在電子產(chǎn)業(yè)，制造行業(yè)的未來取決于開發(fā)和部署一系列技術(shù)平臺，從而實現(xiàn)智能制造與工業(yè)4.0的能力。智能制造技術(shù)將通過整合更多的數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)來提高效率、安全性和生產(chǎn)率，建立覆蓋從供應(yīng)鏈到制造，最后到客戶體驗等所有方面的虛擬商業(yè)模式。隨著大數(shù)據(jù)分析和人工智能的廣泛使用，提高了收集大批量數(shù)據(jù)和后續(xù)分析的效率。
通過集成技術(shù)組合，把從供應(yīng)商到客戶的完整產(chǎn)品生命周期轉(zhuǎn)變成虛擬的業(yè)務(wù)模式或信息物理模式開始變得可行。根據(jù)一些行業(yè)報告，在部署智能制造解決方案后，到2022年項目制造商將實現(xiàn)數(shù)百億美元的收益。為了促進關(guān)鍵智能制造構(gòu)件（例如，自動化、機器學(xué)習(xí)或ML、數(shù)據(jù)通信、數(shù)字線程）的開發(fā)和商業(yè)化應(yīng)用，有幾個國家建立了創(chuàng)新研究機構(gòu)和大型研發(fā)項目。這些合作活動尋求開發(fā)出能夠改進可追溯和可視化的技術(shù)，實現(xiàn)對工藝預(yù)測和設(shè)備控制的實時分析，并針對多品種、小批量的產(chǎn)品組裝建立靈活的、模塊化的制造設(shè)備平臺。
電子產(chǎn)品制造業(yè)的垂直部門（半導(dǎo)體（SEMI）、外包系統(tǒng)組裝和測試（OSAT）、印刷電路板組裝（PCBA））正在融合，產(chǎn)品服務(wù)也在整合。之所以會這樣是因為技術(shù)開發(fā)和市場變化的速度加快，從而為特定垂直部門的行業(yè)成員提供了從電子行業(yè)的總利潤池中獲取更高比例利潤的機會。
SEMI、OSAT和PCBA部門的融合將改變整個供應(yīng)鏈的物料流，并且引進跨部門的設(shè)備和工藝（例如，由PCBA部門提供后端的OSAT服務(wù)）。OSAT服務(wù)供應(yīng)商使用通常只能在半導(dǎo)體后端制造中才能看到的設(shè)備和平臺，PCBA服務(wù)供應(yīng)商安裝設(shè)備并開發(fā)類似于OSAT使用的工藝。
開發(fā)智能制造技術(shù)（即大數(shù)據(jù)分析、人工智能、云計算/邊緣計算、機器人、自動化、物聯(lián)網(wǎng)）的能力至關(guān)重要，這些技術(shù)既可以部署在垂直部門內(nèi)部，也可以部署在垂直部門之間。此外，確保技術(shù)能夠無障礙地演進的能力，對建立穩(wěn)定可靠的集成數(shù)字紐帶來說，也非常重要。
隨著電子產(chǎn)品制造供應(yīng)鏈的不斷地演進和整合，傳統(tǒng)的材料流的改變，將推動采用無縫連接制造運營所有部分技術(shù)的需求。iNEMI智能制造TWG發(fā)布了路線圖，針對垂直部門和橫向部門的課題，提供針對現(xiàn)狀分析與關(guān)鍵要求的深刻見解（圖1）。
圖1、跨垂直部門的橫向主題。
在這個路線圖中，賦能智能制造技術(shù)作被看成跨越了電子行業(yè)制造部門橫向課題：安全、數(shù)據(jù)流架構(gòu)和數(shù)字模塊（人工智能、機器學(xué)習(xí)和數(shù)字映射）。
電子制造業(yè)的三個部門：半導(dǎo)體、OSAT和PCBA，將面臨一些共同的挑戰(zhàn)：
對快速變化、復(fù)雜業(yè)務(wù)需求做出響應(yīng)
管理越來越復(fù)雜的工廠
在利潤率不斷下降的情況下實現(xiàn)財務(wù)增長目標(biāo)
滿足工廠和設(shè)備的可靠性、容量、生產(chǎn)能力和成本的要求
充分利用跨行業(yè)部門邊界的工廠集成技術(shù)
滿足前沿工廠的靈活性、可擴展性和可伸縮性的要求
提高針對環(huán)境問題的全球限制
這些挑戰(zhàn)提高對部署的要求，賦能智能制造解決方案，使它能夠跨垂直部門發(fā)揮作用。
賦能智能制造技術(shù)（橫向部門的課題）：現(xiàn)狀分析
