离散制造中的控制系统是什么？
1999年1月，美国IMTR项目组(Integrated Manufacturing Technology Roadmapping)发表了工业智能控制报告，扩展了JimAlbus给出的“智能控制系统是那些在不确定环境下增加成功可能性的系统”的定义，给出了工业智能控制功能模型。
在报告中，IMTR项目组按上述功能模型，分析了目前检测、通信、数据转换和决策、驱动4个方面智能控制的现状、愿景、目标和任务。报告中的智能控制是广义的“智能”，相当于我们通常所说的智能化，但对于我们理解工业智能控制系统还是很有启发的。
(1)检测
未来愿景是高性价比的任何环境下的过程参数的直接测量。达成愿景的目标和智能控制研究任务：
① 扩展的属性感知 研制进行非常规测量(如嗅觉、味觉等)的传感器，提供特殊的定量信息，用于评估产品的特性/质量;
② 软测量 开发更实用、准确的建模技术，以证明推理传感的价值，混合建模工具将过程数据和工艺知识结合起来，进行推理和过程性能监视;
③ 传感融合 通过不同传感器输入的集成和融合支持多相系统，开发一般的传感融合算法，开发多用途传感融合处理器。
(2)通信
① 人-机通信 未来愿景是清晰、准确、快速、明确地交换性能和指令信息。达成愿景的目标和智能控制研究任务如下。
a.在需要决策的时候，将各种领域数据综合，以人能理解的语言提供实时正确的信息。开发控制系统、企业控制模型和通信的自适应集成;开发数据关系管理工具，接受文本语言查询，从各种数据中抽取信息进行应答;开发用于报警模式识别和能提出合理化建议的专家系统;开发新的低成本的显示和表达技术，操作员提供通信信息。
b.高级感知交互。在工艺设计者/操作员和过程之间，提供新方式的交互。开发生物耦合反馈技术(如声音指令、生物测定等)。
② 机-机通信 未来愿景是及时、准确、自组态地与过程无缝连接接口。达成愿景的目标和智能控制研究任务如下。
a.真正的即插即用。自主集成控制元件;建立接口库;研究生物学习技术，作为人机交互新方法的基础。
b.鲁棒控制体系结构。提供高频带通信架构、策略和系统组态工具，用于智能传播。
(3)数据转换和决策
① 感知处理。未来愿景是无缝、高速、准确的多传感融合。达成愿景的目标和智能控制研究任务：
a.提供鲁棒软测量，用于基于科学的过程状态估计;
b.实时感知处理。
② 产品和过程建模。未来愿景是以产品模型为输入形式，过程模型为主过程控制器。达成愿景的目标和智能控制研究任务：
a.混合建模，将机理知识与数据组合成混合模型，开发新的混合模型范例，开发建模集成协议、多专业协作环境和模型移植工具;
b.多智能体系架构;
c.自动建模技术，建立过程知识库，支持无专业建模经验人员;
d.动态、自进化模型，支持实时优化。
③ 推理和适应。未来愿景是用于优化操作的控制器。达成愿景的目标和智能控制研究任务有：
a.支持集成产品/过程开发(IPPD)概念;
b.集成控制开发环境，根据产品/过程特性自动形成控制器;
c.经验/知识获取，将其并入到智能操作控制系统;
d.智能自适应控制系统，提供对未计划/未预见事件的控制逻辑，减少管理和操作过程中人的干预。
④ 任务分解和决策。未来愿景是在实时环境下给出正确的指令。达成愿景的目标和智能控制研究任务：
a.集成决策处理，鲁棒决策处理递阶结构;
b.开发经济的控制策略优化和实施技术;
c.全面工具集成。
(4)驱动
未来愿景是直接过程驱动。达成愿景的目标和智能控制研究任务：
① 自诊断、自整定、自主集成，即插即用的执行元件;
② 提供广义工厂控制模型;
③ 软执行器，带推理功能，为下一代执行器奠定基础。
通过对工业智能控制系统功能的分析，信息获取、系统建模、动态控制是重要的几个功能，也是智能控制技术能充分发挥作用的环节。