软件、DNC/MDC（分布式数控/机器数据采集），以及工业网络安全软件等。
随着移动互联网的发展，网络和通信已真正融合在一起，统称网络通信。
自20世纪60年代开始，控制室和现场仪表之间采用电气信号传输，电动组合仪表如控制器、显示仪表、记录仪等开始大量使用。
20世纪70年代中期出现了集散控制系统（Distributed ControlSystem，DCS），在早期的DCS产品中，现场控制站间的通信是数字化的，数据通信标准RS-232、RS-485等被广泛应用，而现场控制站与仪表间的通信仍部分采用模拟信号。
20世纪80年代后期出现了现场总线技术（FCS），将数字化、网络化推进到现场仪表层，替代模拟（4～20mA/DC24V）信号，实现了控制系统整体的数字化与网络化。国际电工委员会在2000年1月通过了IEC61158国际标准，该标准包括8种类型的现场总线标准。现场总线的发展非常迅猛，但也暴露出许多不足，具体表现为：现有的现场总线标准过多，未能形成统一的标准；不同总线之间不能兼容，不能真正实现透明信息互访，无法实现信息的无缝集成；由于现场总线是专用实时通信网络，成本较高；现场总线的速度较低，支持的应用有限，不便于与互联网信息集成。
20世纪90年代出现了工业以太网技术，即在工业环境的自动化控制及过程控制中应用以太网的相关组件及技术。工业以太网采用TCP/IP协议，与IEEE802.3标准兼容，可以兼容各自特有的协议。为了突破现场总线控制系统发展中出现的标准过多、互不兼容、速率低、难以与其他系统进行信息集成的瓶颈，工业以太网技术能够适应企业管控一体化的要求，实现企业管理层、监控层和设备层的无缝连接，降低系统造价，提高系统性能。工业以太网技术直接应用于工业现场设备间的通信已成大势所趋。据美国权威调查机构ARC（Automation Research Company）报告指出，以太网不仅继续垄断商业计算机网络通信和工业控制系统的上层网络通信市场，还必将领导未来现场总线的发展，以太网和TCP/IP将成为工业自动化控制系统的基础协议。
工业无线技术兴起于21世纪初，通过无线自组网实现传感器、控制器和执行器的互联与数据传输构成了工业传感/控制网。工业无线技术适合大规模组网应用，可以实现智能仪表的即插即用。目前，工业无线网络与测控系统已成为工业控制领域的新热点。超宽带、Zigbee、蓝牙、终端直通技术（Device to Device，D2D）等短距离无线通信技术，数字电视广播及卫星通信技术等，都为人们提供了更广泛的网络覆盖及更快速的网络接入。未来无线通信系统将不再以单一的无线接入技术独立存在，而是一个包含多种无线接入技术的异构网络。
目前，移动蜂窝网络已经进入了5G（第五代移动通信技术）商用阶段，第六代移动通信技术研究也在如火如荼进行中。第一代移动通信系统是模拟通信系统，自第二代移动通信系统开始，都升级为数字通信系统。第二代移动通信系统以GSM、IS95为代表，在其上发展出的通用分组无线业务（General Packet Radio Service，GPRS）实现了移动数据传输承载，自此实现了手机上网，也就是移动互联网诞生。之后以 WCDMA、TD-SCDMA和CDMA2000为代表的较高性能的第三代移动通信系统为移动互联提供了更好的通信基础设施和能力。而第四代移动通信标准实现了接收和发送信息速度的质的飞跃，而且网络频谱宽、终端设备处理信息能力有了提升。4G网络在全世界得到最广泛商用，标志着移动互联达到了泛在、低成本、高品质应用的水平，可以称之为真正的移动互联时代正式到来。随着这个时代的到来，大量新模式新业态涌现出来，诞生了许多著名企业。近年来，随着用户对低时延、宽流量、广连接的要求日益增加，基于IoT的互联需求尤其是以汽车为代表的移动化智能终端开启了新的智联化历程，4G移动通信系统无法满足用户的需求，5G技术也进入了商用和工业领域。我国的5G设备的部署正在全面展开，5G时代将创造万物互联的新机遇。