通過跨電子行業(yè)制造部門的一些賦能智能制造技術(shù)（橫向課題）可以解決許多智能制造面臨的挑戰(zhàn)，包括：安全性、數(shù)據(jù)流和數(shù)字模塊。由于與不同垂直部門（SEMI、OSAT和PCBA）和垂直部門之間的交集相關(guān)，需要探討這些問題的關(guān)鍵需求。
智能制造TWG的成員提出下述屬性要求：安全性、數(shù)據(jù)流、數(shù)字模塊和數(shù)字映射。常見的跨垂直部門情況是開發(fā)和部署適當(dāng)解決方案的能力，從而有能力低成本地大批量制造出產(chǎn)品。智能制造被認(rèn)為是需要高度專注以確保建立適當(dāng)技術(shù)基礎(chǔ)。構(gòu)建強大、敏捷和可伸縮的基礎(chǔ)，最重要的是賦能智能制造的橫向課題。
安全性
我們從兩方面來討論安全性：物理安全和數(shù)字安全。為安全部署的工具與協(xié)議是越來越重要的課題，它橫跨許多行業(yè)，而且不僅局限于電子制造業(yè)。安全性意味著保護大量重要的資產(chǎn)和系統(tǒng)屬性，它們可能會隨著工藝（新的與強大的競爭優(yōu)勢）和知識產(chǎn)權(quán)（IP）的內(nèi)在價值而變化。
在某些例子中，安全性直接涉及工人、設(shè)備和制造工藝的安全。在其他情況下，它轉(zhuǎn)化為保護電子資產(chǎn)形式，例如設(shè)計文檔、材料清單、工藝、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和其他資產(chǎn)。針對安全性的一些關(guān)鍵考量是訪問控制、數(shù)據(jù)控制、輸入驗證、工藝保密性和系統(tǒng)完整性。
總之，在當(dāng)下的制造技術(shù)中，只有在開發(fā)流程結(jié)束時和特定的安全問題已經(jīng)發(fā)生后，IT的安全問題才會被提出。但是，執(zhí)行這種滯后的安全解決方案不僅代價不菲，而且常常無法為相關(guān)問題提供可靠的解決方案。結(jié)果是，有必要采用一種綜合的方法作為流程，包括執(zhí)行安全威脅識別、風(fēng)險分析和減輕安全挑戰(zhàn)的周期。
數(shù)據(jù)流
一般的工廠運作與制造技術(shù)（例如工藝、測試和檢查），以及支持硬件和支持軟件快速演進；傳輸和存儲數(shù)據(jù)量越來越大的用于分析（人工智能、機器學(xué)習(xí)和預(yù)測）的數(shù)據(jù)的能力。此外，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)和隨后的增長比最初預(yù)期的要快。這一趨勢將繼續(xù)突出現(xiàn)有的挑戰(zhàn)并帶來過去沒有考慮到的新差距（圖2）。
例如，數(shù)據(jù)保留做法必須迅速發(fā)展；已經(jīng)確定了數(shù)據(jù)傳輸批量和數(shù)據(jù)存儲歸檔長度的限制將消失（也就是說保留“所有”歷史數(shù)據(jù)將成為標(biāo)準(zhǔn)做法）?？紤]使用數(shù)據(jù)流密鑰的例子包括數(shù)據(jù)管道、設(shè)備與設(shè)備（M2M）之間的通信和同步/異步數(shù)據(jù)傳輸。
數(shù)據(jù)流和選項考慮（例如云計算、霧計算和邊緣計算）的靈活性、安全性和冗余的架構(gòu)必須是明確的。必須識別和討論收益和風(fēng)險。數(shù)據(jù)流和加快大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的能力將使解決方案的部署能夠從數(shù)據(jù)產(chǎn)生、存儲和使用的增加中取得收益。這些能力能夠以實時和接近實時的速度傳送更大的數(shù)據(jù)量，將提高設(shè)備參數(shù)數(shù)據(jù)的可用性，從而對成品率和質(zhì)量帶來積極作用。有一些挑戰(zhàn)和潛在的解決方案與數(shù)據(jù)產(chǎn)生、存儲和使用的增量有關(guān)，也與更高數(shù)據(jù)傳輸率的能力和額外的設(shè)備參數(shù)數(shù)據(jù)的可用性有關(guān)。
為了實現(xiàn)有效的在線制造方案，要解決的主要課題是數(shù)據(jù)質(zhì)量和整合分析的專業(yè)知識。在電子制造業(yè)務(wù)出現(xiàn)的大數(shù)據(jù)要按照“5V框架”來討論：
