W porównaniu do swoich poprzedników, cechują się one zmianą proporcji między przetwarzaniem materii a informacji na rzecz tej ostatniej, także w samym podsystemie wytwórczym. Spektakularnym przykładem tej zmiany jest wzrost precyzji i możliwości szybkiego prototypowania RP (Rapid Prototyping), co pozwala już dziś na mówienie o szybkim wytwarzaniu RM (Rapid Manufacturing). Zmierzamy w takim kierunku, aby materia, zmieniając swoje stany i właściwości, jednocześnie zmieniała stany i właściwości komputerowo kojarzonej z nią informacji.

Paradygmat bioorganizacyjny

Ten ostatni warunek jest powszechnie stosowany w automatyce. Obecnie mamy jednak coraz większe możliwości spełniania go w sferze zarządzania. Przykładowo: robot obsługujący linię produkcyjną "wie" ile i czego w danej chwili zapakował (czujniki wagowe, optyczne, liczniki mechaniczne); precyzyjne dane natychmiast znajdują się w systemie (łącznie z transakcjami zmniejszającymi stany zapasów surowców na podstawie listy części wyrobu gotowego), a paleta wyposażona w radioetykietkę RFID otrzymuje kolejne elektroniczne znaczniki na swej drodze z fabryki, przez magazyny, do klienta. Jakże różny to wariant od najbardziej tradycyjnego, gdzie dane o produkcji zanotowane na papierze trafiają do biura i dopiero tam są ręcznie wprowadzane do systemu z opóźnieniem.

Wiemy także, że w obszarze zarządzania skorzystano z sukcesów, klasycznych już, metod sztucznej inteligencji, takich jak sieci neuronowe, logika rozmyta czy algorytmy genetyczne. W sferze NGMS/IMS przyjęto, że najefektywniejszym rodzajem inteligencji jest naturalna, co doprowadziło do powstania takich systemów, jak m.in. holonowe systemy produkcyjne HMS (Holonic Manufacturring System), bioniczne BMS (Bionic Manufacturting System) czy fraktalne FFMS (Fraktal Factory Manufacturing System). Bioorganizacja, czyli korzystanie z doświadczeń świata przyrodniczego dla tworzenia systemów zarządzania, jest ich wpólną cechą. Nie znaczy to, że te modele możemy już dziś stosować na szeroką skalę w praktyce. Pełna implementacja paradygmatu bioorganizacyjnego w inteligentnym systemie wytwórczym wymagałaby analogowej techniki wytwarzania dla wyrobów dyskretnych. Obiecującą alternatywą są tu techniki przyrostowe (warstwowe), które tworzą wyrób z mikroskopijnych cząsteczek surowca, podobnie jak drukarka, która tworzy obraz na papierze z drobin atramentu natryskiwanych na jego powierzchnię. Taki sposób wytwarzania koreponduje z ideałami biologicznymi, gdzie złożone i różnorodne struktury powstają z niewielkiej ilości jednorodnych elementów podstawowych.

O wiele bardziej zaawansowane są postępy bioorganizacyjne w sferze informacyjnej (informatycznej), prowadząc do faktycznej zmiany paradygmatu zarządzania. Dotyczy to zarówno samych modeli zarządzania, jak i technik ich implementacji software’owej. Zwłaszcza systemy holonowo-agentowe prowadzą do efektywnych rozwiązań praktycznych i należy oczekiwać ich dalszego rozwoju m.in. przez wzbogacanie o mechanizmy ontologiczne (sieci semantyczne). Ta ostatnia cecha kojarzona jest z umowną "wersją" Sieci - Web 3.0. Czy jej rozwój będzie miał wpływ na systemy zarządzania nowej generacji? Z pewnością. Już dziś nowoczesne przedsiębiorstwa umożliwiają swoim pracownikom korzystanie z firmowych portali społecznościowych czy otwartych repozytoriów wiedzy, opartych o technologie wiki, zastępujących tradycyjne narzędzia pracy grupowej. Pracownicy, którzy prywatnie rozwijają swoją osobowość na specjalistycznych forach dyskusyjnych w Internecie czy w blogosferze, chętnie korzystają z podobnych technologii w firmie, aby w otwarty sposób dzielić się swą fachową wiedzą z innymi pracownikami.