以下几种智能化技术对机电设备行业的数字化转型影响较大：
数据驱动的智能决策
通过传感器采集设备运行数据，利用大数据分析和机器学习技术，企业能快速发现设备异常，优化生产参数和工艺流程，还能提前洞察市场需求变化，实现柔性化生产。
物联网技术
将设备、系统连接到网络，实现实时监测和控制。如在大型机械制造工厂中，数控机床、传感器、机器人等设备通过工业交换机实现无缝通信，提高了设备间的协同效率，优化了整体生产流程。
人工智能技术
应用于设备故障预测、生产过程优化、产品质量检测等方面。例如，康尼机电自主研发的轨道交通车门故障预测与健康管理系统，可对全国各地的地铁门、高铁门、站台门进行远程监测，故障诊断准确率在95%以上，节省了约35%的人工巡检工作量。
云计算技术
将计算、存储和网络资源整合到云平台，实现按需使用和快速部署。企业可快速部署和扩展应用，实现数据共享和协作，提高研发、生产和管理效率。
数字孪生技术
创建物理设备的虚拟模型，实时监控设备运行状况，预测设备故障，优化设备维护策略。还可用于设备故障诊断和维修，减少物理原型制作的需求，缩短上市时间，提高生产效率和产品质量。
5G技术
实现设备无线连接，提升数据传输速度，为工业场景中的实时数据处理提供保障。如泉州电信助力铁拓机械5G智能制造产业园建设，将5G与云计算、AI、大数据等先进技术融入生产中，提高了生产效率、降低了能耗。
