大數(shù)據(jù)、分析法和機(jī)器學(xué)習(xí)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(dāng)中，并讓人們與機(jī)器和信息的交互變得更自然，更強(qiáng)大。

搭配著強(qiáng)大分析與算法的科技正在改變消費(fèi)品、智能、廉價(jià)、傳感器負(fù)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(kuò)張，主要是因?yàn)樾畔⒅g存在巨大的文化和結(jié)構(gòu)差異，幾十年來一直是工業(yè)自動(dòng)化核心的變革和營(yíng)運(yùn)科技。

工業(yè)4.0和人工智能結(jié)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(yíng)運(yùn)成本;由于供應(yīng)鏈中的預(yù)測(cè)性維護(hù)和智慧，減少了停機(jī)時(shí)間;由于設(shè)備適應(yīng)性更強(qiáng)，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(shí)時(shí)反應(yīng)中受益。例如：航空、能源、物流和許多領(lǐng)域，都可依賴工業(yè)4.0帶來可靠且可預(yù)測(cè)的事件發(fā)生，進(jìn)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(luò)神經(jīng)系統(tǒng)的安全性和彈性。因?yàn)楣と撕途幼≡诠I(yè)現(xiàn)場(chǎng)附近的人的安全，是相當(dāng)重要的課題，其不能像移動(dòng)應(yīng)用程序透過更新或操作系統(tǒng)補(bǔ)丁方式即可完成，這關(guān)系到人的安全。

其實(shí)，工業(yè)4.0一詞是由Acatech(德國(guó)政府工程科學(xué)學(xué)院)在2011年使用嵌入式系統(tǒng)技術(shù)的國(guó)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(jìn)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(jì)算機(jī)驅(qū)動(dòng)的制造系統(tǒng)，讓其根據(jù)需要自適應(yīng)地制造零組件。

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

現(xiàn)今工業(yè)4.0中已經(jīng)發(fā)展到萌芽階段，其中一個(gè)因素是利用傳感器數(shù)據(jù)來推動(dòng)工廠營(yíng)運(yùn)，特別是對(duì)于預(yù)測(cè)性維護(hù)的任務(wù)。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(shí)之間的差距，成為工業(yè)4.0往前走的關(guān)鍵。此外，隨著工業(yè)數(shù)字化，其也將帶來網(wǎng)絡(luò)攻擊的目標(biāo)，這讓營(yíng)運(yùn)安全、數(shù)據(jù)安全且商業(yè)機(jī)密不被竊取都成為下一個(gè)重點(diǎn)工作。