IMS智能制造技术教学实践系统项目产品以工业现场常用技术、实用技术为依托在现代制造业产业升级、智能制造快速普及的背景下专为中、高职院校设计研发的现代化教学、实训装备。所有模块机构均是来自于企业的实际运用。针对教学实训的特点重新设计研发。通过对这些模块的运用让使用者了解企业的生产流程和掌握企业现代化生产体系中的知识技能。采用了“乐高积木”式的模块化设计，教学实训开展地更为方便，能更好地培养和激发学员的创造、创新。这是一套模块化、综合化、多功能、开放式、集实验实训、创新创业教学、技能竞赛、极客应用于一体的现代教学研装备。该平台具有先进性、灵活性、开放性、综合性、经济性的自主创意学习等特点。能够满足相关专业、技能的实训教学、课程设计、毕业设计、应用软件开发、技术创新等教学需要，符合学员学、训结合、强调应用，满足基础入门到高级应用的进阶式学研。集成了以下工业现场常用的技术：1. 传感器与执行器：用于收集和传输各种类型的数据，如温度、湿度、压力、位置等，以及执行一些特定任务（如打开/关闭阀）。2. 无线通信技术：Wi-Fi、蓝牙、ZigBee、LoRaWAN、NB-IoT等，用于在设备之间传输数据。3. 有线通信技术：例如以太网、工业以太网（Industrial Ethernet）、Modbus、PROFIBUS、CAN等，用于在工业环境中进行可靠的数据传输。4. 边缘计算：在设备或网络边缘执行部分数据处理和分析任务，以减轻中央服务器的负担并提高系统响应速度。5. 云计算：用于存储、处理和分析大量工业物联网数据，支持远程访问和实时监控。6. 大数据分析与人工智能：通过分析收集的数据，发现潜在的问题、机会和趋势，从而优化生产过程并提高效率。7. 网络安全：确保工业物联网系统的安全和稳定运行，防止数据泄露、恶意攻击和设备损坏。8. 数字孪生（Digital Twin）：通过创建物理设备、流程或系统的虚拟模型，以实现更有效的监控、优化和预测。9. 自动化机器人：用于执行指定任务，如检测、搬运等，以提高生产效率并降低人工成本。10. 智能工厂与工业4.0：通过整合各种工业物联网技术，实现生产过程的自动化、智能化和数字化，提高生产效率和可持续性11. 实时数据流处理：针对实时产生的数据流进行实时分析和处理，实现对设备和生产过程的实时监控和优化。12. 设备管理与远程监控：通过互联网或其他远程连接手段，实现对设备和系统的远程监控、诊断和维护。13. 机器学习：通过训练算法对大量数据进行学习，从而预测故障、优化生产过程和降低能耗。14. 生产执行系统（MES）：集成生产过程中的各种信息和资源，实现生产计划、调度和跟踪等任务的自动化。15. 产品寿命周期管理（PLM）：通过整合设计、生产、维护等各个阶段的信息和资源，实现产品全生命周期的管理。16. 质量管理：利用物联网技术收集质量数据，实现实时质量监控和预警，以降低不良品率和提高产品质量。17. 互联网+：将工业物联网技术与互联网技术相结合，实现工业企业的数字化、网络化和智能化。
