工業4.0簡單說就是第四次工業革命，而這第四次的工業革命，可以說是「正在發生中」、也可以說是「快要發生」，總之就是尚未發生完畢。這只是預言，預言會發生一次革命。
但為何會發生革命呢? 那是因為在終端消費市場，顧客的價值觀已經有了很大的改變，包括消費者對於大量生產的產品的不耐；加上新一代技術有所突破，包括互聯網、物聯網、大數據與機器人。在這二大趨勢的交錯影響之下，德國才會預期會發生革命，並且命名為工業4.0。
但這畢竟只是預言。也就是說，「何時」會革完、革掉「什麼」、革成「什麼樣子」，其實都還不確定。只是山雨欲來風滿樓，看來這場革命是免不了的事情。
也許有人會說，那是否等「革完」之後，再來看看怎麼因應。這也是個辦法，只是有點危險而已。因為您並不知道，在革的過程中，自己會不會就是那個被革掉的命。如果沒有辦法盡早知道且因應，或許頭都掉了，還不知道為什麼。而且，若無法儘早預知，究竟會革成什麼樣子；若等到別人都瞭解且因應了之後才想去追，只怕到時候市場早已經被搶光，來不及了。也就是說，若無法儘早知道、且跟上，那不是不小心被革掉、就是會變成下一波的犧牲者。
所以，認真說起來，工業4.0並不是利多，反而是威脅與利空。該如何避開危機、成為下一波的生存者，才是必須去了解工業4.0的目的。
工業4.0的因應之道，由於局勢尚未明朗，此時實在難有定論。若能從整個消費市場大環境的趨勢來回推，或許是可行的方法之一。
從終端消費市場的大環境趨勢來看，現在的消費者已經不願意再滿足於量產的產品了。對於工廠所能提供的少量選擇，以往只能選擇要或不要，或從眾多不喜歡的選擇中，選擇相較之下比較不那麼討厭的產品。而現在，要求量身訂作的呼聲，已經越來越大了。這不是類似昂貴的奢侈訂製品，而是有著合理價格的平價客製品 (這就是我們常聽到的所謂大量客製化的意思：有著客製化的產品，卻賣大量生產品的合理價格)。加上消費者越來越缺乏耐心，當消費者下定決心下單購買後，能耐心等待的時間已經越來越短了。消費者總是希望能在極短的時間之內 (例如24 or 48小時)，工廠就能客製生產並送到自己手中。
這些要求對於工廠來說，說真的，有些實在是難以做到、互相矛盾的無理要求，工廠是不會輕易答應的，因為工廠的原始架構就是為了要「量產」。
但由於互聯網的興起，消弭了資訊的不對稱，而且消費者可以快速且低成本的串聯，反客為主、主動出擊，透過社群、網路交易、微電商等，逐漸加大施壓的力度。再加上智慧手機與3G/4G的普及，隨時/隨地都能上網，讓原本只能定點上網的地域侷限性，也被打破了。
這二股力量的疊加，鋪天蓋地，導致工廠沒辦法再堅持與拒絕、得開始順應潮流、因應對策。此時更雪上加霜的是，全球環境開始走向長期供過於求與需求疲軟，導致競爭更加惡化。這些種種的因素交互作用，才導致於工業界的第四波革命即將爆發。
那麼我們該如何因應呢?
雖然我們對於工業4.0這個名字，還是很陌生；但其實他的實質內涵，早就已經在上演了。以往工廠的二大重點只有成本與良率；而現在，交期卻變成首要重心，但交期已經被壓縮到會嚴重影響成本的地步。又例如，平均每張工單的數量，這幾年來逐年下降，雖不至於達到客製品的程度 (除非打樣，不然數量不會只有一件)，但過於頻繁的換線，早已經讓工廠的效率直線下滑，甚至於影響到總產能、成本與良率的地步。還有，隨著新產品生命週期的逐漸縮短，新產品量產的Ramp up速度，將是未來決勝負的關鍵。也就是說，工廠早就已經在被動因應與改變了。
讓我們從另一個角度來看：各種新科技也有了突破性的發展，例如：互聯網、物聯網、大數據、機器人與CPS(虛實整合)。透過互聯網可以協同工廠與消費者，讓二者之間原本對立的單行道，轉變成協同的雙向運作；甚至於讓消費者與生產者的角色重疊，例如讓消費者同時也扮演著生產者的雙重身份。物聯網的興起，則降低了數據連線與收集的成本，讓更多的數據得以匯集，提供未來一切變革的基礎。而大數據則基於這些數據，以預測及優化二大主軸，強化交易、產品與工廠的運作效率。最後，透過機器人的彈性製造，不單只是省人或取代人，而是將大量客製化的需求得以實際實踐，提供最底層的硬體基礎。而CPS則透過模擬技術，加速產品的研發與量產之間的段差，讓新產品盡快上市。透過這些新技術，可以讓工廠不再只是被壓迫後的被動改善；透過這些新技術的引進，工廠可以主動出擊。以新的技術，強化管理系統，搭配管理制度與文化的革新，迎頭趕上，創造出新一代的競爭力。
所以，既然工業4.0是為了因應終端消費市場的趨勢所發生的革命性改變，那在不同的產業、下中上游，就會有其各自的因應之道。例如，終端產品生產工廠的因應之道，與提供他們原物料的工廠的因應之道就會不同；而供應工廠機台的設備商的因應之道也會更不同。又例如，生產3C產品的工廠與生產衛生紙的工廠的因應之道，應該差異很大。這也是工業4.0有趣的地方，每個公司因為不同的產業、上中下游，對於工業4.0威脅的因應之道，其實都不相同。沒有標準答案或「神奇子彈」，可以各說各話、各自表述，但是大家都對。
總之，對於工業4.0，請不要再迷惑於華麗的空洞論述。透過分析自己的歷史數據，找出因為大環境的改變而持續「惡化」的指標，例如交期越來越短、換線越來越頻繁等，然後導入包括互聯網、物聯網、大數據與機器人等新的技術，打造自己的解決方案。這或許就是工廠能否在這波工業4.0中成為贏家的方法之一吧!
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