在升级工业2.0的基础上，广泛应用电子与信息技术，使制造过程自动化控制程度再进一步大幅度提高。生产效率、良品率、分工合作、机械设备寿命都得到了前所未有的提高。在此阶段，工厂大量采用由 PC、PLC/单片机等真正电子、信息技术自动化控制的机械设备进行生产。自此，机器能够逐步替代人类作业，不仅接管了相当比例的“体力劳动”，还接管了一些“脑力劳动”。
工业4.0概念是2013年《高技术战略2020》 确定的十大未来项目之一，并已上升为国家战略，旨在支持工业领域新一代性技术的研发与创新。
工业 4.0 是实体物理世界与虚拟网络世界融合的时代。但业界对工业4.0的响应者却不多，原因之一是所谓的虚拟网络-实体物理系统(Cyber- Physical System，CPS)融合的主要思想，美国早在若干年前就已提出。未来10年，基于 信息物理系统(Cyber-PhysicalSystem，CPS)的智能化，将使人类步入以智能制造为主导的第四次工业。产品全生命周期、全制造流程数字化以及基于信息通信技术的模块集成，将形成一种高度灵活、个性化、数字化的产品与服务融合新生产模式。
工业4.0概念涵盖许多相关技术和服务模式，例如云计算、大数据分析、物理网络系统(CPS)、机器技术、增强现实(VR)、物联网等。在工业4.0时代，制造型企业将建立并运营比以往更加智能的工厂，他们可以轻松满足客户定制化需求。这种模式被称为工业物联网或IIoT。
推动工业4.0通常需要技术协作。例如，CPS为云服务提供支持，这使得智能对象和基于云的编程模块实现交互；大数据分析能力使得机器变得越发智能，其他新兴技术如人工智能(AI)、增强现实(VR)、3D打印等解决方案为工厂提供了前所未有的敏捷、精准、高效的制造。
在发展过程中，数据量，计算能力，连接量大幅度上升；数据分析能力和商业智能(BI)进步明显；新型人机交互可用性增强；数字化显著例如先进的机器技术和3D打印技术的出现。
麦肯锡企业密切关注工业4.0的进展，以便抓住工业4.0相关技术创造的新机遇。传统的制造商业模式正在被新型模式所替代。为了获取工业4.0所带来的效益，必须为接下来的数字化变革做好充足的准备。
支持工业4.0应用的平台需要的系统以适应不断变化的市场需求和行业趋势。在未来几年新技术出现之时，加以利用。
未来工厂将是一个可以及时被和塑造的有机体，他们将连接比以往任何时候都多的实体，如客户服务中心、原材料供应链、分销渠道等。而今天的制造通常是由制造厂互不兼容的自动化技术组合而成，这不利于各制造系统间进行数据共享。智慧工厂将利用物联网云平台获得整个企业制造业务的智能控制能力。
机器学习算法能够识别生产模式和提取反馈，可用于优化生产操作。预测性分析可确定整个工厂系统故障以便及时修复或更换设备避免耽误生产期。
在现代的生产中，工厂数据被交付云端，云端可以提供可视化操作以及强大的分析工具，以便提出更高层次的业务操作流程。
举个例子，英国的一个大型制造商界各地拥有工厂，他们正在汇集所有工厂的自动化平台上的数据，以将各种设备数据、实时数据传送到统一公共云平台上并创建自定义视图。这将让企业从整体视角看到所有的业务操作，便于提高生产效率。
工业4.0技术使能智慧工厂的关键驱动因素是推动个性化生产，与大规模批量生产不同，它能够满足客户即时的需求提供高度定制化的产品。
未来工厂的潜力不是来自企业内部，而是外部。由于工业4.0被证明可能适用于个别公司，因此IT、运营和业务部门的高管需要从更全面的角度来看待这一趋势。他们需要意识到投资的最大回该来自构建工业4.0生态系统，包括设计、生产、运输和产品使用等。
通过连接工业4.0的生态合作伙伴，生态系统中各个组成部分能够提供更大的市场价值。类比于生物学概念，细胞无法单独工作，而是依赖互利共生的有机整体。物联网尤其是云服务能够提供必要的组织架构，帮助各部分高效协同的工作，创建能够在互相关联的生态关系中获取利益的商业模式和智能操作。
工业4.0生态合作伙伴的的关键技术组件在于应用程序接口(API)。制造厂向合作伙伴API可以促进合作伙伴创建各种所需的应用程序。
为实现这一途径，公司需要部署物联联网平台，这能够促使整个生态合作伙伴以PaaS的服务模式分享面向服务的API。应用将快速对不同的资源和数据类型进行业务分析，而过去需要专门的程序员进行分析。并轻松适配云供应商特定的数据提取、差异存储、分布式计算和机器学习的API。
通过利用API和云计算，企业将建立并分享新一代面向制造的物联网应用，这将是工业4.0或工业物联网的核心。这不仅提供更强的智力和更高的效率也带来了商业模式的变革。
构建一个能够制造独特的、高度定制化产品的智慧工厂，消费者或企业需要找寻高度依赖与利用工业4.0的全部潜力。一个新的专为最新的制造API平台正在出现，它将帮助公司快速开发，管理甚至进行产品盈利服务。
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