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四次工业革命是网络技术与 进制造技术的完美融合。无论是 提出工业 4.0 的德国，还是致力发展工业因特网的美国，都把智慧生产与智慧工厂视为工业 4.0 时代的核心。
科学界曾在 20 世纪预言，智能机器人将在未来完全代替人类工作，高度数字化的无人化工厂会成为生产制造业的主流。然而，在以自动化生产为主的工业 3.0 时代，再高度自动化的生产设备也无法脱离工人的操作。随着 四次工业革命的降临，这个梦想将不再是科幻电影中的美好愿望，而变成活生生的现实。
根据西门子洛斯福的解释：工业 4.0 时代的工厂将变得高度智能化，甚至连产品零组件也会获得智能。智能生产线会根据产品零组件中事 输入的需求信息，自动调节生产系统的配置，指挥各个机器设备制造出千变万化的个性化订制产品，这就是未来的智慧生产与智慧工厂的概况。
在德国，智慧生产被定义为“数字化生产”。工程师的绘图技术在智能工厂中将变得不再那么重要。因为在“数字化生产”模式中，产品的设计研发、零组件制造、生产组装，都是在同 个大数据平台上完成。“ 研发，后生产”的传统制造节奏不会出现在智能工厂中，研发与生产几乎是同步进行的“数字化生产”，已经不再需要纸本的设计图。
不用纸本设计图的“数字化生产”模式，不仅节约大量纸张，也大幅压缩产品的研制周期与上市时间。此外，这种智能生产模式让工人的工作方式也产生很大的变化。在未来的智能工厂中，负责产品零组件装配的工人无须再亲自动手，他的工作台上会有若干不同类型的零件盒，每当智能生产在线的自动引导小车运来某种待加工产品时，计算机就会从大数据平台中撷取相关信息，生产线的智能传感器会自动扫描待加工产品的条形码。然后，该待加工产品会经过智能生产在线的数十个质量监测节点，被智慧机器人安装上各种所需的零组件。
工人的主要任务就是对产品加工流程进行“视觉检测”。经过智能生产线的多次装配与质量检测后，加工完毕的成品就会被传送到进行包装的位置。
在工业 3.0 的自动化工厂中，产品的包装与装箱仍然未能完全脱离人工。但是，在工业 4.0 的智慧工厂里，这些工作都会由智能机器人来完成，机器人把装好的产品用升降梯与传送带发往企业的物流中心。依照传统的生产流程，要完成这 系列任务需要数十名，甚至上百名工人;而智慧工厂的工人不需要手工完成上述工作，其主要任务就是对产品加工、包装、分配流程进行“视觉检测”，监督智慧生产线的运作状况。
个人能达成过去上百人的生产效率，而且保持更好的产品质量，将操作失误降到 低，这便是智能生产模式与智能工厂的魅力。
网络经济的发展，让全 形成 股虚拟经济与实体经济跨界整合的潮流，这也对制造企业提出更高的要求：
，企业必须缩短产品上市的时间。
网络技术的发展，让社会发展节奏不断加快。在这种大环境下，更新速度成为各种企业克敌制胜的法宝。假如研发与生产周期还停留在原有水平的话，企业就会不敌产品更快上市的竞争对手。
其次，企业必须改变提高生产效率的方式。
传统工厂提高生产效率的办法，主要是让工人严格按照经过反复研究的标准化操作规范来作业，并且不时地加班。这种高投入、高耗能的工作方式，已经愈来愈难以提高工厂的生产效率。
后，变幻莫测的个性化市场需求，促使生产制造流程必须具有更高的灵活性。
立足于大量标准化生产的流水生产线，是 二次工业革命 重要的发明之 ，这使得人类的工业制造水平大幅提升。尽管 三次工业革命催生自动化生产线、数控工具机、弹性生产线，但大量标准化生产依然是制造业的主要生产模式。随着个性化消费日益成为市场主流，生产大量、多种类的个性化订制产品将成为制造企业的主要任务。这就要求生产制造流程必须具有高灵活性，以适应个性化生产的要求。
融合虚拟生产与现实生产的智慧工厂，就是被市场需求新形势催生而出的。以网络化生产与数字化制造为特征的智能制造模式，正在成为决定企业发展成败的关键。
智能工厂的运作，无法脱离创新的软件与强大的硬件，其中 重要的就是产品生命周期软件。产品生命周期包含 初的方案设计、技术测试、生产规划，以及流水在线的加工组装、外形包装、装箱等环节。产品经过物流配送到 终使用者手上时，才算完成 个周期。随着工业 4.0 体系的进 步完善，产品生命周期甚至会延续到产品报废回收的阶段。