批量
速度
多樣性（或數(shù)據(jù)合并）
真實性（或數(shù)據(jù)質(zhì)量）
價值（或分析應(yīng)用）
“5V”是了解電子行業(yè)廣泛采用的大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。關(guān)鍵是解決已確定的差距，例如精確度、完整性、上下文信息豐富度、可用性與歸檔長度，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量以支持電子制造業(yè)的高級分析。
數(shù)字模塊
開發(fā)數(shù)字模塊（相互連接的數(shù)字技術(shù)）的進展為數(shù)字化、集成化和自動化提供了實現(xiàn)智能制造收益的機會。隨著我們進入數(shù)字連接智能基礎(chǔ)設(shè)備的開發(fā)和部署的時代，這些技術(shù)將使電子制造公司能夠保持相互關(guān)聯(lián)。有些技術(shù)被視為基礎(chǔ)性數(shù)字模塊技術(shù)（比如人工智能、機器學(xué)習(xí)、增強現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實和數(shù)字映射），他們在電子制造業(yè)中越來越受關(guān)注。
人工智能與機器學(xué)習(xí)
人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）工具與算法可以提高生產(chǎn)的成品率和質(zhì)量。這些工具與算法將支持傳統(tǒng)工藝與制造平臺（工藝、設(shè)備和工具）的轉(zhuǎn)換。人工智能和機器學(xué)習(xí)的現(xiàn)狀分析，以及它們的影響因子，通?？紤]以下特性和操作規(guī)范：固定頻率通信、共性分析、材料和運輸歷史和可追溯性、預(yù)測成品率與性能的模型、預(yù)定義的圖像處理算法、安全網(wǎng)關(guān)、倉庫管理系統(tǒng)。
人工智能和機器學(xué)習(xí)提供幾種匯總數(shù)據(jù)的機會，目的是在標(biāo)準(zhǔn)工藝中生成可執(zhí)行的洞見。這些包括但不限于下述內(nèi)容：
預(yù)防性維護：收集機器歷史性能數(shù)據(jù)，開發(fā)出一套最佳機器的性能基準(zhǔn)，在機器出現(xiàn)異常時識別出異常情況。
生產(chǎn)預(yù)測：根據(jù)隨時間變化的產(chǎn)量與客戶需求的趨勢變化，更精確地計劃生產(chǎn)周期。
質(zhì)量控制：檢查應(yīng)用可以利用許多機器學(xué)習(xí)的變體來微調(diào)理想的檢查標(biāo)準(zhǔn)。借助深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他方法可以得到可靠的檢查結(jié)果，幾乎不需要人工干預(yù)。
通信：對電子制造行業(yè)的成員來說，采用開放的通信協(xié)議和標(biāo)準(zhǔn)非常重要。
數(shù)字映射技術(shù)
實時模擬的概念通常被稱為數(shù)字映射。預(yù)計全面推行數(shù)字映射技術(shù)將成為在舊的與新的設(shè)備類型中保持成本競爭力的要求。數(shù)字映射最開始是用來賦予工具和工藝平臺預(yù)測能力的，這些工具和工藝平臺在歷史上引起最大且最有影響力的瓶頸。數(shù)字映射的最終價值將取決于它通過采集數(shù)據(jù)和與“5 V”（真實性、多樣性、容量、速度和價值）有關(guān)的數(shù)據(jù)可用性的持續(xù)演進的能力。電子行業(yè)制造部門內(nèi)部和部門之間的數(shù)字映射現(xiàn)狀分析突出以下數(shù)據(jù)考慮：歷史性數(shù)據(jù)、周期性數(shù)據(jù)和反應(yīng)性數(shù)據(jù)。
數(shù)字映射概念本身適用于生產(chǎn)與產(chǎn)品生命周期的按需訪問、監(jiān)控和端到端的可視化。通過模擬生產(chǎn)車間，工廠將能夠評估可得到的預(yù)測項目KPI（和需要做出哪些改變來實現(xiàn)這些目標(biāo)），預(yù)測生產(chǎn)的產(chǎn)出，通過混合信息物理現(xiàn)狀（從物理世界到虛擬世界，再回到物理世界）得到的生產(chǎn)量，以及快速地把人員與設(shè)備部署到世界各地的制造車間。
