“工业 4.0”战略旨在通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统相结合的手段，将制造业向智能化转型。在智慧工厂里，人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作。
主要含义包括：在数字化工厂的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务 ；清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上的人工干预、正确即时地采集生产线数据、合理地编排生产计划与生产进度 ；集绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效节能、绿色环保、环境舒适的人性化工厂。
智慧工厂的特征：
实现智能制造，首先应有智能制造装备，而这种装备需具备 6 个基本特征：自度量、自决策、自适应、自诊断、自修复、自学习（简称“六自”）。
以此为基础，作为数字化、智能化工厂的自动化智能生产线还应具备“自组织”特征，即能自行组织生产。数字化、智能化工厂的智能制造装备通过外部条件的变化，能“自适应”生产工艺和要求的变化，及时对装备进行调整。
工业 4.0 智慧工厂的基本架构，一般分为设备层、执行层、运营层、决策层。处在上层的是与生产计划、物流、能源和经营相关的 ERP、CRM、SRM 等，以及产品设计、技术相关的 PLM 。
处在中间的是与制造生产设备和生产线控制、仓库管理相关的 MES、QMS、WMS 功能 ；处在最下层的是感知层，也是至关重要的一层，我们的数据通过设备层的 PLC、DCS传出，实现产品信息的采集以及追溯等。
工业4.0的相关技术
大数据和数据分析技术
对于制造领域，大数据分析可帮助企业改进产品质量，节省能源并提高设备的性能。在工业4.0的环境下，对不同数据源（设备、系统和企业）进行收集和分析，将成为未来企业进行实时决策的标准配备。
模拟技术
在工程设计领域，不少公司都采用了3D模拟技术来设计产品的结构和材料。未来，模拟技术将扩展到更广的范围。人们可以用实时数据来模仿物理世界，将新产品放入虚拟的生产环境中。在进行实际生产前，公司可以对这些新产品进行测试和优化，从而减少设备装配调试的时间并提高产品质量。
物联网技术
随着工业4.0时代的到来，原先相互隔绝的设备将相互连接，工业系统和生产线将连接成一体。到时，网络安全的重要性将大幅提高。安全可靠的网络通信以及身份辨别和接入管理系统将变得至关重要。
云计算技术
很多企业已经开始使用职能和数据分析的云应用，未来更多的生产数据和功能将搭载在云端，为生产制造提供更多的数据相关服务。随着技术的进化，未来的监测和控制流程也可能会迁移到云上。
很多生产行业已经广泛采用机器人进行生产，但今天的机器人技术变得更加强大。自动机器人不但更加灵活和智能，更可以在彼此之间进行沟通互动，甚至具备学习新技能的能力。这些新机器人不但在性能上远超目前的工业机器人，更在成本上大大降低。
实现工业 4.0 的六大阶段
第一阶段：计算机化
在这个阶段中，公司内部彼此隔离地使用了不同的信息技术。其实在大多数公司中，计算机化已经非常先进，主要用于更有效地执行重复性任务，但是通常用于提供业务应用程序的终端和机器之间缺少连接。
第二阶段：连接性
在连接阶段，信息技术的隔离部署被连接起来。业务应用程序之间以及和设备之间相互连接，并最终可以反映出公司的核心业务流程。通俗来讲就是Internet协议的使用越来越广泛。
第三阶段：可视化
可视化即数字模型，数字模型可以帮助显示公司在任何时刻的情况，以便基于真实数据来做出管理决策，也就是能够让公司实时了解到当前正在发生的任何事情。数字模型的创建也是一个大挑战，数字模型的基础是数据，生产过程中基本上只会收集很少的数据，数据都分散保存在各个地方并且不完全开放。数据捕获对于提供有关整个企业运营的相关数据至关重要。
第四阶段：透明性
这个阶段是让公司了解发生事情的原因，并通过根本原因分析来产生出特定的知识体系，所以这个阶段分析已捕获数据的能力非常重要。
第五阶段：预测性
这个阶段是在透明度阶段的基础上实现预测能力。一旦达到此阶段，公司就可以模拟不同的未来方案，并找出最可能的方案。这涉及将数字模型投影到未来，以描绘各种场景，然后根据它们发生的可能性进行评估。一旦公司能够预见未来的事件，他们还必须准备好采取必要的措施以最大程度地减少这些事件的潜在负面影响。
第六阶段：适应性
预测能力是自动化行动和自动化决策的基本要求，这个阶段的实现可以使公司将某些决策委派给特定的系统，实现自动化响应，即无需人工协助。适应性也对公司本身提出了许多要求，它要求整个价值网络之间进行动态协作，以便不断地审查现有技能和核心能力的发展，以便可以根据需要进行调整，变化会被视为常态。
