智能制造主要体现在生产制造的各个环节，如物料管理、生产计划、生产执行等等。通过物联网、云计算、大数据等技术手段，可以实现各个环节之间的信息协同和精细化管理，从而实现快速高效的生产制造。例如，在物料管理方面，通过智能化的仓储管理，可以实现对库存、采购、销售等各个环节的实时监控和控制，从而实现对物料的精细化管理。在生产计划方面，通过智能化的生产计划系统，可以实现对各个生产环节的实时监控和动态调整，并且可以通过大数据分析等方式，对生产效率进行评估和优化。在生产执行方面，通过智能化的装备和自动化生产线，可以实现对生产过程的实时监控和控制，提高生产线的自动化程度和智能化水平。
智能制造不仅可以提高企业的竞争力，同时也可以带来环保和可持续发展的效益。例如，通过采用先进的节能技术和清洁生产技术，可以降低企业的能耗和污染排放，减少企业对环境的负面影响。在可持续发展方面，通过实现资源的有效合理利用，以及对生产过程进行数字化和网络化管理，可以减少资源的浪费和损耗，促进资源的循环利用和节约。
但是，智能制造技术也存在着一些挑战和风险。首先，智能制造技术需要企业面临较高的技术门槛和投入成本，如对信息技术的掌握和使用、对企业内部流程的重构和升级等。其次，智能制造技术在实施过程中可能会给企业带来一定程度的业务风险和数据安全风险。例如，由于智能制造技术与企业内部信息系统的融合，可能会使得企业资料、知识产权等信息得到泄漏或盗用的风险加大。
面对这些风险和挑战，企业应该积极探索智能化生产方式，并且在实践中持续积累经验和探索创新。同时，在技术引进和业务模式转型方面，应该根据不同企业的实际情况和企业文化进行灵活应对和区分对待。例如，对于一些传统型企业来说，智能制造技术的引进可能需要一定的推广周期和管理困难，因此应该逐步进行适应性培训和转型升级工作，并且在人员培训和流程设计方面作出创新性调整和探索。
综上所述，智能制造技术的引进和应用，可以提高企业的效率和质量，促进转型升级和可持续发展。然而，在实践过程中需要企业积极探索和应对技术风险和业务挑战，并且不断进行创新和实践，实现“智能+制造”的无缝衔接。
