大数据、分析法和机器学习开始变得像匿名商业词汇一样，可是它们不仅仅只是过度使用抽象概念而已，其代表着人们日常生活中科技处理方式的巨大变化。其中一些变化已经套用在现在的生活当中，并让人们与机器和信息的交互变得更自然，更强大。

搭配着强大分析与算法的科技正在改变消费品、智能、廉价、传感器负载装置的面貌，在过去十年也改变了工业制造的形式。

第四次工业革命在过去十年中一直在不断在扩张，主要是因为信息之间存在巨大的文化和结构差异，几十年来一直是工业自动化核心的变革和营运科技。

工业4.0和人工智能结合的潜在回馈非常巨大。企业公司正在看到更精确、更高质量的制造，且降低了营运成本;由于供应链中的预测性维护和智慧，减少了停机时间;由于设备适应性更强，工厂车间受伤更少。在工厂之外，其他产业可以从拥有传感器的神经系统，处理浩瀚的数据分析以及从紧急问题的实时反应中受益。例如：航空、能源、物流和许多领域，都可依赖工业4.0带来可靠且可预测的事件发生，进而提升效率。

但是，新方法也带来了重大挑战，其中最重要的是网络神经系统的安全性和弹性。因为工人和居住在工业现场附近的人的安全，是相当重要的课题，其不能像移动应用程序透过更新或操作系统补丁方式即可完成，这关系到人的安全。

其实，工业4.0一词是由Acatech(德国政府工程科学学院)在2011年使用嵌入式系统技术的国家路线图中创造的。作为描述工业透过这种传感器与人类投入进入一种数字化的变革。

在工业4.0的未来，智能工厂将采用可增量性制造模式，以及其他计算机驱动的制造系统，让其根据需要自适应地制造零组件。

这一愿景推动了欧盟11.5亿欧元成立了欧洲未来研究协会。美国也资助“未来工厂”的概念，例如：美国国防部DARPA(The Defense Advanced Research Projects Agency)利用可增量性车辆制造项目(Adaptive Vehicle Make project)等研究项目，展开整合先进信息制造项目的开发，并继续研究工业4.0等技术。

现今工业4.0中已经发展到萌芽阶段，其中一个因素是利用传感器数据来推动工厂营运，特别是对于预测性维护的任务。无论是IBM或者是GE都发展出一套方式。

可是如何缩小数据和知识之间的差距，成为工业4.0往前走的关键。此外，随着工业数字化，其也将带来网络攻击的目标，这让营运安全、数据安全且商业机密不被窃取都成为下一个重点工作。