在《競爭情報作業5M分析法》中，我們也介紹了4M1E分析法語5M1E分析法等，其中4M1E即是加入環境（Environment），而5M1E即是加入量測（Measurement）與環境（Environment）。並提出情報作業5M分析法，即人、機、料、法、環之整合性分析與情報收集。
製造系統是支撐產品體系生產（System of Systems）的一環，見《物聯網時代十大競爭策略》一文。在《再談工業4.0與虛實融合系統（CPS）》中，我們也提出”智能工廠4.0” （Smart Factory 4.0）概念，其中”智能工廠4.0”是”智能製造系統”（Smart Manufacturing System），而”智能製造系統”即是資訊技術（Information Technology, IT）與操作技術（Operational Technology, OT）之完整整合。
”智能製造系統”之IT包括Level 4之業務規劃與運籌（Business Planning and Logistics）與Level 5之產品生命週期管理（Product Lifecycle Management, PLM）與企業資源管理（Enterprise Resources Planning, ERP）。
”智能製造系統”之OT包括Level 1之生產線的感測與操控、Level 2之監視與整合控制（SCADA）與Level 3之製造作業管理（Manufacturing Operation Management）與製造執行系統（Manufacturing Execution System, MES）。
”智能工廠4.0”如圖一所示，其中智能工廠即是智能製造系統的實踐場域。”智能工廠4.0”的產品即是生產出智能產品（Smart Product），這智能產品就是具聯網功能與服務功能之物聯網（Internet of Things, IoT）。
要有此智能工廠與智能製造系統，需包括5M2E，其中5M分別為智能工作者系統（Smart Man System）、智能設備系統（Smart Machine System）、智能材料系統（Smart Material System）、智能方法系統（Smart Method System）、智能量測系統（Smart Measurement System）、智能環境系統（Smart Environment System）與智慧能資源系統（Smart Energy & Resources System）。
需要說明，5M2E等七個系統的集合、整合與融合是”智能工廠4.0”的關鍵。”智能工廠4.0”之策略（Strategy）、執行（Execution）、領導力（Leadership）與產業專業知識（Industry Know-how & Know-why）的集合、整合與融合也是關鍵，見《企業建構業務領導力模型(BLM)的內涵》討論。
舉例來說，智能工作者系統就包括各階層的知識工作者（Knowledge Worker）、訓練有素的操作員（Operators）與工程師與智能機器人（Intelligent Robot），其中智能機器人需要與操作員進行協同作業（Industrial Human-Robot Collaboration）。
以智能設備系統為例，所有設備需是一智能聯網設備，並且可以數位化模式進行模擬、操作與執行。當設備運作一段時間後，也因為大數據的分析能力，可以進行設備的預測性保養（Predictive Maintenance）。
以智能設備來說，應用於不同加工模式，例如金屬加工、塑膠加工或半導體加工，所牽涉到的耗材與周邊設備有所不同，因此智能設備的周邊設備或輔機的整合也是關鍵。
以智能環境系統為例，生產加工環境的可控制性是關鍵。工作環境的溫度、濕度、氣體、空氣質量與環境參數斗監視與控制（包括無塵室設計與運作），是智能環境的重點。
以智慧能資源系統為例，能源與資源（包括水與氣體等）之管理及全生命週期運用，包括水供給與水處理、氣體供給與氣體回收、穩定能源與節能減碳等節能運用是關鍵。
以智能材料系統為例，材料的供給（包括原材料或其他中間加工品或其他關鍵零件等）與材料的重新處理與運用，也屬於需要整體考量之系統整合工作。
最後，智能量測系統也是智能工廠4.0的關鍵，不論是材料入廠檢驗、線上檢驗或是出貨的QA/QC檢測，也是不可或缺的。在智能量測系統對應的電子性能測試或是自動光學檢測（Automated Optical Inspection, AOI）等設備之智能化也是關鍵。
智能工廠4.0的規劃與設計，需要從5M2E法之七個系統的整體架構出發，方能將系統整合與融合課題盡量考慮。而這些思維，也與後續產品體系的運用息息相關。至於，細部操作方法，後續我們再以案例說明。(1270字；圖1)
圖一、智能工廠5M2E法架構
Source：David, 科技政策研究與資訊中心—科技產業資訊室整理，2015/03
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