測試臺是指：SMLC基于智能制造平臺正在開發(fā)和部署的特定用例（use case），面對制造的挑戰(zhàn)和機遇。這些應用案例今后會放入智能制造平臺，提供給更多的用戶使用和參考。

　　使用行業(yè)驅動的方法

　　不同行業(yè)對智能制造的要求千差萬別，所以按照不同行業(yè)對企業(yè)進行劃分，進行案例的實施、研究、分析和總結，能起到很好的示范作用。這與我國實施的示范工程項目有異曲同工之妙。

　　為了讓智能制造平臺能為所有的潛在用戶使用，針對特定應用的控制和管理解決方案，能明顯降低開發(fā)成本。為此，智能制造平臺同時為各種應用開發(fā)智能制造系統(tǒng)測試臺。這種方法為智能制造平臺開發(fā)注入設計理念，創(chuàng)建了一種推動或拉動的商業(yè)化戰(zhàn)略，加速早期的應用者盡快獲得可測量的收益。測試臺能為企業(yè)部署和實施智能制造降低各種風險。 SMLC聯(lián)合工業(yè)、政府、制造商和高校資源，加快智能制造方法和技術的開發(fā)。

　　智能制造平臺的原型是根據美國能源部要求而開發(fā)的項目。其他的測試臺會利用該項目的成果。

　　試驗臺案例

　　在所有智能制造測試臺的項目中，第一個成功的案例應能提供一組對特定目標而定義的語境數據，具有數據管理、分析和建模的實踐經驗，以及使用度量與標準的可操作結果。這些信息為今后案例的成功推廣奠定了基礎。另外，成功的廠區(qū)可作為一個樣板，之后把其推廣到其他廠區(qū)，這樣能減小開發(fā)和實施的成本與風險。作為結果，試驗臺與智能制造平臺技術一起，還能降低短期與長期投資的風險、提高回報率、提供復制方法、縮短實施智能制造系統(tǒng)的開發(fā)時間。

　　案例1，金屬零件制造

　　離散工廠具有高耗能的運營特性 -- 金屬零件制造包括一系列鍛造、熱處理、機械加工步驟，把原材料轉換成各種符合用戶要求和產品規(guī)格的零件。熱鍛造和熱處理是能量密集型工藝，加熱爐的爐溫經常超過750℃。這家制造商生產多種產品，需要滿足不同的客戶訂單。新加熱爐控制系統(tǒng)和數控加工對生產過程進行了優(yōu)化，從而節(jié)省了能源，提高了生產率。除了這些，該智能制造系統(tǒng)計劃使用原位測量和推理分析，把金屬特性的熱處理影響模型加入了控制。該數據可用來動態(tài)管理零件的金相結構和能源使用，提高下游加工的生產率、減少次品，以及動態(tài)管理所有運行的燃料和電力。在整個制造線中，天然氣與電能使用、機器維護等的改進還在進行中。該智能制造平臺，可使用高性能計算，基于模型方案進行運營、業(yè)務和財務實現。在生產運行中可建立初始模型，然后不斷成長和成熟。還可以試用不同的模型和分析組件，開發(fā)自己的模型和數據配置。

　　案例2，過程與制造

　　可配置數據、模型快速分析、用“大數據”開發(fā)模型 -- 這個過程和制造測試臺主要針對過程建模，包括感知、分析、平臺和集成。該特定目標是為用數據做決策的企業(yè)減少時間和工作。90％的企業(yè)都在忙著收集數據、情境化和分析數據，如工廠歷史數據庫、實時過程數據和部件質量數據、設備規(guī)范數據和供應鏈數據庫。該測試臺使用智能制造平臺，采用良好定義的績效目標，始終用情境數據和建模需求來驅動，通過不斷增長的數據和日益成熟的模型，逐步發(fā)展和應用制造智能。智能制造平臺的經濟學分析（相對于沒有平臺）指出：部署智能制造的成本，使用建模方法能減少25％。相似應用的復制和重用，在第一次使用時能減少60％的工作量。

　　其他的項目如：蒸汽甲烷改造、食品供應鏈等也正在進行，隨著時間的推進，更多的測試臺會不斷地涌現和累積。