云计算（Cloud Computing）是一种通过网络统一组织和灵活调用各种信息通信技术（Information and Communications Technology，ICT）信息资源，实现大规模计算的信息处理方式。
在过去的十几年中，云计算从被质疑到成为新一代IT标准，从单纯的技术概念发展为影响整个 ICT 产业的业务模式。云计算的诞生消除了传统 IT 基础架构存在的弊端，如价格昂贵、结构复杂、难以惠及社会大众、资源分布不均和封闭、计算能力不对称等。同时，云计算具有超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性强、高可伸缩性和成本低廉的优点，是ICT产业的发展趋势。
2006年，IBM 和谷歌联合推出云计算概念；2007年，Salesforce 发布 Force.com，即PaaS服务；2008年，谷歌推出Google App Engine。之后，云服务以风起云涌的态势出现在几乎所有传统业务面前，各大厂商不遗余力地进行着向云转型的新征程。2009—2016年，云计算功能日趋完善，种类日趋多样，传统企业开始通过自身能力扩展、收购等模式，纷纷投入云计算服务中。2016—2019年，通过深度竞争，主流平台产品和标准产品功能比较健全，市场格局相对稳定，云计算进入成熟阶段。未来云计算将拥有更广阔的发展空间，也将会诞生更多形式的服务和更丰富的应用场景。
区块链（Blockchain）技术从本质上讲，是一个分布式共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。因为区块链技术可以安全提供即时、共享和完全透明的信息，因此可以促进业务网络中的交易记录及有形或无形资产的跟踪流程。区块链的主要特点是独立性、安全性、匿名性等。
区块链的发展历史可划分为六个阶段。2007—2009年为技术实验阶段，化名中本聪的比特币创始人开始探索用一系列技术创造一种新的货币——比特币，比特币体系的主要技术包括哈希函数、分布式账本、区块链、非对称加密、工作量证明，这些技术构成了区块链的最初版本；2010—2012年为极客小众阶段，2010年2月6日诞生了第一个比特币交易所，热衷互联网技术的极客们进入交易所参与比特币买卖；2013—2015年为市场酝酿阶段，大众开始了解比特币和区块链，尽管还不能普遍认同；2016—2018年为进入主流阶段，比特币的造富效应，以及比特币网络拥堵造成的交易溢出带动了其他虚拟货币及各种区块链应用的大爆发，出现众多百倍、千倍甚至万倍增值的区块链资产，引发全球疯狂追捧；2019—2021年为产业落地阶段，虚拟货币和区块链在市场、监管、认知等各方面进行调整，在区块链适宜的主要行业领域有一些企业稳步发展起来，加密货币得到较广泛应用；2022—2025年为产业成熟阶段，各种区块链项目落地见效之后，进入激烈而快速的市场竞争和产业整合阶段，三至五年内形成一些行业龙头企业，完成市场划分。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（推演、人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
自1956年以来，人工智能的发展历程可划分为以下六个阶段。1956年至20世纪60年代初为起步发展期，人工智能概念提出后，机器定理证明、跳棋程序等应用，掀起人工智能发展的第一个高潮；20世纪60年代至70年代初期为反思发展期，接二连三的项目失败和预期目标的落空，使人工智能的发展走入低谷；20世纪70年代初期至80年代中期为应用发展期，专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮；20世纪80年代中期至90年代中期为低迷发展期，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来；20世纪90年代中期至2010年为稳步发展期，由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化；2011年至今为蓬勃发展期，分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
