■逐步實現智能制造
盡管實施智慧工廠不只可有效改進流程和營運管理，也可促進垂直溝通，但經濟現實無法一步到位。因此根據優先級分階段實施是非常必要的。例如先設法將現有機器和儀器連上網絡，以節約能源、增加設備的投資報酬率；接著構建出基于物聯網平臺的虛實整合系統(CPS)，在此架構下增加新的設備，然后逐步增加應用項目、發展出完整的智慧工廠結。
■連接既有的機器和儀器
雖然這一步是******挑戰，卻是實施智能制造最重要的基礎。如果無法將機器和設備連接上網絡，工廠便無法采集智慧決策所需的關鍵數據。可能需要耗費數年光陰，才可能達到整廠智能化的目標。
配備通訊協議匯整轉換與區域運行的智能型中間件——物聯網網關，將可使得原本未連網的廠區中的各種設備、傳感器、儀器儀表得以簡單快速地整合上網，采集OT端的生產現場數據，并將原本使用Modbus或Zigbee等通訊協議取得的現場數據，通過網關轉換為MQTT、DDS或RESTful等物聯網可以接受的IT通訊協議傳輸，將傳統設備串連成為物聯網系統。

當設備聯機上網后，系統便可從聯機設備中采集數據，廠區工作人員可通過現場顯示屏檢視機器的工作狀態，而公司管理人員則可從中央控制室遠程監看廠區整體生產狀況、各別機器工作狀態、環境參數、能源使用狀況等重要信息。
■節約能源
部署生產執行、倉儲管理、設施監管與能源管理等系統，可監控廠區水、電、煤氣及其他能源的使用，進而協助擬定節約能源措施、減少能源使用費用。一旦用戶感受到設備聯機上網的好處，就可能擴大實施、逐步邁向更完整的智能工廠應用。
■可靠的數據分享平臺
到了第二階段，建立一個數據分享平臺可強化物聯網功能的整合，并擴大實施智能制造所能得到的效益。一旦數據傳輸出現故障或錯誤，就可能造成相當大的財務損失，因此需要可靠的數據分享平臺，以確保數據在整個物聯網系統內
■開發云/霧相關的應用
一旦數據分享平臺就位，設備運行的數據即可送往云端進行大數據分析，并發展新的應用；有些數據分析也可就近在網絡的邊緣進行，以增加效率，這就是所謂的霧系統(Fog subsystems)。
例如，通過使用機器學習(Machine Learning)模塊，可以實施預防性的維護系統(Preventive Maintenance Systems)，來預測設備組件的使用壽命，而在故障或停機發生之前就預先維修或更換零件，如此可以把設備故障對生產活動造成的沖擊降至最低。
物聯網系統還可進一步將廠區既有的應用項目——如制造執行系統(MES)、能源管理系統(EMS)等，連結到運營管理方面的信息系統，例如企業資源規劃(ERP)、庫存管理、客戶關系管理(CRM)等系統。
當所有系統及元素都連接、整合成一個大的物聯網管理系統時，數據可在各子系統邊緣自由流動進出，而得以支持、產生出許多相關的應用。
管理層可以實時監控所有廠區的生產活動，同時可從云端數據庫獲得歷史統計數據及趨勢圖。物聯網所控制的智能制造有助于加強跨廠區的質量控管，并且改善資源分配和庫存控制。
大數據分析實現了數據庫的深度探索，可從中獲取有價值的情報，以便決策層能夠發展出更具有洞察力和預測能力的營運決策。