数字制造 -- 与智能制造有点不同，数字制造侧重于使用集成、基于计算机的系统，包括仿真、三维（3D）可视化、分析和各种协同工具，同时创建产品和制造过程的定义。生产的工件通过构想、设计建模、分析和制造实现无缝转移。数字线程通常与数字制造相关联，涉及从概念到制造到终产品的数据集成链，即从设计到制造产品的整个生周期。数字制造的目标集中在新产品上，缩短设计到制造的生周期和新产品转换。在减少设计时间和缩短上市时间的方法上有多种选择。数字制造用新产品和新材料来解决能源问题，用户级别的能源需求，并且实现可回收利用。建模主要集中在设计、原型上，使用CAD，CAE和CAM技术，以及数字线程的利用。有关详细信息，请参阅附录二。

　　可视化、信息化和数字化制造（VIDM）是一套集成的、跨企业各个领域的智能制造方法，利用信息技术系统，通过端到端的供应链效率、的灵活性，提高美国的制造竞争力并优化能源管理，无论何时需要、在什么地方需要，通过数字设计达到定制产品和组件的无误差制造。 VIDM的关键驱动因素是：1）提高研发与制造的集成，包括端到端的速度和生产力、供应链效率、产量、能源效率和可持续性；2）提高过程性、灵活性、敏捷性、可配置性，并提高员工工作的满意度和自豪感。 VIDM专注于三个子领域：1）数字线程；2）综合信息系统；3）制造的大数据和分析。 有关详细信息，请参阅附录二。

　　建模 – 先进建模跨越并统一了上述的所有领域。过程模型和产品模型正朝着更复杂的方向发展。大规模模型试图提供更高水平的细节。使用分层的和分布式方法能看到*显着的改进。这里还可以看到把模型从一维（1D）或二维（2D）扩展到三维（3D）努力工作的成果，虽然这常常会导致计算的复杂性。增加对数据的感知和获取会导致非结构化信息、正确性验证、模型清晰度和模型弹性的相关问题。大规模、分层、高保真模型的开发对过程控制和优化提出了挑战。具体来说，可以在困难（非线性、随机、混合）系统的控制、规划和非结构化信息的使用方面取得多种进步。在过程调度和过程控制使用的模型之间还存在认知上的缺口。还应该尝试不同的方法解释运行中的不确定性，以便能够实现更加稳健的运行。例如，历史数据库中的数据可以获得进一步的使用，用于确定模型不确定性的程度。不确定性会导致过程控制和优化解决方案的验证困难。此外，在调度和优化工作中很少包括成本变化的不确定性。