En un paradigma de sistema tradicional, un modelo de referencia empresarial proporciona la guía para que los profesionales seleccionen elementos de fabricación, configuren elementos en un sistema de fabricación y modelen opciones del sistema para la evaluación y comparación de soluciones del sistema en función de métricas de rendimiento dadas. Sin embargo, un sistema de fabricación inteligente tiene como objetivo reconfigurar diferentes sistemas para lograr un alto nivel de inteligencia en su ciclo de vida; además, cada sistema inteligente se personaliza en términos de las restricciones de los recursos de fabricación y las métricas de rendimiento priorizadas para lograr la inteligencia del sistema. Se encontraron pocos trabajos sobre el desarrollo de metodologías sistemáticas para el diseño de sistemas de fabricación inteligentes. Las contribuciones novedosas del trabajo presentado se encuentran en dos aspectos: (1) se han propuesto definiciones unificadas de elementos funcionales digitales y sistemas de fabricación; se generalizan para tener todas las características digitalizadas y son personalizables para cualquier sistema de fabricación con recursos de fabricación especificados y objetivos de inteligencia y (2) se ha propuesto una metodología de diseño sistemática; puede servir como guía para el diseño de sistemas de fabricación inteligentes en aplicaciones específicas. El trabajo presentado consta de dos partes separadas. En la primera parte del documento, se propone una definición simplificada de fabricación inteligente (SM) para unificar las expectativas diversificadas y se adopta un concepto recién desarrollado, la tríada digital (DT-II), para definir un modelo de referencia genérico que represente las características esenciales de los sistemas de fabricación inteligentes. En la segunda parte del documento, se adopta y expande la teoría del diseño axiomático (ADT) como la metodología de diseño genérica para el diseño, análisis y evaluación de sistemas de fabricación inteligentes. Se revisan tres estudios de caso para ilustrar las aplicaciones de la metodología propuesta, y se discuten las direcciones futuras de investigación hacia la fabricación inteligente como un resumen en la segunda parte.