在現(xiàn)今制造業(yè)中，數(shù)碼化(digiTIzaTIon)與連接性(connecTIvity)扮演著與機(jī)器人與人力一樣重要的角色，盡管每天都有新的工具與系統(tǒng)出現(xiàn)，不過一些核心技術(shù)對企業(yè)成功至關(guān)重要。制造業(yè)者在工業(yè)4.0時代所需的五大核心技術(shù)，分述如下：

一、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)：網(wǎng)絡(luò)科技與智能型設(shè)備使人們能夠?qū)崿F(xiàn)將多臺機(jī)器同步，將訊息發(fā)送到與計(jì)算機(jī)通訊的手機(jī)，開始數(shù)據(jù)交換循環(huán)，從而更有效率的獲得比單獨(dú)設(shè)備更多知識，例如冰箱透過分析用戶的喜好來改變功能等。

在IIoT中的工業(yè)設(shè)備等也利用相同概念，透過從工廠現(xiàn)場到后臺的集成性設(shè)備網(wǎng)絡(luò)共享數(shù)據(jù)，除可提高生產(chǎn)力外，還可進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)、遠(yuǎn)程監(jiān)控等方式降低成本，讓制造商快速擴(kuò)展?fàn)I運(yùn)。

通常用于移動或控制大型機(jī)制的執(zhí)行器是IIoT成功集成的傳統(tǒng)案例，執(zhí)行器可實(shí)時提供數(shù)據(jù)讓員工了解機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)的好壞，讓團(tuán)隊(duì)防止故障并優(yōu)化性能。

二、大數(shù)據(jù)(Big Data)：現(xiàn)今的制造商透過IIoT等系統(tǒng)獲得的訊息量是前所未有，透過大數(shù)據(jù)技術(shù)分析這些信息，可提高效率或做出更為謹(jǐn)慎的商業(yè)決策。

通訊設(shè)備制造商Extreme Networks利用大數(shù)據(jù)解決方案集成供應(yīng)商、零組件及生產(chǎn)流程等所有訊息，使他們能以主動取代被動面對產(chǎn)線挑戰(zhàn)，貢獻(xiàn)豐富數(shù)據(jù)量的工具有IIoT設(shè)備、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)(CRM)如Salesforce、金融工具如Recurly，Stripe等，與工業(yè)數(shù)據(jù)庫如Thomas Network。

三、區(qū)塊鏈(Blockchian)：區(qū)塊鏈的去中心化與分散式帳本在各種產(chǎn)業(yè)中得到廣泛應(yīng)用，企業(yè)可安全的存取數(shù)據(jù)，已有工業(yè)公司與制造商將該區(qū)塊鏈用于涉及交易的供應(yīng)鏈流程。區(qū)塊鏈就像一個共享電子表格及文檔的網(wǎng)絡(luò)，透過不斷更新并相互通訊以調(diào)和差異，由于沒有中心化機(jī)構(gòu)存在，黑客的攻擊也困難得多。

工業(yè)公司正大力投資用于各種用途的區(qū)塊鏈，包括遠(yuǎn)程驗(yàn)證IoT設(shè)備、將日期與時間加到紀(jì)錄中以防止被竄改、在業(yè)務(wù)合作伙伴與主管人員間透過私有區(qū)塊鏈共享敏感數(shù)據(jù)，或使用區(qū)塊鏈將每個交易附加一個獨(dú)特的標(biāo)記，以提高質(zhì)量控管與建立問責(zé)機(jī)制。

四、擴(kuò)增實(shí)境(AR)：AR是一項(xiàng)利用信息與視覺輔助手段豐富生活體驗(yàn)的技術(shù)。制造業(yè)的工人與工程師可用AR設(shè)備來加強(qiáng)工作流程，進(jìn)行更有效的協(xié)同作業(yè)，例如一位機(jī)械工程師可在設(shè)計(jì)零件時，使用AR設(shè)備來實(shí)時接收管理層的反饋。

這種方法比來回傳遞設(shè)計(jì)草稿要快得多，可實(shí)時與數(shù)據(jù)互動的穿戴式設(shè)備，已透過減少員工在產(chǎn)品與計(jì)算機(jī)間來回走動的時間，提高員工工作效率，該技術(shù)可能會顛覆制造業(yè)有關(guān)安全培訓(xùn)、物流、維護(hù)或產(chǎn)品開發(fā)等流程。

五、機(jī)器人(Robot)：現(xiàn)代機(jī)器人可與IIoT設(shè)備進(jìn)行交流，藉此快速學(xué)習(xí)并提高生產(chǎn)力，也可協(xié)助人類處理運(yùn)輸或危險的任務(wù)，例如Pipeguard RoboTIcs生產(chǎn)在排水管中檢測泄漏的機(jī)器人，每個機(jī)器人都與云端分析平臺保持通訊，為制造商與當(dāng)?shù)厮聵I(yè)部門提供有效的數(shù)據(jù)分析，避免了因派遣人類員工而生的受傷風(fēng)險。