賦能智能制造技術(shù)：關(guān)鍵屬性要求的安全性
安全仍然是電子制造業(yè)采用技術(shù)與工具的主要關(guān)注點，這些技術(shù)和工具依靠采集的數(shù)據(jù)來提高制造質(zhì)量和成品率，并且以更低的成本和更高的性能提供不同的產(chǎn)品。SEMI成員發(fā)起一項調(diào)查，收集來自用戶、設(shè)備與系統(tǒng)供應(yīng)商、安全專家與安全解決方案供應(yīng)商更全面的輸入信息，目的是充分了解電子行業(yè)與其供應(yīng)鏈的安全要求、面臨的挑戰(zhàn)和潛在的解決方案。這個課題涉及制造領(lǐng)域許多方面：設(shè)備、工具、設(shè)計、工藝準(zhǔn)則、材料等。不斷要求大幅度提高工藝安全管理水平，最大限度減少有價值的專有技術(shù)知識產(chǎn)權(quán)流失；這個需求將引起大量的討論，例如數(shù)據(jù)分區(qū)、生產(chǎn)方法、設(shè)備和工具布局。安全性的幾個關(guān)鍵屬性要求是網(wǎng)絡(luò)市場細分、物理接入并逐步減少漏洞。
這些安全問題并不是微電子制造獨有的問題，而且其中的許多問題超出一般的制造范圍。安全性課題應(yīng)參考整個制造領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)和可能的解決方案。例如，IEC設(shè)立了信息安全與數(shù)據(jù)保密咨詢委員會。建議這個咨詢委員會和其他正在開發(fā)通用制造安全路線圖的標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)組織合作，描述具體的微電子制造問題并關(guān)注共同的需求。
數(shù)據(jù)流
開發(fā)可以靈活擴展的可伸縮架構(gòu)；跨邊緣計算、霧計算和云計算的連接；集成各種可以產(chǎn)生數(shù)據(jù)流的設(shè)備和系統(tǒng)是非常重要的。例如，智能工廠架構(gòu)可以適合在電子制造業(yè)中不同的垂直部門使用，也可以滿足非電子制造行業(yè)里的企業(yè)的要求。
就像前面所說的，尋求部署智能制造技術(shù)的不同行業(yè)應(yīng)當(dāng)充分利用可以提供預(yù)期屬性的架構(gòu)；數(shù)據(jù)流架構(gòu)被視為利用跨行業(yè)協(xié)作，確定最佳方案（即數(shù)據(jù)同步裝置、執(zhí)行客戶端）最主要的選擇。
數(shù)據(jù)流技術(shù)的開發(fā)和部署正在加速。對數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)保留協(xié)議的關(guān)注度正在比最初預(yù)期的速度更快地增長。它必須收集關(guān)鍵數(shù)據(jù)，同時還要建立執(zhí)行智能分析準(zhǔn)則，并使用適當(dāng)?shù)乃惴Q定數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。目前正在考慮幾個與數(shù)據(jù)有關(guān)的課題，例如以下的通用協(xié)議：
l “全部”與“異常”數(shù)據(jù)保留實踐
l 數(shù)據(jù)存儲容量的優(yōu)化
l 分析數(shù)據(jù)格式準(zhǔn)則來推動反應(yīng)與預(yù)測技術(shù)
l 數(shù)據(jù)質(zhì)量協(xié)議賦能時間同步、壓縮/解壓縮與混合/合并的改進
l 用來優(yōu)化數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲和分析的準(zhǔn)則
針對設(shè)備的數(shù)據(jù)考慮包括：
定義針對設(shè)備可視化的上下文數(shù)據(jù)組
改進數(shù)據(jù)的可訪問性，以支持多種功能
支持從反應(yīng)功能到預(yù)測功能的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變
