在过去的几年里，智能制造的概念在早期采用者、专业从业者和行业战略家中不断演变。领导们参与这项工作的组织，包括美国智能制造研究所(CESMII)、美国国家标准与技术研究所(NIST)和MESA international，一直在提供指导方针并记录制造商的进展。
他们一致同意智能制造的关键要素，包括实时集成和信息驱动的协作，以建立高效的数字制造生态系统。
根据NIST 2016年的一份报告，“智能制造系统是‘完全集成的协同制造系统，能够实时响应工厂、供应网络和客户需求的变化和条件。’”
MESA International几个工作组和国际董事会成员Rik Geerts写道:“智能制造是工厂内和整个价值链上的商业、物理和数字流程的智能、实时协调和优化。”
当技术可以被大规模采用时，技术的民主化就发生了，因为它对普通制造商来说是切实可行的。智能制造所需的许多技术现在都可以负担得起，但实施和集成的成本仍然是广泛采用的障碍。下一步是在一个包括许多中小型制造商的生态系统中消除采用的障碍。
有必要为实现策略和利用解决方案提供广泛的知识获取途径。CESMII社区中的智能制造研究人员、架构师和实践者一直专注于开发、实现和精炼方法。CESMII发布了智能制造的更新定义，与MESA International的定义非常相似，并提供了额外的指导，以帮助行业和教育工作者加快采用。他们在2020年发布会上表示，“智能制造是在工厂、工厂和整个价值链内，以信息驱动、事件驱动、高效和协作的方式协调业务、物理和数字流程。”
通过传感、信息、流程建模、预测分析和工作流对资源和流程进行集成、监控和持续评估，以实现常规操作的自动化，并为非常规情况规定操作。
在智能制造中，组织、人员和技术通过业务和制造流程以及基于技术的解决方案协同工作，努力实现:
- 安全的,
- 可伸缩的、
- 平面和实时
- 开放和可互操作的,
- 主动和半自治,
- 精心策划的，有弹性的，还有
- 可持续和节能。
当智能制造计划中考虑到所有这些设计要求时，组织不仅实现了传统的性能改善利益，如更高水平的生产率、资产可靠性和产品质量，他们还实现了更多的战略利益，如透明度、速度、协作、敏捷性、创新，和弹性。
在智能制造中，透明度、速度和协作都是相互关联的。信息流的设计必须使原始数据能够被语境化为信息，并对其进行分析，从而提供给制造生态系统中的多个系统。洞察驱动事件驱动的常规情况下的自主行动，并以更高的透明度和速度增强人类在非常规情况下的决策。
更高层次的连接和信息使组织能够:提高运营模式，提供更个性化的产品和服务，创新合作伙伴生态系统，以推动更高的收入和客户价值。
智能制造解决方案使用模块化系统，并与开放的互操作api集成，可以轻松地重新配置，以扩大或缩小生产规模，引入新产品，并创建一次性生产运行或高混合制造机会。这种灵活性使组织能够适应需求的变化，并更有弹性地应对市场中断。
我们鼓励每个人都了解更多，并参与到这些组织中来。MESA International正在制定如何应用智能制造标准以及验证和构建解决方案的指南。CESMII正在利用其独特的生态系统，加速智能制造的民主化，通过联合资助的创新项目，为制造商提供一个开发和测试的平台，并推动实施。
