建设智能工厂的总目标是：采用成熟的数字化、网络化、智能化技术，围绕生产管控、设备运行、质量控制、能源供给、安全应急5项核心业务，采取关键装置优化控制，计划调度操作一体化管控，能源优化减排，安全风险分级管控及生产绩效动态评估等关键措施，着力提高企业生产管控的感知能力、预测能力、协同能力、分析优化能力及IT支撑能力，为提高企业经营管理综合效益和竞争力提供坚实保障，最终能够助力企业实现高效、绿色、安全、最优的管理目标。
本文从生产控制和生产组织两个维度出发，将智能工厂建设分为智能机构、智能检测、智能控制、智能操作、智能运营、智能决策6个层面，通过匹配先进的装备、技术和系统，进行智能化建设。
（1）智能机构层
在适合的生产单元、工序中进行智能化操作改造，最大限度地利用机械臂、码垛机、巡检机器人、无人引导AVG小车、自动化仓储、定量装车等装备，替代人类体力劳动，提高生产运行的工作效率和质量。
（2）智能检测层
对生产资源和运行状态的检测进行系统化的设计和建设，包括泄漏、火灾、消防、视频、电子巡更、一卡通、全球定位系统（GPS）、在线检测仪等，实现这些系统的互联互通和智能联动，为安全生产环境提供保障和服务。
（3）智能控制层
对生产工艺的控制提供系统化解决方案，包括分布式控制系统（DCS）、数据监测控制与采集系统（SCADA）、控制回路比例积分微分（PID）性能评估等，从而实现生产工艺控制的高度自动化。
（4）智能操作层
为生产、质量、设备、能源、安全等业务管理提供智能操作系统与平台，包括先进控制（APC）、仿真培训系统（OTS）、制造执行系统（MES）、能源管理系统（EMS）、企业资产管理系统（EAM）、安全评价系统（SES）、质量健康安全环境管理系统（QHSE）等，优化生产管控的业务流程，丰富操作优化的指导工具，提升生产操作的业务协同水平。
（5）智能运营层
为供应商关系管理、客户关系管理、企业资源计划、工程项目管理、科研管理等业务提供智能化服务平台，包括企业资源计划（ERP）、供应链管理系统（SCM）、客户关系管理系统（CRM）等。
（6）智能决策层
构建企业级专家知识库，搭建面向主题的工业大数据分析决策平台，通过建立拟合不同模型研究不同关系，发现有用信息，用于分析原因解决问题；发现潜在价值，预见可能发生的某种“坏的未来”并给出相关建议，即预测并提供解决方案。