元宇宙是一个平行且独立于现实世界的虚拟空间，是一个映射现实世界并越来越真实的在线虚拟世界。现实中的人可以使用数字身份在“元宇宙”中娱乐、社交、学习和工作等，打破了生活和游戏的边界。元宇宙是一个具有一系列要素的虚拟世界，这些要素包括：身份、朋友、沉浸感、低延迟、多样性、随地性、经济和文明等。
从技术角度看，全真虚实集成世界需要四个关键技术：现实虚拟化、虚拟真实化、全息互联网、智能执行体。现实虚拟化是把计算机视觉、语音、自然语言处理、情绪处理、分析决策等结合，目的是让虚拟人更接近真实的你，听说读写想，外形、声音、表情和动作都逼真。虚拟真实化是将虚拟模型制作成真实物体，如3D打印使真人与虚拟角色和物体进行交互。全息互联网是把虚拟世界和真实世界中分布于不同地方的人、事、物全部同步到一起，如混合一个远程的人和一个真人交流互动，未来可能会在嗅觉和味觉上也有突破。智能执行体是将研究问题建模到虚拟世界来进行，很多现实问题研究可能需要很长时间、很多人力或者资金点，包括气候变化、生成、现实化问题等，通过在虚拟世界建立模型，有助于改变时间和游戏规则，服务于现实世界。
“两化融合”是中国面向发展的战略抉择。由于历史的原因，发达国家都是在工业化完成之后才进入信息化时代，并将信息化作为国家发展的优先战略。目前，我国处于准工业化的中后期，虽然已经建立起了独立完整的工业体系，但与其他发达国家相比还有不小的差距，许多产品、产业领域仍处于落后状态，管理水平和经营能力都需要大幅度提高，处于亟待完成工业化的时期。面对信息化的迅猛发展对世界经济和社会发展产生的深刻影响，我们必须将信息化技术与时代特征和工业化进程紧密结合，大力推进工业化和信息化融合，加快转变经济增长方式、调整产业结构，使我国工业在世界经济结构调整中把握发展主动权，提升国际竞争力。
中国的“两化融合”历程可划分为以下四个阶段。
中国共产党第十六次全国代表大会上提出了“以信息化带动工业化，以工业化促进信息化”的新型工业化道路的指导思想，指出了一条科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的新型工业化路子。
中国共产党第十七次全国代表大会上继续完善了“发展现代产业体系，大力推进信息化和工业化融合”，促进工业由大变强。信息化与工业化融合是工业转型升级的驱动力，也是应对国际金融危机、加快转变发展方式的战略选择。“两化融合”的概念就此形成。
中国共产党的第十八次全国代表大会报告指出，要坚持“四化同步发展，两化深度融合”，明确了两化深度融合成为我国工业经济转型和发展的重要举措之一。2013年，为落实十八大精神，转变经济发展方式，工业和信息化部发布《信息化和工业化深度融合专项行动计划（2013—2018年）》以全面提高工业发展质量和效益。
在中国共产党的第十九次全国代表大会报告中，强调要“加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。制造业与信息化的深度融合是行业落实深化供给侧结构性改革、推动企业转型升级的重要支撑，也是关系行业能否把握新一轮科技革命和产业革命历史机遇的重要举措。行业要把握先机，就要牢牢把握智能制造主攻方向，以产品智能化、制造智能化和运营智能化加快两化深度融合的进程。
“两化融合”包含以下内容：一是信息化发展战略与工业化发展战略的融合，即信息化发展战略与工业化发展战略要协调一致，信息化发展模式与工业化发展模式要高度匹配，信息化规划与工业化发展规划、计划要密切配合；二是信息资源与材料、能源等工业资源的融合，能极大节约材料、能源等不可再生资源；三是虚拟经济与工业实体经济融合，孕育新一代经济的产生，极大促进信息经济、知识经济的形成与发展；四是信息技术与工业技术、IT设备与工业装备的融合，产生新的科技成果，形成新的生产力。
