眾所周知，工業4.0是德國于2012年所提出的發展計劃名詞，旨在整合資通訊軟硬件，建立虛實整合系統(Cyber-PhysicalSystems；CPS)，繼而以此為核心，輔以智能工廠為精髓，促使制造產業邁向高值化；盡管看似僅為一國創造出來的詞匯，然而影響范圍卻遍及全球，連帶掀起第四次工業革命。

　　深究工業4.0內涵，主要涵蓋三大關鍵要素，一是以CPS為核心技術，CPS透過人與機器的交相連結，以及與物理世界互動，運用網絡以遠程、可靠、實時、安全、協作的方式，去操控物理實體；二是以智能工廠為主要精髓，實時控制整個價值創造網絡，從訂單到交貨的鏈接，實現產品及其生產系統生命周期工程的整合；三是以“人”為關注焦點”，從業人員被定義為升級的操作者，可藉由技術支持提升自身能力，乃至由單純的生產操作者，晉升為管理者與控制者。

　　一、以CPPS打造智能工廠可謂工業4.0精髓

　　總括而論，工業4.0的核心概念是，在生產制造過程中，整合計算、通訊與控制的CPS，連結物聯網，建構智能工廠，形成智能制造與服務的全新商機與商業模式。扮演核心技術的CPS，負責整合計算、通訊與控制；應用在生產制造過程的CPS則是CPPS(Cyber-PhysicalProductionSystems)，個中含括虛擬設計分析、感測、控制、制程/設備、信息交換與生管系統，而CPPS所創造出來的智能工廠，即可稱之為工業4.0的精髓。

　　透過工業4.0理念的落實，一方面可望解決工業生產時，舉凡超接訂單、庫存過多或過少、以及不定時生產等需求，二方面則促使未來工業產品知道自己制成的時間，或知道應當采用哪些參數，才能讓自己達到完美狀態。

　　回顧以往，論及生產制造，其實彷若M型兩端，一邊走的是全人力制造路線，可輕易解決產品生命周期短絀之頻繁換線問題，惟制造的可靠度與效能備受限制、難以提升；另一邊則采取全自動化模式，盡管能夠有效提高生產制造的可靠度及效能，然而技術開發與建置成本不菲，套用于以往大量生產(Massproduction)情境倒還合情合理，一旦進入當今訴諸少量多樣的主流制造趨勢，便難以為繼。

　　反觀工業4.0，則奠基于數字化、虛擬化、網絡化之智能生產系統，著重人機協同，故而能夠巧妙地在前述M型兩端取其中道，形成智能自動化(簡稱“智動化”)新局面。影響所及，全球眾多國家紛紛掀起泛工業4.0熱潮，除了德國提出工業4.0計劃外，美國也在2013年推動先進制造伙伴計劃(AMP)，旨在進行先進研發，借此重新取得國際制造競爭力領先地位；中國在2015年推出中國制造2025(MadeinChina2025)乃是實施制造強國戰略下第一個十年行動綱領，內含國家制造業創新中心建設、智能制造、工業強基、綠色制造、高階裝備創新等重要領域的重點工程實施方案。

    二、泛工業4.0浪潮揭開四次工業革命序曲

　　時至今日，可以確定已經發生的三股重大趨勢。

    其一是美國開始思考智能制造，希冀結合信息、技術與人工智能等元素，對制造或商業流程中每一環節(例如研發、應用)，產生革命性影響，進而完全改變產品在研發、制造、物流、銷售等不同價值活動的流程，同時增加工廠的彈性、減少能源的使用、改善永續環境、降低產品成本，并運用次世代材料滿足新產品開發之需求。

    其二是中國不再是世界工廠，由于陸續調升最低工資、再加上社福保險費用保障，使制造成本逐漸與東南亞國家拉近。

　　其三則是全世界都在談論智能工廠，不管是歐美、日本或亞洲四小龍，都面臨制造業占GDP比重走低、附加價值持續滑落、失業率居高不下...等等諸多壓力，為了扭轉這些負面效應，美國AMP、德國工業4.0、日本再興戰略等“再工業化”計劃現繼現身等。

　　上述三股趨勢的成形，無異是宣告第四次工業革命時代的來臨。第一次工業革命發生于1800年代，系由蒸氣機所帶動；第二次工業革命發生于1900年代，由電力、內燃機、新材料/物質所創造；第三次工業革命發生于2000年代，揭開了所謂自動化的序幕，由電子、數字控制、信息系統所驅動；如今的第四次工業革命，則以智動化、智能工廠為軸心，由CPS、大數據、物聯網、3D技術...等眾多創新元素所組成。

　　一座真正進入智能化的工廠，主要是善用ICT硬件、軟件與系統整合技術，使其生產行為具有感測聯網(IoT)、資料搜集分析(BigData)、人工智能(AI)、虛實系統整合、人機協同作業等特色，進而可以實現諸多營運創新目標，包括了自主調整廠區與產線的產能配置，自主調整上下游供應配送，自主優化生產環境的資源與能源配置，輔助人員正確完成各種操作及組裝，以及實時逆向追蹤生產進度與歷史。

　　三、五大關聯要素助力實現智能工廠

　　在蛻變成為智能工廠的過程，制造企業所需仰賴的關鍵要素，則包括了五大項目。首先是虛擬工廠設計與自動化系統整合，建設實體生產線與工廠前，先在虛擬系統進行生產線與工廠設計，并直接在虛擬系統進行自動化系統整合規劃，以期大幅減少實體建設與系統整合所需資金、時間、材料等重大成本，使產品得以快速進入市場，具代表性的解決方案供貨商有國外的Siemens、PTC、DassaultSystemes等。

　　其次是巨量數據與云端運算，運用云端運算能力分析由每臺機器設備與設備傳來的海量數據，篩選與過濾設備可能故障原因、產品瑕疵發生原因，以提高設備使用率與產品質量，另可借助海量資料分析市場終端消費需求，作為次世代產品功能設計的參考；相關供貨商包括國外的微軟、IBM等等。

　　第三是物聯網，旨在善用傳感、有線、無線或移動等通訊網絡，使來自設備、硬件或控制中心的各種數據與參數，可在彼此之間傳輸，且具有避免電氣干擾、數據竄改、線路備援等安全機制，確保每一筆數據的安全性與穩定度；相關供貨商有國外的Beckhoff等等。

　　再者是機器人/機器手臂，以機器人與機器手臂取代人力，執行高重復性、高負重度、高疲勞性、高傷害性、高危險度等作業，借以提高制造時數與產線產能效率；相關供貨商則有國外的ABB、FANUC、KUKA、EPSON等。

　　第五項為智能設備與系統，借助智能判斷與決策，并主動與其他設備交換信息，無需人力介入便可依據實際狀況進行運轉調配，終至提升材料、能源、人力等資源的使用效率；相關供貨商有國外的GE、OMRON、Panasonic等等。

　　綜上所述，針對智能工廠所需方案，中國在于硬件方面的供應鏈價值體系尚稱完整，惟論及自動化創新應用，則明顯有所不足，亟待迎頭趕上。