工业制造作为国家经济的中坚力量，对经济的持续繁荣和社会稳定具有重大意义。全球制造业走向智能化的方向明确，发展潮流势不可挡。
4.1 工业化、信息化向智能化方向发展
信息化和工业化深度融合的今天，迈向智能化已经成为必然趋势。信息系统和数据平台不断应用智能技术，如自主计算、自主神经系统，实现以自我调节、自主计算、自主预警等动能；嵌入人工智能思想、运算和仿真系统等过程，让用户察觉不到系统的复杂性，只需发布号令、监控视频、倾听语音指示，就可以得到系统的执行动作、操作步骤、获取系统的自主处置动作。
4.2 数据挖掘、云计算给智能化赋能趋势
以机器学习、数据挖掘为基础的智能化信息系统建设，系统将实现自配置、自恢复、自优化、自保护等功能。如自保护可以利用系统集成的安全芯片、安全监控软件等给IT系统中关键举措提供保护措施；自优化就是应用优化软件、中间件等构建系统安全运行、高可用性、完整性的指标。
BBN技术公司已获数百万美元的投资，开展综合学习项目第一阶段工作。未来4年里，BBN将开发一种称为“综合学习器”的人工智能（AI）能力。该项目的目标是将专业领域知识和常识综合创造出一个推理系统，该系统能像人一样学习并可用于多种复杂任务。
4.3 语义网格和知识网格持续研发
语义网格和知识网格是在异构的、动态的虚拟组织环境下，提供有效的知识服务和共享， 协作解决用户需要解决的问题，满足用户的需求。 主要研究模型包括：知识模型、通信模型、知识获取、知识组织、语义Web服务等；将上述模型链接在一起的是：1）统一逻辑——即实现本体描述、服务匹配；2）服务管理——面向用户服务的模式和协议。
4.4 5G等多网互联提升工业工程效益
5 G技术有望广泛应用于工业制造的各个场景，从各方面提升工业制造效率，逐步重构生产线、车间、工厂、产业链的新模式。5G符合工业工程在任务和目标等各方面的要求，IE工程师完全可以以5G为工具，基于工业工程经典的理论方法，开展全面研究，重构和优化工业场景、流程和管理，以更好地帮助工业企业完成制造任务、达成降本增效、提高质量等目标，使工业效率快速跨上新一代信息技术新台阶。
结束语
IE工程师充分利用5G、边缘计算和人工智能等技术，可实现工业制造的智能化，动态监控、智能数据分析、故障预警和模拟控制等正不断优化工业制造场景、流程和工业管理，大幅提高工业制造的生产率、效率和质量，降低成本，改善工人的工作环境并提高安全度。5G的采用，将使得以提质降本增效为根本使命的工业工程又进入更高层次的蓝海。
工业工程既是一种方法，也是一种思想。工业工程的内容不是固化的，而是不断发展的，只有拥抱新技术，融合新方法，不断创新发展才能保持活力。工业工程界应将5G等新一代信息技术纳入工业工程的“工具箱”，以5G等新一代信息技术为基础，积极开展研究，蓄力实现工业工程理论和方法的再一次飞跃。