促进“两化融合”，要求抓住一些具有带动作用的重点领域和关键环节，找准着力点和支撑点，使信息化渗透到国民经济和社会发展的各个领域，其中智能制造是“两化融合”的主攻方向，也是其高级阶段形态。信息技术是发展智能制造的基础，智能制造是依托先进的传感装置、网络通信技术、工业互联网等，把人、设备、产品等制造要素有效连接起来。从而实现资源的优化配置，使各种资源要素能相互识别、实时互通、有效交流，促进制造业研发、生产、管理、销售、服务与互联网紧密结合，推动生产方式的定制化、信息化、网络化，进而不断充实、提升、重塑制造业全球竞争新优势。
智能制造的前提就是要有先进的技术并加以应用。以信息技术应用为重点，以智能化、数字化、虚拟化、网络化、敏捷制造为方向，对传统企业设计、生产流程进行再造，实现生产信息化，包括推广应用CAD、CAM、CAE、CAPP及并行工程、虚拟设计制造等先进技术，数控（CNC）、可编程逻辑控制（PLC）、分布式控制（DCS）、现场总线控制（FCS）、先进控制（APC）、柔性制造单元和柔性制造系统（FMC、FMS）等先进加工控制技术，推广精益生产、敏捷制造、虚拟制造、网络化制造，满足生产过程自动化和优质、高产、低耗、高效、多品种、大批量的要求，满足客户日益强烈的个性化、多样化需求。通过提高重大技术装备研制水平和成套设备集成能力，如数控技术和数控机床，机器人技术及机器人，先进发电、输电和大型工程施工成套设备，大型自动化成套设备等，满足工业装备更新换代的需要。
信息技术已经成为提升工业产业生产效率和附加值不可缺少的手段，钢铁、汽车、化工、纺织等产业在产品升级、工业生产管理及市场销售的各个环节，越来越离不开信息技术的应用。如汽车工业，既是传统产业，也是新兴产业，更是智能制造的典型代表。据统计，在汽车的整车成本中平均超过20%是信息技术或产品。越高级的汽车或轿车，这个比重越高，国际上这一数值有的已经超过50%甚至60%。再如化学工业、生物医药及大型工程设计，利用已经研发建立的实验模型，把已有的实验数据都建立相应的模型并输入进去，可以大大缩短实验时间和研发周期，降低研发成本，适应市场需求变化。
信息技术与服务业融合，能提升传统服务业水平，催生新兴行业：一是借助信息技术条件下强大的信息处理能力，促进金融保险业、现代物流业、管理咨询业等现代服务业发展；二是依托信息技术，发展涵盖信息通信服务、信息技术服务和信息内容服务的信息服务业；三是大力发展电子商务，促进经济发展模式创新，特别是通过进一步发展第三方电子商务平台，不断创新电子商务模式和服务内容，加强电子商务信息、供应链、现代物流、交易、支付等管理平台和信用自律体系建设，为电子商务应用主体提供灵活、便捷、安全、高效的服务；四是提升传统服务业，发展面向中小企业的第三方公共服务平台，推广信息化应用服务，引导商贸、旅游、餐饮和社区服务等就业容量大的传统服务业创新发展模式，注入发展动力。
利用信息化手段，可以提高企业生产、经营、管理水平。在生产控制层面，以数控设备为基础，围绕创新研究和开发设计、工艺管理和加工制造、过程协同和质量控制、物料配送和产品管理等生产制造的关键环节推进信息化，以提高生产制造全过程工作效能。在资源配置层面，以成本分析为基础，围绕外部协作、内部计划、及时响应等关键环节推进信息化，以提高企业市场响应效率。在管理决策层面，以信息管理为基础，围绕产品市场与客户关系、人力资源与资本运作、发展战略与风险管理等关键环节推进信息化，推广应用业务流程重组（BPR）、企业资源管理（ERP）、管理信息系统（MIS）、计算机决策支持（DSS）、数据挖掘（DM）、商业智能（BI）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）、知识管理（KM）等信息技术，实现管理信息化，提高管理、决策科学化水平。
信息技术在工业行业生产中的普及应用，有助于推进工业行业节能减排工作，推动实现单位GDP能耗水平大幅降低。通过对钢铁、有色金属、建材、煤炭、电力、石油、化工、建筑等重点行业的能源消耗、资源消耗和污染排放联网监测与分析，可提高资源、能源利用效率和环保综合效益，推动行业淘汰落后生产能力。
