智慧製造（Smart manufacturing）是以生產線能朝向人機協同、供應鏈、物聯網、大數據應用等方向來建構，透過整廠産線智慧化，産品品質能有所穩定與突破，並且能快速因應甚至預測市場變化，讓企業更有競爭力。除一方面可減輕人力壓力，另一方面也可更有效能、效率的經營。然而，自動化資料收集是邁向智慧製造的重要一步，能讓製造業者在確保提升作業效率、改善產品品質、最佳化製程及大幅降低成本所不可或缺的一環。
但除有好的感測器及能分析感測器所收集而來的數據之外，那些是真正所需要的數據亦是智慧製造之價值所在，而這就要透過知識管理（knowledge management）的協助來尋找，就如同，為何工廠的老師傅會知道聽某機台設備有無異常聲音，便可判斷這機台是否有無故障之可能。甚至，還可預測再多久便會壞掉。
過往，知識管理（knowledge management）便是將內隱的關鍵知識，加以外顯化之重要管理工具。透過專家黃頁、知識地圖與流程，輔以知識分享與學習性組織的建立，讓關鍵知識得以保存、運用及精進。
在邁向智慧製造的過程中，卻是需要經過幾個建構管理基盤之過程，其中包括有『報表管理』、『自動化管理』、『資訊化管理』、『系統化管理』、『智能智造管理』..等，最終才能達到『智慧工廠』目標。在過往，追求產銷平衡的過程，『精實生產』提供製造效能提升的方式。其為因應大量客製化的環境變革，在達到省人化的目標，讓生產型企業能夠於組織規劃及經營顧客等方面推動精實革新，以面對顧客訂單的變化，運用大數據預測及掌握市場需求。
從製造命令下達到出貨間以最快速度，最低成本條件下完成的專業生產製造作業系統，並將有生管、物管、倉管、工程、生產、品管及關務等部門參與。從客戶需求到客戶獲得產品效能間，以最快速度、最低成本條件下超越客戶期待的製造服務。
若在推動智慧製造之過程，沒有『精實生產』為基礎，則恐難有效實現。因為企業沒有找出那些是浪費無效之生產程序，常見之浪費項目包括有：重製、不正確的庫存、缺乏顧客導向、製造過多、不清楚的溝通、無效的動作或搬運、員工能力未發揮、變異性過大及等待與延遲等，並且針對上述的部份，來加以改善。卻僅僅是花錢來購買先進生產設備與感測機台，則所收集到的生產數據資料，則將無法提供企業做最佳化生產狀況與標準之評估與監控。
有『精實生產』來為企業生產建立最佳價值溪流，透過流程檢視與改善，找出最佳的流程，創造價值。同時，以拉式生產流程（Just-In-Time）為目標，從基礎建構的穩定、暢流到能力熟化的同步化、拉式生產到自主擴張的智慧自動化，最終可朝智慧製造的目標邁進。
上述『精實生產』為企業生產建立最佳價值溪流的過程，其實也是知識管理之運用的體現。也就是將最佳化生產模式加以建立模組化並且運用ERP、APS等系統來協助，讓交期能夠即時，讓產能發揮出來。因此，在智慧建構的過程中，透過知識管理將所需之生產數據資料給確定出來。在生產設備上，架構相關感測設備，讓所需之生產數據資料能夠收集到資料庫，運用大數據來進行分析（分析原理與關注點，仍將依賴精實生產所得之經驗值以進行運作）。
面對市場變化之小量多樣之顧客需求變化及生產複雜度提高之狀況，確實應該要思考透過智慧製造來取代傳統大批量之製造。企業應運用包括自動化生產設備、智慧感測採集、IOT物聯網、大數據分析等工具設備技術，持續不斷的掌握與監控之外，透過APS（先進計畫排程）來將生產排程、派工計畫與原物料計畫加以有效串接，在整體產業環境高度且多變之競爭下，將系統整合與確保持續獲利，創造別人難以取代的地位（以精實建構核心競爭力、以智慧製造來快速反應市場與客戶需求）。
若瞭解到在發展智慧製造之過程中，知識管理及精實管理所扮演之重要角色，要先有精實生產並能運用價值溪流的方式進行精實管理之外，將此程序與作業標準，建立能讓預先所規劃之生產計畫的兌現率提高並且降低庫存量之生產模組（建模）。透過模組內各作業程序，引進自動化生產與智慧感測設備，進行智慧製造之建構，搭配大數據分析與深度學習之運用，則智慧製造才有可能實現，亦可達到企業轉型與升級之目標。