大數(shù)據(jù)、分析法和機器學習開始變得像匿名商業(yè)詞匯一樣，可是它們不僅僅只是過度使用抽象概念而已，其代表著人們?nèi)粘Ｉ钪锌萍继幚矸绞降木薮笞兓?。其中一些變化已?jīng)套用在現(xiàn)在的生活當中，并讓人們與機器和信息的交互變得更自然，更強大。

搭配著強大分析與算法的科技正在改變消費品、智能、廉價、傳感器負載裝置的面貌，在過去十年也改變了工業(yè)制造的形式。

第四次工業(yè)革命在過去十年中一直在不斷在擴張，主要是因為信息之間存在巨大的文化和結構差異，幾十年來一直是工業(yè)自動化核心的變革和營運科技。

工業(yè)4.0和人工智能結合的潛在回饋非常巨大。企業(yè)公司正在看到更精確、更高質(zhì)量的制造，且降低了營運成本;由于供應鏈中的預測性維護和智慧，減少了停機時間;由于設備適應性更強，工廠車間受傷更少。在工廠之外，其他產(chǎn)業(yè)可以從擁有傳感器的神經(jīng)系統(tǒng)，處理浩瀚的數(shù)據(jù)分析以及從緊急問題的實時反應中受益。例如：航空、能源、物流和許多領域，都可依賴工業(yè)4.0帶來可靠且可預測的事件發(fā)生，進而提升效率。

但是，新方法也帶來了重大挑戰(zhàn)，其中最重要的是網(wǎng)絡神經(jīng)系統(tǒng)的安全性和彈性。因為工人和居住在工業(yè)現(xiàn)場附近的人的安全，是相當重要的課題，其不能像移動應用程序透過更新或操作系統(tǒng)補丁方式即可完成，這關系到人的安全。

其實，工業(yè)4.0一詞是由Acatech(德國政府工程科學學院)在2011年使用嵌入式系統(tǒng)技術的國家路線圖中創(chuàng)造的。作為描述工業(yè)透過這種傳感器與人類投入進入一種數(shù)字化的變革。

在工業(yè)4.0的未來，智能工廠將采用可增量性制造模式，以及其他計算機驅動的制造系統(tǒng)，讓其根據(jù)需要自適應地制造零組件。

這一愿景推動了歐盟11.5億歐元成立了歐洲未來研究協(xié)會。美國也資助“未來工廠”的概念，例如：美國國防部DARPA(The Defense Advanced Research Projects Agency)利用可增量性車輛制造項目(Adaptive Vehicle Make project)等研究項目，展開整合先進信息制造項目的開發(fā)，并繼續(xù)研究工業(yè)4.0等技術。

現(xiàn)今工業(yè)4.0中已經(jīng)發(fā)展到萌芽階段，其中一個因素是利用傳感器數(shù)據(jù)來推動工廠營運，特別是對于預測性維護的任務。無論是IBM或者是GE都發(fā)展出一套方式。

可是如何縮小數(shù)據(jù)和知識之間的差距，成為工業(yè)4.0往前走的關鍵。此外，隨著工業(yè)數(shù)字化，其也將帶來網(wǎng)絡攻擊的目標，這讓營運安全、數(shù)據(jù)安全且商業(yè)機密不被竊取都成為下一個重點工作。