企业信息化与企业所属行业的信息化之间往往存在相互促进、相互制约的关系。企业—产业互动模式是指企业信息化受制于该企业所属行业的信息化水平，成功的企业信息化可以促进同行业其他企业的信息化建设。不同的资本和技术密集度产业对信息化的需求不同，产出效果也存在较大差异，显示了不同产业在吸收信息技术上存在行业差异。IT密集型行业有飞机制造业、汽车制造业、船舶制造业、家电制造业等，信息化的网络外部性使这些行业中的企业竞相投资信息化，成为信息化的领先行业。
挑战—应对模式是指企业在发展过程中遇到制约因素或面临市场竞争压力，企业为了打破制约、提高市场竞争力而开展信息化建设。挑战—应对模式是一种企业自发的信息化建设模式，企业开展信息化建设的动力比较强。挑战—应对模式也是中国企业最为常用的信息化建设模式。当企业产能达到一定规模的时候，传统手工方式就会遇到瓶颈，这时候企业意识到必须采用信息化手段来突破这个瓶颈。
企业信息化使开展信息化建设的企业在行业内做到技术或管理方面领先，成为同行业企业开展信息化建设的榜样，从而带动其他企业的信息化建设。由于各个企业信息化的起步时间、投资规模、团队实力等不同，形成了序列化的信息化差距，犹如大雁飞行形状。雁行模式可以分为企业内雁行模式、行业内雁行模式、行业间雁行模式、区域间雁行模式四种。企业内雁行模式是指在企业的不同部门、不同分支机构间形成序列化的信息化差距。行业内雁行模式是指在行业内部不同企业之间形成序列化的信息化差距，信息化先进企业带动信息化落后企业。行业间雁行模式是指在不同行业之间形成序列化的信息化差距，信息化水平高的行业带动信息化水平低的行业。区域间雁行模式是指在不同地区之间形成序列化的信息化差距，行业或企业信息化水平高的地区带动行业或企业信息化水平低的地区。
由于一些地方政府主动为其辖区内企业创造信息化建设的各种有利条件，或者在某个自然形成的经济区域内的企业相互影响，使某个区域的企业信息化或行业信息化程度明显提高，形成集群效应。
由于政府在政策研究、形势趋势分析方面拥有的优势，早期的企业信息化往往都是政府主导的，如甩图板、甩账表等。在计划经济时代，政府为了提高国有企业的信息化水平，往往由政府组织企业引入先进的信息系统，或者组织先行企业进行示范交流，这样做可以减少企业的试错风险。政府主导还有一种“示范”模式，例如，有些地方政府为了提高辖区内企业的信息化水平，资助或奖励企业选择一些信息化咨询服务、建设一些示范性应用等作为引导、示范，也会出资采购一些软件免费发给企业使用。但如果企业缺乏信息化建设的内在动力，这种做法的长期效果也会遭受挑战。
制造业信息化将信息技术、现代管理技术、自动化技术与制造技术相结合，可以改善制造业企业的经营、管理、产品开发和生产等各个环节，提高生产效率、产品质量和企业的创新能力，降低消耗，带动产品设计方法和设计工具的创新、企业管理模式的创新、制造技术的创新及企业间协作关系的创新，从而实现产品设计制造和企业管理的信息化、生产过程控制的智能化、制造装备的数控化及咨询服务的网络化，全面提升企业的竞争力。
从纵向描述制造业企业的功能，可将企业功能划分为五层，如图2-5所示。从横向描述制造业企业功能，可以划分为工厂制造管理、产品设计、企业资源管理三个大的领域，如图2-6所示。
工厂管理对应企业功能模型中的业务计划与后勤管理层。产品设计模块主要指CAD/CAPP/CAM/CAE、PDM/PLM 等，企业资源管理主要指 ERP，产业链管理则对应SCM。现代制造业企业信息化一般使用“Y”字型的概念架构，如图2-7所示。
图2-5 企业功能层次模型
图2-6 企业横向的应用领域
