智能制造行业数字化转型的核心是数字化技术的应用和智能化的发展，以实现生产过程的优化和效率提升。以下是其核心要素：

人工智能和机器学习：人工智能和机器学习的应用使得生产过程更加智能化和自动化。通过利用算法和模型，可以实现故障预测、质量优化、自动调整和智能决策等功能。

数据驱动：数字化转型的核心是数据的采集、处理和分析。通过传感器、设备连接、物联网和其他技术，收集和整理生产过程中产生的大量数据。这些数据可以用于实时监测、预测分析、决策制定和过程优化。

云计算与大数据分析：利用云计算技术和大数据分析工具，可将数据存储在云端进行处理和分析。通过对大数据进行挖掘和分析，可以发现隐藏的模式和关联，提供洞察力来改进生产过程和决策。

智能化生产设备：智能制造依赖于智能化的生产设备和系统。包括机器人、自动化生产线、智能传感器和控制系统等，以实现生产过程的自动化、灵活性和高效性。

智能供应链管理：数字化转型促进了供应链的智能化。通过实时数据共享和协同，供应链各环节的流程和协调变得更加高效和灵活，实现了即时响应和更好的整体管理。

跨界协作和创新：数字化转型鼓励不同行业和领域之间的合作和创新。与其他行业（如物联网、云计算、人工智能）相结合，共同推动智能制造行业的发展和创新。

数字化转型的核心在于实现生产过程的自动化、智能化和高效化，通过利用数据和技术的优势来推动制造业的发展和转型。