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1. 信息基础设施。建有覆盖工厂的工业通信网络，构建互联互通的基础环境；建有工业信息安全管理制度和技术防护体系，具备网络防护、应急响应等信息安全保障能力；建有功能安全保护系统，采用全生命周期方法有效避免系统失效。
2. 研发设计。建有产品数据管理系统（PDM），实现产品配方、产品工艺数据的集成管理；建有试验数据管理系统，实现产品测试、检测数据的集成管理；建有工厂总体设计、工艺流程及布局数字化模型，并进行模拟仿真，实现生产工艺优化。
3. 生产制造。应用自动化、数字化、智能化的生产装备或生产线，实现系统、装备、原材料及人员之间的信息互联互通和有效集成；建有分布式控制系统（DCS），工厂自控投用率达到省内行业先进水平，关键生产环节实现基于模型的先进控制和在线优化；应用安全仪表系统（SIS），防止危险事故的发生或者减轻其后果；应用数据采集和监控系统，生产工艺数据自动数采率达到省内行业先进水平；实现原料、关键工艺和成品检测数据的采集、集成利用和实时质量预警；应用制造执行系统（MES），生产计划、调度均建立模型，实现生产模型化分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟踪以及从原材料到产成品的一体化协同优化；对于存在较高安全与环境风险的项目，实现有毒有害物质排放和危险源的自动检测与监控、安全生产的全方位监控，建立在线应急指挥联动系统。
4. 经营管理。应用企业资源计划系统（ERP）、供应链管理系统（SCM）、客户关系管理系统（CRM），实现生产、采购、供应链、物流、仓库、销售、质量、成本等企业经营管理功能；应用产品全生命周期管理系统（PLM），将设计和工艺有效结合，避免产品信息冲突，保证产品信息从订单、设计、采购、生产、交付全过程受控、有效，解决企业生产过程中存在的电子文档管理落后、数据查找困难、业务间的协同性差等问题；应用仓储管理系统（WMS），并应用智能仓储与物流设备，实现库存动态优化管理、自动化出入库与及时配送。
5. 系统集成。采用数据接口、企业服务总线、数据平台等方式实现分布式控制系统（DCS）、数据采集和监控系统、制造执行系统（MES）、仓储管理系统（WMS）、企业资源计划系统（ERP）等高效协同与集成，形成大数据资源池，支持跨企业的业务协同，支撑大数据和人工智能应用。
6. 人工智能技术应用。应用大数据分析技术，在产品配方优化、生产工艺过程优化等关键环节具备人工智能特征；实现人工智能技术在研发设计、生产制造、采购管理、计划调度等产品全生命周期中的实际运用，实现全过程协同优化；应用大数据分析技术，基于模型对企业关键设备（电机、空压机、减速机，风机等）和生产设备实施健康管理、故障预测与诊断等，保障设备的正常运行，科学制定设备维修计划，提高设备利用率，减少停机维护损失。（可以是企业自建设备故障预测维护系统，也可由第三方提供远程服务。）
7. 新模式应用（可选项）。
网络协同制造。应用网络化制造资源协同云平台，实现社会/企业/部门之间创新资源、制造资源、制造能力、服务能力等的集聚与对接；实现基于云平台的设计、供应、制造和服务环节并行组织和协同优化；建有全生产链协同共享的产品溯源体系，实现企业间的信息溯源服务；通过持续改进，实现企业间、部门间创新资源、制造资源、制造能力和服务能力高度集成，制造资源和服务能力的动态分析与柔性配置水平显著增强。

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