制造业企业的“核心”——信息化，主要有三大系统领域：ERP、CAx 和 MES。MES不仅与ERP和CAx对接，还要与生产装备的自动化衔接，起到“承上启下”的作用。对下，MES与生产装备的控制系统相连，采集生产装备与过程的实时生产数据；对上，MES接收ERP的生产计划和CAx的BOM和工艺数据。通过MES的中间层作用，将上述信息集成整合后，实现对生产排程、现场工艺、现场指示、采集自控、人工绩效、物料组织、质量控制和设备维护等生产调度、资源配置、生产过程的管理和优化。
图2-7 现代制造业企业信息化的“Y”字型概念架构
从制造业企业信息化的“Y”字型架构的角度，ERP 领域要适应大规模定制和服务转型的需要，要有一定的变化，细化成智慧工厂的制造执行（Manufacturing）维度和供应链（Supply Chain）维度。CAx领域要发生深刻的变化，数字孪生体（Digital Twin）将成为主体，CAx的四大重点领域CAD、CAPP、CAE和CAM将实现贯通，以数字孪生体为“统一”数据源，并在智慧工厂的工程（Engineering）维度实现D2M/M2D直至虚实融合工厂。
制造执行（Manufacturing）、工程（Engineering）和供应链（Supply Chain）是智慧工厂建设要考虑的三个维度，是对工业4.0三大整合的具体化，也是国内很多企业在自动化和信息化方面必补的课程。
这三个维度建设的核心工作，是要实现科学指挥。现在是以指挥人为主，将来以指挥机器人与人协同为主，更需要科学指挥。指挥机器人的工作量和难度要大于指挥人，所以指望智能化取代先进管理的思想是无稽之谈。
CPS是智慧工厂的物理执行层，负责“科学指挥”目标的实现。生产环境复杂，人、机/机器人、物等实体以“科学指挥”的目标要求为主，结合自身智能和自组织能力去实现目标，并通过实时反馈和动态优化，对实体进行优化指挥或控制，以期达到更理想的结果。
制造业企业对信息化的需求可以归类为核心业务需求、支撑服务需求和管控业务需求。核心业务需求包括产品设计与研发、采购、生产与制造管理、销售与配送、售后服务等。支撑业务需求包括物资管理、资产管理、财务管理、人力资源管理、IT服务、行政管理、安全管理等。管控业务需求包括利益相关分析、投资分析、预算管理、绩效管理、战略管理等。
从需求出发，在计算机网络环境的支持下，通过数据集成服务构建制造业企业信息化集成系统。自下而上划分为现场设备层、过程控制层、生产执行层、经营管理层和战略决策层，其基本功能构成如图2-8所示。
图2-8 信息化集成系统功能图谱
传统企业在如今的市场上面临着前所未有的挑战，进行“两化融合”是转型升级、实现可持续发展的关键路径。通过“两化融合”，企业可以将技术进步、组织变革、流程优化及数据分析利用等转化为企业的新型能力，提高竞争力。
“两化融合”实施前，制造业企业一般是按上中下游三个阶段分别进行发展的。上游阶段主要指技术端的攻坚，可以分为产品研发、设计、实施等；中游阶段主要是围绕生产来进行的，简单来说就是从原材料转换为产品的过程，包括原材料的采购、入库、质检等；下游阶段主要包含产品的销售、维修、售后等。不难看出，一切都是围绕生产而进行的，生产是核心环节，直接影响企业的效益和规模。
在“两化融合”的背景下，信息化与工业化主要在技术、产品、业务、产业四个方面进行融合，各阶段的联系主要体现为信息技术和互联网的技术应用。技术融合是通过工业技术与信息技术的融合，产生新的技术体系，推动企业的技术创新。产品融合将信息技术及产品渗透到传统产品中，增加产品的技术含量，使其从传统的硬件型产品升级为硬软相融的产品或者智能化产品，信息技术含量的提高可以使产品的附加值得以大大提高，或者实现同样功能的成本得以降低。业务融合将信息技术应用到企业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销等各个环节，推动企业业务创新和管理升级，最典型的应用就是CAx和ERP。“两化融合”可以催生出新的产业，形成一些新兴业态，这就是产业融合。
信息技术的应用弥补了工业企业各制造环节的差距，达到优势互补，资源可以很好地进行优化配置，从而提高企业的生产力。同时为企业在产品研发、技术创新、售后服务方面提出良好的解决方案，提高生产效率，促使企业提升竞争力。