在工业4.0时代，消费者可以依个人市场需求要求产品，并必要与工厂交流，而工厂会朝智能工厂（SmartFactory）迈向，并发展随选生产，动态制订生产计划，以超过消费者个人的市场需求（即便只有一张订单和一个产品），这整个发展必须智能网实系统（Cyber-PhysicalSystem，全称CPS）及物联网（InternetofThings，全称IoT）涉及软硬件及基础设施的因应，以首创人机人与自然并存的环境，使传统制造业显得更加智能化与更加有效率，涉及的关键技术还包括有：物联网、人工智能、大数据、云端运算和网络安全等，这些关键技术的发展同时代表着无限商机与挑战。 物联网：工业4.0的核心 物联网（IoT）是工业4.0的核心基础。根据BIIntelligence估算，到2017年连网硬件出货量将超越智能手机，而世界经济论坛（WEF）预测2020年将不会有300亿台设备相连到物联网，物联网产业潜藏商机多达1兆美元。而什么是物联网？非常简单地说道，是指每个物品、人或生物，都会有一个唯一标识符，通过感觉测系统与外围组件，如：无线射频识别（RadioFrequencyIDentification，全称RFID）、传感器、嵌入式系统、计算机视觉设备等搜集信息，再行经由互联网传递信息，人或是机器就可以依据搜集到的数据展开分析与决策，进而掌控早已连上网络的物体，继续执行决策的任务，连上物联网的物体间也可以相互交流与协作，物联网软硬件的蓬勃发展，让工业4.0的智能网实系统（CPS）及智能工厂的构建更进一步。
物联网的主要技术还包括：RFID、有线及无线传感器等负责管理搜集数据的感测技术与硬件，以及ZigBee、IEEE802.15.4、WirelessHART等通讯协议或是802.11、Wi-Fi、4GLTE等行动通讯协议等网络涉及技术及网通设备。 人工智能：工业4.0的脑神经 人工智能（ArtificialIntelligence，全称AI）最先是在1956年Dartmouth学会上明确提出，系指由人工生产出来的系统所展现出出来的智能。美国学者预测，2045年机器的智慧将多达人，但只不过机器享有过人的智慧并不乏先例，在1989年IBM的超级计算机深蓝即战胜了西洋棋棋王，而Google的人工智能系统AlphaGo在2016年也击败韩国的世界围棋棋王。
人工智能涵跨计算器与信息、数理逻辑、掌控与自动化理论、仿生学、生物学、理解心理学、经济学和哲学等多门学科，以及科学知识提供、推理小说、搜索和数学优化、类神经网络、深度自学、科学知识处置系统、计算机视觉、智能机器人等研究，人工智能的深度自学与专家系统的创建将造就工业4.0的深度发展。 大数据及云端运算：工业4.0的关键承托 大数据（BigData）又称海量数据，其数据源有可能是过去人工或机器记录的数据，或物联网硬件大大产生的动态数据，也有可能是早已不存在互联网上的信息，数据数据量不会仍然产生或改版，而构成海量数据。数据大并无实质意义，智能化生产的关键技术在大数据的分析，也是机器深度自学的关键技术，其重点在于预测，利用数据探查的技术，在海量数据中寻找原本容易找到的关联性或是经验，以较慢积累经验值，并作出精准的预测与决策。
大数据与云端运算相辅相成。美国国家标准与技术研究院（NIST）将云端运算定义为：云端运算是一种模式，能便利且随市场需求突发事件地通过连网读取广大的分享运算资源（如网络、服务器、储存、应用程序、服务等），并可通过最多的管理工作与服务供应者对话，较慢获取各项服务。在云端运算里基本可分成公有云及私有云，一般来说，大企业不会创建私有云，建设网络储存服务器（NetworkAttachedStorage，全称NAS），自己管控企业内部所有的数据，而中小企业或个人则大多不会用于公有云，如：免费的百度云、Dropbox、Google、Amazon以量计价的公有云端服务等，未来的云端运算发展，由于海量数据在云端展开储存与运算，因此，网络安全对于大数据及云端运算而言，将具备近于关键之地位，堪称让工业4.0的发展，可以无后顾之忧的最重要承托。
工业4.0的关键技术，还包括：物联网、人工智能、大数据与云端运算等，已全面应用于在我们的日常生活及制造业，除了增进传统制造业智能化生产，提高产业竞争力，也渐渐提高人们的生活，符合消费者客制化，面临未来工业4.0的浪潮，我们不应尽早了解与自学工业4.0的关键技术，并有效地统合与运用，以在工业4.0时代占据一席之地。
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