設(shè)備信息的數(shù)據(jù)可視性（狀態(tài)、健康等）
數(shù)字模塊
部署必要的數(shù)字模塊來實現(xiàn)智能制造的能力處于成熟度的不同階段。
人工智能與機器學(xué)習(xí)
人工智能和機器學(xué)習(xí)需要的幾個關(guān)鍵屬性是數(shù)據(jù)通信標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)格式化標(biāo)準(zhǔn)和第三方物流（3PL）跟蹤解決方案。我們把像人工智能和機器學(xué)習(xí)這類技術(shù)視為向預(yù)測運行模式轉(zhuǎn)變的賦能者：預(yù)測維護、設(shè)備健康監(jiān)測、故障預(yù)測、預(yù)測調(diào)度和成品率預(yù)測與反饋。這個范式在人工智能增強控制系統(tǒng)構(gòu)架中將使系統(tǒng)能夠通過攝取和分析大數(shù)據(jù)集從它們的環(huán)境里“學(xué)習(xí)”。開發(fā)先進的學(xué)習(xí)技術(shù)，改進自適應(yīng)模型控制系統(tǒng)和預(yù)測控制系統(tǒng)。人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的持續(xù)開發(fā)和評估是建立支持新興的生產(chǎn)設(shè)備所需要的最耐用和優(yōu)化好的預(yù)測引擎。
數(shù)字映射技術(shù)
數(shù)字映射技術(shù)的進步正在加速，同時其潛在的好處也傳遞給最終用戶。此外，賦能技術(shù)（硬件與軟件平臺）的成本正在下降。我們認(rèn)為以下是提高數(shù)字映射（產(chǎn)品設(shè)計、產(chǎn)品制造和產(chǎn)品性能）被采納和大規(guī)模部署的關(guān)鍵屬性需求：數(shù)字紐帶、預(yù)測能力、規(guī)范性和全系統(tǒng)的連續(xù)數(shù)據(jù)訪問。
數(shù)字映射是一個長期愿景，它將依賴離散預(yù)測能力（設(shè)備、工具和算法）的支持，這些能力后續(xù)將集成在一個通用預(yù)測平臺上。一般認(rèn)為，數(shù)字映射將提供設(shè)備運作的實時模擬，作為設(shè)備操作系統(tǒng)的擴展。
在工廠環(huán)境中成功部署數(shù)字映射需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)（例如精確性、速度、動態(tài)更新）來確保數(shù)字映射精確表示工廠的實時狀態(tài)。此外，這一遠景的實現(xiàn)取決于設(shè)計出一種架構(gòu)的能力，該架構(gòu)能夠提供通過共享數(shù)據(jù)和能力來進行協(xié)同操作的關(guān)鍵技術(shù)。最終，數(shù)字映射的成功要取決于能否開發(fā)出在推行數(shù)字映射時能夠提供冗余和多種風(fēng)險評估關(guān)口路徑。
優(yōu)先處理的研究、開發(fā)與執(zhí)行要求
在電子行業(yè)主導(dǎo)的計劃中，經(jīng)常會提到合作的主題，它是實現(xiàn)智能制造的優(yōu)勢的關(guān)鍵。電子制造行業(yè)的成員強烈要求參與促進合作的活動。這些活動的參與者認(rèn)識到，解決方案必須基于共識，而且被許多供應(yīng)商所采納。設(shè)備供應(yīng)商意識到，與數(shù)據(jù)分析相結(jié)合的深度知識只是可能獲得的潛在價值中的一小部分。只有在整個行業(yè)的工廠的制造生產(chǎn)線、垂直部門行業(yè)的供應(yīng)鏈成員、還有整個垂直部門共享數(shù)據(jù)時才能獲得最大價值。
按優(yōu)先級排列的研究、開發(fā)和實行要求的主題示例如下：
為所有設(shè)備和工具定義數(shù)據(jù)流標(biāo)準(zhǔn)接口與數(shù)據(jù)格式；
調(diào)查分析在垂直部門之間數(shù)據(jù)流的連續(xù)性是強制的還是可選的；
在用來決定工藝是接著往下走還是不往下走時，根據(jù)工藝流與數(shù)據(jù)流延遲的關(guān)系來確定最佳操作窗口并量化允許的數(shù)據(jù)流延遲；
