包括生产设备、生产线、生产过程、管理过程等的自动化。

通常由数控机床、数控加工中心、工业机器人、自动传送线、无人运输车、自动化仓库及计算机监控中心等构成自动化生产线或自动化工厂。

管理过程自动化一般包含一个网络化的计算机信息管理系统，可实现全厂生产、财务、人事、技术与设备等的自动化管理。

生产自动化与管理自动化的有机结合称为“管控一体化”或“综合自动化” ，可以实现从需求分析、产品预订、产品设计、产品生产到产品销售、用户信息反馈及售后服务等全方位的高水平自动化，从而最快速地对市场作出反应，最大限度地满足客户需求、提高生产效率、确保产品质量、减少原材料、能源等各种消耗。

机械设计 

机械设计实际上是一个模型的综合和分析的过程，包括大量的计算、分析、绘图等数值计算型工作，需要多方而的知识和丰富的实践经验，多元综合，最终做出优化设计。实际设计中，难以用数值计算方法建立准确的数学模型，而现行的CAD系统对这一部分工作是无能为力的。这需要 CAD/CAM系统具有智能性，它把计算机从数值处理扩展到非数值处理，包括知识与经验的集成、推理和决策，力图使机械设计过程自动化，减少人类专家在设计过程中由于个人因素造成的不足。 

机械制造 

在机械生产制造中，首先是确定生产计划，制定生产计划就是从多种因素的组合中选择出能满足所有约束条件的最佳解。这难以用数学模型准确地表示出来。若引入人工智能技术，就可以使制定生产计划自动化，使其走向智能化。智能系统能够推断出适当的目标，然后构造试图达到目标的动作序列。近年来计算机集成加工系统（CIMS）和柔性加工系统（FMS）发展迅速。 

机械电子

机械电子系统结构简单，元件和运动部件少，性能高，但是系统的内部结构复杂。传统的解析数学的方法严密、精确 ，但是只能适用于相对简单的系统 ，对于那些复杂的系统由于无法给出数学解析式 ，就只能通过操作来完成。由于智能化处理以知识信息为基础进行推理和学习，并含有复杂性、不确定性、模糊性，且一般不存在已知算法的传统数学公式化的方法，因此对不能用解析数学方法解决的问题，人工智能提供了新的解决方法。通过人工智能建立的系统一般使用两类方法：神经网络系统和模糊推理系统。 

机械系统故障诊断 

所谓故障诊断，就是根据一些不正常的现象，按照一定的法则，推论产生的原因，找出机器故障所在的部位。它包含三方面的内容：故障监测，故障分析和处理决策。但是由现象推定原因是一个复杂的推理过程，要根据维护保修人员多年积累的实际经验，才能得出正确的结论，故将人工智能的方法应用于机械故障诊断，发展智能化的机械故障诊断技术，是机械故障诊断的一个新途径。机械故障中应用的各种人工智能诊断方法及理论，主要包括专家系统、人工神经网络，模糊集理论等。

发挥想象，讲讲自动化还可能应用于什么领域。