工业4.0对于整个制造业的改造不仅仅是技术层面的，更大的意义是其可以改变现有制造业的生产模式，从之前的B2C模式变为C2B这种需求导向性商业模式对于整个产业带来的意义更大。
一家企业或者一个行业需不需要工业4.0完全是有行业的属性来看，因为从商业的角度来说，怎么使企业获得更高的利润、更好的发展下去才是至高无上的真理。从这个逻辑出发，可以说有很多企业看起来并不是很需要工业4.0.
新技术带来的不仅仅是便利、成本的节省，更重要的也是对新的盈利模式的催生。
自动化本身已经是红海，然而，人工智能技术、移动互联技术、物联网技术使得自动化与之融合后为传统的制造业、流程工业等赋予了新的能力，这些能力带来了产业的升级、优化的空间，也赋予了消费者更多的选择和更高品质的生活。这也是众多众多自动化企业的发展趋势。
就技术而言，在PLCopen的Part4里实现了协同运动控制，将原有的CNC、机器人与定位同步控制纳入统一软件架构，这使得机器人能够与传统机器融合在一起构成产线，尽管如此，原有的机器人与工艺设备集成仍然会有难度，2015年开始，Comau与B&R合作的openRobotics突破原有的产线集成，将机器人作为一个对象由其平台的mapp来实现软件集成，这里，机器人将被视为一个执行单元，与工艺设备的同步、定位控制、逻辑、安全动作进行集成。
云服务的平台正在由Cisco、华为等来自传统的移动互联公司构建，这些服务基于大量数据采集，IoT技术提供直接的数据采集服务，尽管这些技术目前尚未真正大量的使用，但前沿的技术企业已经在为我们寻求跨界的应用，以前，那些算法被应用于商业系统，而今天这些技术同样开始被移植于智能制造系统。
预测性维护往往是需要“专家系统”的—这个专家系统是基于对机械零件如轴承、联轴器等进行数十年的工程参数累积而形成的，这使得传统的专家系统往往非常昂贵，而新时代，人工智能算法的成熟使得可以基于大量数据的自学习能力来应用于预测性维护成为了可能，现在，新的测量系统的专业企业正在基于这些数据分析来进行更广泛的智能制造应用，例如：通过测量大量的零配件转配过程的误差，为质量的提升给出预测性调整。
智能化可能更为符合未来的发展描述，自动化只是智能的一部分，而智能涵盖了但却不仅只有自动化，而包括感知、分析、思考、判断、决策者系列与智能相关，也包括呈现(如VR技术)、反馈等，这些前端与后端构成了智能化的部分。