当今的制造业以众多中断为标志。这些中断对许多制造企业产生了严重的运营和财务影响——既有积极的，也有消极的。它们迫使制造企业同时重新考虑风险管理和应急计划、安全协议、操作和新的工作方式。同时需要使用最新的技术解决方案，例如数字平台、可访问数据和高级分析能力，尽可能地适应未来的业务发展。

数字技术正在推动整个制造领域的转型，工业 4.0现已到来。数字化支持是推动制造业快速变革和建立弹性的主要组成部分。鉴于该行业的现状，制造企业需要确定最关键的产品以实现稳定和增长，专注于加强相关供应链，并评估满足近期和未来需求所需的关键技能。

现在有许多技术正在发挥作用。当技术融合时，会出现新的机会，公司可以关注增长、潜在的底线收益和财务顶线收益。工业4.0的主要技术包括：

这些技术为未来的制造成功提供了强大的跳板，实施这些技术的好处包括更短的上市时间、更高的灵活性、更高的效率和吞吐量、更高的生产力、更高的质量、更直观的客户体验和更高的盈利能力。此外还可根据可靠的业务价值评估解决方案和全面审视它们以确保互操作性以获得最大收益。

最终，工业 4.0 的未来将由四个关键推动因素塑造：可持续性、数字化、去中心化和商业模式。支撑这四个推动因素的是需要建立弹性并降低客户的财务风险：

可持续性是强调清洁和高效的能源使用模式。它强调了材料再利用、再利用和回收利用的重要性。这方面的例子包括脱碳、能源效率和循环经济。

数字化不仅仅是使用技术来转换数据和流程。数字化是利用数字技术改变业务模式并提供新的收入机会，同时打破不同的信息孤岛所产生的转型。

去中心化是通过易于访问和监控来简化信息和流程。去中心化的例子包括边缘计算、区块链和操作去中心化。

商业模式详细说明了实现成果的更好方法。这些探索增加的功能并改变当前的操作模式。这些示例包括 XaaS（任何事物即服务）、数据即服务和共享经济。

制造企业已经意识到一些重大变化，以确保他们拥有正确的数字基础设施，实现未来的弹性和敏捷性。这些转变重写了现有规则，从而为创新解决方案和服务提供商打开了市场。它们包括：

从线性到集成：线性价值链正在朝着循环和集成的价值链发展。这就是端到端数据线程发挥作用的地方。制造商应该遵循数据，而不是产品。数据管理战略将是创造价值的最大机会。

从自动化到认知：在人工智能的帮助下，自动化正在转变为认知。人工智能已经是一个热门话题，但它正在走向成为首选。人工智能的真正价值在于通过揭示人类永远无法检测到的因果关系来检测流程改进的领域。

从连接到情境化：工厂拥有大量来自机器、设备、人员等的数据点。但仅仅拥有数据是不够的。虽然许多 IIoT 平台和制造执行系统声称它们可以从机器中提取数据，但收集的数据庞杂，IIoT 被归为没有实际价值的庞大数据湖。为了实现真正的 IIoT，工厂必须从连接性转变为情境化。

终极适应性和个性化：未来将青睐那些已经建立了一定程度的弹性和敏捷性的人。毫无疑问，个性化产品的趋势正在渗透到每个制造业。公司应着眼于支持开箱即用的 Automate-To-Order 功能的技术。提供按需适应性和个性化的能力将为那些能够毫不费力地满足对个性化、优质产品日益增长的需求的公司提供明显的竞争优势。

第四次工业革命正在真正改变我们设计、制造、采购、供应和服务的方式。线性的、脱节的和反应性的过去将让位于一个循环的、整合的和可预测的未来。

工业互联网平台采用微服务架构，基于低代码平台可配置开发，聚焦设备互联、制造协同、运营管控、数据智能场景，沉淀了诸多应用，打破了转型成本高昂且仅适用于大型企业的神话，让中小企业也能快速应用，加快数字化转型，构建快速适应市场的竞争优势。