在垂直部門之間共享通用的工藝工具與隔離工藝設(shè)備時，調(diào)查數(shù)據(jù)的安全性與加密要求；
為設(shè)備開發(fā)開放的與通用的跨垂直部門的通信標(biāo)準(zhǔn)與協(xié)議。
差距和最佳表現(xiàn)
人們普遍認(rèn)為，數(shù)字化將推動數(shù)據(jù)量巨大增長。許多人預(yù)測，云計算和混合云計算解決方案對于通過人工智能算法充分發(fā)揮存儲和隨后的數(shù)據(jù)操作，從而獲得價值至關(guān)重要。但是，行業(yè)成員必須在連接協(xié)議與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方面采用一致同意的標(biāo)準(zhǔn)與準(zhǔn)則（圖3）。智能制造是個旅程，需要建立一套耐用穩(wěn)定的可伸縮連接架構(gòu)，在這個架構(gòu)上部署數(shù)字模塊（例如人工智能，機器學(xué)習(xí)，從數(shù)據(jù)中提取最佳價值）。
可能會對智能制造的部署和采納度產(chǎn)生重大影響的關(guān)鍵差距包括：
未定義垂直部門間的數(shù)據(jù)安全性；
數(shù)據(jù)流的機器接口標(biāo)準(zhǔn)化不夠；
未定義數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)格式；
違反安全性規(guī)定的數(shù)據(jù)漏洞；
穩(wěn)定和可擴展的跨電子垂直部門的連接架構(gòu)，以實現(xiàn)智能制造功能（事件與報警通知、數(shù)據(jù)可變采集、菜單管理、遠程控制、設(shè)置調(diào)整、面向操作人員的接口等）。
總結(jié)
iNEMI智能制造路線圖章節(jié)提供針對垂直部門內(nèi)部和垂直部門之間的橫向主題的現(xiàn)狀分析與關(guān)鍵屬性要求。此外，該章節(jié)確定了橫向主題的主要差距和要求，這正是實現(xiàn)智能制造必須解決的問題。
定義：智能制造、智能工廠、工業(yè)4.0、人工智能、機器學(xué)習(xí)等
審核智能制造準(zhǔn)備就緒：開發(fā)基于共識的文檔，利用已發(fā)布的文檔（例如新加坡準(zhǔn)備度指數(shù)）
安全性：最佳實踐、物理、數(shù)字、本地與遠程訪問等
設(shè)備多樣性與數(shù)據(jù)流通信：舊的、新的與混合的
數(shù)據(jù)屬性分類與優(yōu)先級：數(shù)量、速度、多樣性、真實性和價值
成本、風(fēng)險預(yù)測、投資回報之間的關(guān)系
人才庫（主題技術(shù)專家）：數(shù)據(jù)與計算機科學(xué)家、制造工程師和自動化工程師
標(biāo)準(zhǔn)與準(zhǔn)則：數(shù)據(jù)格式與結(jié)構(gòu)、通信協(xié)議與數(shù)據(jù)保留
開放式協(xié)作：SEMATECH 2.0
為了定位確定差距和要求，需要不同垂直部門更多詳細狀態(tài)來構(gòu)建適合的計劃。有人建議采用循環(huán)調(diào)查來收集信息，來解決這個問題。建議采用有一種調(diào)查格式作為范本：IRDS FI路線圖的制造數(shù)據(jù)安全性調(diào)查。
iNEMI與其他組織，例如SEMI，可以組織研討會來促進電子制造業(yè)的利益相關(guān)者之間的合作。此外，iNEMI還可以建立跨行業(yè)的合作項目，開發(fā)可以支持智能制造的技術(shù)，解決路線圖確定的要求和差距。
此外，像iNEMI和SEMI這類組織，可以合作建立準(zhǔn)則和標(biāo)準(zhǔn)（例如，數(shù)據(jù)流接口和數(shù)據(jù)格式），并領(lǐng)導(dǎo)各個團隊開發(fā)設(shè)備和工具硬件的標(biāo)準(zhǔn)，降低在制造過程中的復(fù)雜性。不僅如此，iNEMI還可以與其他行業(yè)團體合作組，促進來自不同智能制造計劃的最佳實踐和關(guān)鍵知識進行交換。路線圖TWG的成員致力于在智能制造進程中提供指導(dǎo)：人員、工藝和技術(shù)。TWG的成員還建議參與微電子小組和非微電子的小組，評估利用現(xiàn)有的智能制造準(zhǔn)則和標(biāo)準(zhǔn)的機會。
