智慧製造的各項智能化：生產智能化、設備智能化、能源管理智能化、生產供應管理智能化，也可以統稱為智能現場。 生產智能化從產品研發到人機協作過程中，需要進行有效的品質管理，為降低生產維護成本與提高產線生產效率，設備智能化是引領製造業升級轉型的重要前提。如何提高生產線稼動率、降低損耗率、確保產線產品品質一致性？實現智能現場即是讓企業透過部分設備整合、監控再依照設備數據調整機台品質，技術人員優化產線流程，統合整場數據。
製造業帶領台灣的經濟奇蹟，隨著工業4.0來臨，即使面臨產業轉型，但製造業仍是產業升級的核心。而工具機是國家製造業的實力指標，也是台灣少數完全自力發展技術的產業，台灣人均工程機產值比居世界第二，僅次於瑞士。面對全球產業環境走向，如何讓工具機智慧化並創造附加價值是目前台灣工具機企業的發展重點，先達到智慧機械，統整為智能現場再延伸至智慧製造。
工業4.0時代帶出智慧機械，智慧機械是指整合各種智慧技術元素，讓傳統機械設備具有故障預測、精度補償、自動參數設定與自動排程等智慧化功能。對於中小型的製造廠，工具機在加入各類感測元件，擷取機台數據，也能進一步提升設備稼動率，強化機體本身功能。
智慧製造的智慧工廠自動化設備，必備的大量轉子運轉設備，例如馬達、泵浦、蒸汽輪機等，這些傳統設備數量、種類多，是工廠運作的幕後推手對工廠運作影響至關重要。廠務巡檢人員常常需要定時定點做檢驗維護，若能有IIOT工業物聯網進行遠端監測，就可節省巡檢人員不少工作時間。而智慧工廠的系統複雜，在製程監控方面，可透過IIOT工業物聯網進行全面化數據串連監控。
IIOT工業物聯網不只可依資料庫累積的數據進行預測也就是設備的預知監診，這類預測診斷的功能，可以讓設備廠商了解設備狀態、排定維修保養時間或是提前備料。也可對於場內維護工安問題，也可透過工業物聯長時間監控管理。
智慧製造如何讓產線變得智慧，不單僅憑自動化生產線、工具機智能化，更要帶入機器學習AI人工智慧，讓設備學習減輕人力，自動優化產線。工業4.0伴隨AI（人工智慧）迅速發展的時代，機械的各式複雜化動作、簡化生產流程、要求提升產能、維持產品良率等種種產業需求，透過高效能的量測系統 AI 人工智能處理可快速解決各式設備問題。執行機器學習的技術，能將大量數據輸入機器，並透過特殊演算法分析數據，讓機器從中學習判斷或預測事物的能力。
重複性機械行為判別的問題，可利用VMS®-ML機器學習智能監控系統的高效能量測方式，即學習動態機械訊號動作並提供 AI 人工智能運算參數，產品開發設計與測試人員更可依照數據進行檢驗與驗證測試，有助於優化產線流程設計。
