智慧製造(Smart manufacturing)是以生产线能朝向人机协同、供应链、物联网、大数据应用等方向来建构，透过整厂産线智慧化，産品品质能有所稳定与突破，并且能快速因应甚至预测市场变化，让企业更有竞争力。除一方面可减轻人力压力，另一方面也可更有效能、效率的经营。然而，自动化资料收集是迈向智慧製造的重要一步，能让製造业者在确保提升作业效率、改善产品品质、最佳化製程及大幅降低成本所不可或缺的一环。但除有好的感测器及能分析感测器所收集而来的数据之外，那些是真正所需要的数据亦是智慧製造之价值所在，而这就要透过知识管理(knowledge management)的协助来寻找，就如同，为何工厂的老师傅会知道听某机台设备有无异常声音，便可判断这机台是否有无故障之可能。甚至，还可预测再多久便会坏掉。过往，知识管理(knowledge management)便是将内隐的关键知识，加以外显化之重要管理工具。透过专家黄页、知识地图与流程，辅以知识分享与学习性组织的建立，让关键知识得以保存、运用及精进。

　　在迈向智慧製造的过程中，却是需要经过几个建构管理基盘之过程，其中包括有『报表管理』、『自动化管理』、『资讯化管理』、『系统化管理』、『智能智造管理』..等，最终才能达到『智慧工厂』目标。在过往，追求产销平衡的过程，『精益生产』提供製造效能提升的方式。其为因应大量客製化的环境变革，在达到省人化的目标，让生产型企业能够于组织规划及经营顾客等方面推动精益革新，以面对顾客订单的变化，运用大数据预测及掌握市场需求。从製造命令下达到出货间以最快速度，最低成本条件下完成的专业生产製造作业系统，并将有生管、物管、仓管、工程、生产、品管及关务等部门参与。从客户需求到客户获得产品效能间，以最快速度、最低成本条件下超越客户期待的製造服务。

　　若在推动智慧製造之过程，没有『精益生产』为基础，则恐难有效实现。因为企业没有找出那些是浪费无效之生产程序，常见之浪费项目包括有：重製、不正确的库存、缺乏顾客导向、製造过多、不清楚的沟通、无效的动作或搬运、员工能力未发挥、变异性过大及等待与延迟等，并且针对上述的部份，来加以改善。却仅仅是花钱来购买先进生产设备与感测机台，则所收集到的生产数据资料，则将无法提供企业做最佳化生产状况与标準之评估与监控。

　　有『精益生产』来为企业生产建立最佳价值溪流，透过流程检视与改善，找出最佳的流程，创造价值。同时，以拉式生产流程(Just-In-Time)为目标，从基础建构的稳定、畅流到能力熟化的同步化、拉式生产到自主扩张的智慧自动化，最终可朝智慧製造的目标迈进。

　　上述『精益生产』为企业生产建立最佳价值溪流的过程，其实也是知识管理之运用的体现。也就是将最佳化生产模式加以建立模组化并且运用ERP、APS等系统来协助，让交期能够即时，让产能发挥出来。因此，在智慧建构的过程中，透过知识管理将所需之生产数据资料给确定出来。在生产设备上，架构相关感测设备，让所需之生产数据资料能够收集到资料库，运用大数据来进行分析(分析原理与关注点，仍将依赖精益生产所得之经验值以进行运作)。

　　面对市场变化之小量多样之顾客需求变化及生产複杂度提高之状况，确实应该要思考透过智慧製造来取代传统大批量之製造。企业应运用包括自动化生产设备、智慧感测採集、IOT物联网、大数据分析等工具设备技术，持续不断的掌握与监控之外，透过APS(先进计画排程)来将生产排程、派工计画与原物料计画加以有效串接，在整体产业环境高度且多变之竞争下，将系统整合与确保持续获利，创造别人难以取代的地位(以精益建构核心竞争力、以智慧製造来快速反应市场与客户需求)。

　　若了解到在发展智慧製造之过程中，知识管理及精益管理所扮演之重要角色，要先有精益生产并能运用价值溪流的方式进行精益管理之外，将此程序与作业标準，建立能让预先所规划之生产计画的兑现率提高并且降低库存量之生产模组(建模)。透过模组内各作业程序，引进自动化生产与智慧感测设备，进行智慧製造之建构，搭配大数据分析与深度学习之运用，则智慧製造才有可能实现，亦可达到企业转型与升级之目标。