IoT সেন্সিং: রিয়েল টাইমে যন্ত্রপাতির অবস্থা, উপাদানের প্রবাহ এবং পরিবেশগত পরামিতিগুলির মতো কাঁচা ডেটা সংগ্রহ করতে সেন্সর, RFID, এবং শিল্প IoT (IIoT) এর মতো প্রযুক্তি ব্যবহার করে।
ডেটা প্রক্রিয়াকরণ: প্রচুর পরিমাণে ডেটা পরিষ্কার, সঞ্চয় এবং বিশ্লেষণ করতে এবং দরকারী তথ্য বের করতে বড় ডেটা এবং ক্লাউড কম্পিউটিং কৌশলগুলি ব্যবহার করুন।
জ্ঞান আহরণ: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সমন্বয় (যেমন মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং) বিশেষজ্ঞ সিস্টেমের সাথে প্যাটার্ন শনাক্ত করা, প্রবণতা ভবিষ্যদ্বাণী করা এবং ডেটার ত্রুটি নির্ণয় করা।
পরিষেবা একীকরণ: জ্ঞান নেটওয়ার্ক এবং পরিষেবা-ভিত্তিক আর্কিটেকচারের (SOA) উপর ভিত্তি করে, উত্পাদন সংস্থানগুলি (সরঞ্জাম, প্রক্রিয়া, তালিকা, ইত্যাদি) কলযোগ্য পরিষেবা হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করা হয়।
সহযোগিতামূলক মানব-মেশিন সিদ্ধান্ত গ্রহণ: মানব বিশেষজ্ঞ এবং বুদ্ধিমান সিস্টেম সর্বোত্তম উত্পাদন কৌশল এবং প্রতিক্রিয়া পরিকল্পনা বিকাশের জন্য একসাথে কাজ করে।
ক্লোজড-লুপ এক্সিকিউশন: রোবট, এমইএস, এবং এপিএসের মতো এক্সিকিউশন লেয়ারে সিদ্ধান্তের নির্দেশনা জারি করুন যাতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে উৎপাদন ক্রিয়াকলাপ সামঞ্জস্য করা যায় এবং মডেল অপ্টিমাইজ করার জন্য প্রতিক্রিয়া প্রদান করা যায়।