近年来翻阅各大报章媒体，不时可见工业4.0词汇穿梭其中，甚至有人将工业4.0视为掀起新一波淘汰赛的触媒，点出诸如德国等欧美先进国家，已经凭借智能制造，开始建立向中国抢单的实力，由此凸显中国制造业尽速从自动化迈向智动化的迫切性。
众所周知，工业4.0是德国于2012年所提出的发展计划名词，旨在整合资通讯软硬件，建立虚实整合系统(Cyber-PhysicalSystems;CPS)，继而以此为核心，辅以智能工厂为精髓，促使制造产业迈向高值化;尽管看似仅为一国创造出来的词汇，然而影响范围却遍及全球，连带掀起第四次工业革命。
深究工业4.0内涵，主要涵盖三大关键要素：
1
以CPS为核心技术，CPS透过人与机器的交相连结，以及与物理世界互动，运用网络以远程、可靠、实时、安全、协作的方式，去操控物理实体;
2
以智能工厂为主要精髓，实时控制整个价值创造网络，从订单到交货的链接，实现产品及其生产系统生命周期工程的整合;
3
以“人”为关注焦点」，从业人员被定义为升级的操作者，可藉由技术支持提升自身能力，乃至由单纯的生产操作者，晋升为管理者与控制者。
总括而论，工业4.0的核心概念是，在生产制造过程中，整合计算、通讯与控制的CPS，连结物联网，建构智能工厂，形成智能制造与服务的全新商机与商业模式。扮演核心技术的CPS，负责整合计算、通讯与控制;应用在生产制造过程的CPS则是CPPS(Cyber-PhysicalProductionSystems)，个中含括虚拟设计分析、感测、控制、制程/设备、信息交换与生管系统，而CPPS所创造出来的智能工厂，即可称之为工业4.0的精髓。
透过工业4.0理念的落实，一方面可望解决工业生产时，举凡超接订单、库存过多或过少、以及不定时生产等需求，二方面则促使未来工业产品知道自己制成的时间，或知道应当采用哪些参数，才能让自己达到完美状态。
回顾以往，论及生产制造，其实彷若M型两端：
一边走的是全人力制造路线，可轻易解决产品生命周期短绌之频繁换线问题，惟制造的可靠度与效能备受限制、难以提升;
另一边则采取全自动化模式，尽管能够有效提高生产制造的可靠度及效能，然而技术开发与建置成本不菲，套用于以往大量生产(Massproduction)情境倒还合情合理，一旦进入当今诉诸少量多样的主流制造趋势，便难以为继。
反观工业4.0，则奠基于数字化、虚拟化、网络化之智能生产系统，着重人机协同，故而能够巧妙地在前述M型两端取其中道，形成智能自动化(简称「智动化」)新局面。影响所及，全球众多国家纷纷掀起泛工业4.0热潮，除了德国提出工业4.0计划外，美国也在2013年推动先进制造伙伴计划(AMP)，旨在进行先进研发，借此重新取得国际制造竞争力领先地位;中国在2015年推出中国制造2025(MadeinChina2025)乃是实施制造强国战略下第一个十年行动纲领，内含国家制造业创新中心建设、智能制造、工业强基、绿色制造、高阶装备创新等重要领域的重点工程实施方案。
泛工业4.0浪潮揭开四次工业革命序曲
时至今日，可以确定已经发生的三股重大趋势：
其一是美国开始思考智能制造，希冀结合信息、技术与人工智能等元素，对制造或商业流程中每一环节(例如研发、应用)，产生革命性影响，进而完全改变产品在研发、制造、物流、销售等不同价值活动的流程，同时增加工厂的弹性、减少能源的使用、改善永续环境、降低产品成本，并运用次世代材料满足新产品开发之需求。
其二是中国不再是世界工厂，由于陆续调升最低工资、再加上社福保险费用保障，使制造成本逐渐与东南亚国家拉近。
其三则是全世界都在谈论智能工厂，不管是欧美、日本或亚洲四小龙，都面临制造业占GDP比重走低、附加价值持续滑落、失业率居高不下...等等诸多压力，为了扭转这些负面效应，美国AMP、德国工业4.0、日本再兴战略等“再工业化”计划现继现身等。
上述三股趋势的成形，无异是宣告第四次工业革命时代的来临。第一次工业革命发生于1800年代，系由蒸气机所带动;第二次工业革命发生于1900年代，由电力、内燃机、新材料/物质所创造;第三次工业革命发生于2000年代，揭开了所谓自动化的序幕，由电子、数字控制、信息系统所驱动;如今的第四次工业革命，则以智动化、智能工厂为轴心，由CPS、大数据、物联网、3D技术...等众多创新元素所组成。
一座真正进入智能化的工厂，主要是善用ICT硬件、软件与系统整合技术，使其生产行为具有感测联网(IoT)、资料搜集分析(BigData)、人工智能(AI)、虚实系统整合、人机协同作业等特色，进而可以实现诸多营运创新目标，包括了自主调整厂区与产线的产能配置，自主调整上下游供应配送，自主优化生产环境的资源与能源配置，辅助人员正确完成各种操作及组装，以及实时逆向追踪生产进度与历史。
五大关联要素助力实现智能工厂
在蜕变成为智能工厂的过程，制造企业所需仰赖的关键要素，则包括了五大项目。首先是虚拟工厂设计与自动化系统整合，建设实体生产线与工厂前，先在虚拟系统进行生产线与工厂设计，并直接在虚拟系统进行自动化系统整合规划，以期大幅减少实体建设与系统整合所需资金、时间、材料等重大成本，使产品得以快速进入市场，具代表性的解决方案供货商有国外的Siemens、PTC、DassaultSystemes等。
其次是巨量数据与云端运算，运用云端运算能力分析由每台机器设备与设备传来的海量数据，筛选与过滤设备可能故障原因、产品瑕疵发生原因，以提高设备使用率与产品质量，另可借助海量资料分析市场终端消费需求，作为次世代产品功能设计的参考;相关供货商包括国外的微软、IBM等等。
第三是物联网，旨在善用传感、有线、无线或移动等通讯网络，使来自设备、硬件或控制中心的各种数据与参数，可在彼此之间传输，且具有避免电气干扰、数据窜改、线路备援等安全机制，确保每一笔数据的安全性与稳定度;相关供货商有国外的Beckhoff等等。
再者是机器人/机器手臂，以机器人与机器手臂取代人力，执行高重复性、高负重度、高疲劳性、高伤害性、高危险度等作业，借以提高制造时数与产线产能效率;相关供货商则有国外的ABB、FANUC、KUKA、EPSON等。
第五项为智能设备与系统，借助智能判断与决策，并主动与其他设备交换信息，无需人力介入便可依据实际状况进行运转调配，终至提升材料、能源、人力等资源的使用效率;相关供货商有国外的GE、OMRON、Panasonic等等。
综上所述，针对智能工厂所需方案，中国在于硬件方面的供应链价值体系尚称完整，惟论及自动化创新应用，则明显有所不足，亟待迎头赶上。
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