智能生产模式可以借助产品生命周期软件来优化产品生产流程，这也将促使企业改变原有的生产管理方式，并调整自己的组织结构。
从根本上来说，工业 4.0 策略之所以会把智慧生产与智慧工厂视为核心发展内容，是为了在生产者与 终使用者之间建立直接联系。若想要实现这个目标，制造业就需要在三个层面上努力升 ：
，建立灵活的生产网络。
所谓灵活的生产网络，指的是融入 进网络技术的个性化生产体系。美国的“工业因特网”就是以此为重点研究对象。传统的 C2B(Customer to Business，顾客对企业)商业模式是 下订单再生产。物联网发展成熟时，消费者与工厂的智慧生产线就可以透过同 个大数据平台实现直接链接。
例如，在工业 4.0 时代的智慧工厂里，消费者可以对汽车等产品进行“客制化”预订。从提出需求开始，智能网络能随时把生产商的信息传达给 终用户， 终使用者也可以借助虚拟可视化等技术参观智慧工厂的“模拟生产”，见证灵活高效率的智能生产流程。智慧工厂已经能做到自主生产，省去工厂管理阶层、研发部门、生产部门开会协调工作的环节。如此 来，消费者就能更快、更便宜地获得自己想要的个性化产品。
二，工业大数据的运用将为制造业带来巨大的商机。
工业大数据的价值主要体现在三个方面： ，大数据技术能提高工厂的能源利用率;其次，大数据技术让工业设备的维护效率提高，又实现质量的突破; 后，大数据可以优化生产流程，并简化营运管理方式。
例如，智能工厂可以在工业大数据的帮助下制造出智能汽车引擎。智能汽车引擎上安装多种微型智慧传感器，这些传感器会自动搜集汽车在行驶状态下的各种数据。智能传感器与智能工厂的工业大数据平台保持联网状态，可以实时将搜集的数据传输到大数据中心。大数据中心的智能软件分析系统可以自动对汽车运行状况进行精确检测，甚至预测汽车在未来可能发生的故障，从而增加汽车安全性与智能引擎使用的寿命。
三，智能机器人与智能生产线将被制造企业广泛应用。
西门子曾在 2014 年德国汉诺威工业博览会上展出新研发的智慧生产线。在围观观众的赞叹声中，两个智慧库卡(Kuka)机器人进行完美协作，熟练地装配福斯 七代 Golf 汽车的车门。
智能机器人 令人心醉的并不是精准快捷的装配技术，而是可以实现 M2M 模式的“机器对话”。智能生产线将人、机器、信息融为 体，其中 主要的是机器与机器之间的“沟通”。假如前 个智能机器人加快速度，后 个智能机器人就会自动收到前者发送的信息。如此 来，两个机器人即可灵活而有默契地改变工作内容。前几分钟自动安装车门，后几分钟变成合作安装方向盘，并且喷漆。这种立足于“机器谈话”的智慧生产，是对工业 3.0 自动化生产的跨越式升 。
由此可见，工业 4.0 时代的智能化生产模式，将为人类的生产与生活带来前所未有的巨大变化。例如，生产在线的工人将会愈来愈少，可以相互“沟通”的智慧工业机器人愈来愈多。
截至目前为止， 制造业里的工人与机器人比例还远远未能达到“无人化工厂”的标准。日本工厂平均每 万名工人占有 306 个机器人，这是全 的 高纪录，相较之下，韩国工厂只有 287 个，德国工厂 253 个，美国工厂 130 个，而中国工厂仅有 21 个。从这个角度来看，工业 3.0 时代的自动化生产尚未完全让制造业摆脱人海战术。特别是拥有“ 工厂”之称的中国，对工业机器人的需求十分迫切。
在机器人发展史上，工业 4.0 时代对应着机器人 2.0 时代。2.0 时代的机器人不再完全受制于按钮操控的自动化设备，而是可以与工人进行人机合作，并且对环境与任务进行灵巧的感知。
随着人口优势的逐渐消失，中国对智能机器人与智慧化无人工厂的需求将会愈来愈大。
但洛斯福指出，未来的无人工厂并不是完全淘汰工人，而是把工人从体力劳动与简单脑力劳动中完全解放，扮演更有创造性和挑战性的角色。例如，技术创新、策略规划、生产监督及协调维护智能机器的正常运作等。可见，以智慧生产与智慧工厂为重心的工业 4.0，将会对工人的素质有更高要求。