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在工業4.0的場景里，工廠變得越來越智能化，所有設備、產品部件和工作人員都將聯網，設備與設備之間，設備也人之間，人與產品將進行實時的信息傳輸，基于透明化的信息流，工廠制造過程將變得更加協調，最終能夠幫助企業化解風險和最大限度提升盈利水平。
近年來，隨著物聯網和傳感器技術的突破，利用無線或有線的網絡將工廠所有角色連接起來，數據采集變得越來越容易。工業4.0的核心是數據，各行各業的管理者正在利用數據分析，洞察新機遇。大數據分析可以使產量增加20％至25％，停機時間減少45％。
過去很長的一段時間，工業機器人只能執行簡單或者重復性任務，因為它只是一個編程好程序的機械裝置，工作模式是按固定的規劃進行。如今，人工智能和機器學習算法取得了重大的進步，基于大量數據的采集分析和知識積累，機器系統擁有了智力水平。
IBM的認知計算系統Watson就是一個很好的例子，Watson開啟了一種全新的計算模式，可以通過大量非結構化數據的整理分析，獲得對于復雜問題的答案。Watson系統包括了信息分析、自然語言處理和機器學習等多項技術的創新，這是讓計算機擁有智能的重要量程。
智能制造包含多個部分，首先是數據、計算和連接部分，包括了大數據、物聯網和云計算技術，工廠所有設施都具有聯網的功能，允許大規模使用傳感器進行數據的搜集，同時還需要強大的存儲、傳輸和處理。
其次，數字化技術可以轉換成物理操作，主要目的是降低生產的成本，擴大材料選擇和提升產品精度和質量。例如增材制造基于數字模型的完全檢測后，再進行3D打印制裁，這樣可以避免設計錯誤和減少材料的浪費。
工業機器人可以減輕人類繁重的任務，為員工創造更優越的工作環境，同時可以提高工作的效率，那么如何利用好機器人，人與機器的交互是將十分重要的部分。隨著人機協作模式的流行，人與機器的交互的需求將越來越多，交互技術的突破將帶來新的機會。
未來，機器人的控制不再停留于示教器的指令控制，它可以通過語音、動作姿勢等更多方式進行交互。例如外骨骼機器人、模仿人手的機器手等，通過手套佩戴便可以實現控制，人的手部動作傳送到機器人手上。
（來源：控制工程網）
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