第四次工業革命是網絡技術與先進制造技術的完美融合。無論是最先提出工業4.0的德國，還是致力發展工業因特網的美國，都把智慧生產與智慧工廠視為工業4.0時代的核心。
科學界曾在20世紀預言，智能機器人將在未來完全代替人類工作，高度數字化的無人化工廠會成為生產制造業的主流。然而，在以自動化生產為主的工業3.0時代，再高度自動化的生產設備也無法脫離工人的操作。隨著第四次工業革命的降臨，這個夢想將不再是科幻電影中的美好愿望，而變成活生生的現實。
根據西門子洛斯福的解釋：工業4.0時代的工廠將變得高度智能化，甚至連產品零組件也會獲得智能。智能生產線會根據產品零組件中事先輸入的需求信息，自動調節生產系統的配置，指揮各個機器設備制造出千變萬化的個性化訂制產品，這就是未來的智慧生產與智慧工廠的概況。
在德國，智慧生產被定義為數字化生產。工程師的繪圖技術在智能工廠中將變得不再那么重要。因為在數字化生產模式中，產品的設計研發、零組件制造、生產組裝，都是在同一個大數據平臺上完成。先研發，后生產的傳統制造節奏不會出現在智能工廠中，m.dekuna.com，研發與生產幾乎是同步進行的數字化生產，已經不再需要紙本的設計圖。
不用紙本設計圖的數字化生產模式，不僅節約大量紙張，也大幅壓縮產品的研制周期與上市時間。此外，這種智能生產模式讓工人的工作方式也產生很大的變化。在未來的智能工廠中，負責產品零組件裝配的工人無須再親自動手，他的工作臺上會有若干不同類型的零件盒，每當智能生產在線的自動引導小車運來某種待加工產品時，計算機就會從大數據平臺中擷取相關信息，生產線的智能傳感器會自動掃描待加工產品的條形碼。然后，該待加工產品會經過智能生產在線的數十個質量監測節點，被智慧機器人安裝上各種所需的零組件。
工人的主要任務就是對產品加工流程進行視覺檢測。經過智能生產線的多次裝配與質量檢測后，加工完畢的成品就會被傳送到進行包裝的位置。
在工業3.0的自動化工廠中，產品的包裝與裝箱仍然未能完全脫離人工。但是，在工業4.0的智慧工廠里，這些工作都會由智能機器人來完成，機器人把裝好的產品用升降梯與傳送帶發往企業的物流中心。依照傳統的生產流程，要完成這一系列任務需要數十名，甚至上百名工人；而智慧工廠的工人不需要手工完成上述工作，其主要任務就是對產品加工、包裝、分配流程進行視覺檢測，監督智慧生產線的運作狀況。
一個人能達成過去上百人的生產效率，而且保持更好的產品質量，將操作失誤降到最低，這便是智能生產模式與智能工廠的魅力。
網絡經濟的發展，讓全世界形成一股虛擬經濟與實體經濟跨界整合的潮流，這也對制造企業提出更高的要求：
首先，企業必須縮短產品上市的時間。
網絡技術的發展，讓社會發展節奏不斷加快。在這種大環境下，更新速度成為各種企業克敵制勝的法寶。假如研發與生產周期還停留在原有水平的話，企業就會不敵產品更快上市的競爭對手。
其次，企業必須改變提高生產效率的方式。
傳統工廠提高生產效率的辦法，主要是讓工人嚴格按照經過反復研究的標準化操作規范來作業，并且不時地加班。這種高投入、高耗能的工作方式，已經愈來愈難以提高工廠的生產效率。
最后，變幻莫測的個性化市場需求，KUKA機器人電路板維修，促使生產制造流程必須具有更高的靈活性。
立足于大量標準化生產的流水生產線，是第二次工業革命最重要的發明之一，這使得人類的工業制造水平大幅提升。盡管第三次工業革命催生自動化生產線、數控工具機、彈性生產線，但大量標準化生產依然是制造業的主要生產模式。隨著個性化消費日益成為市場主流，生產大量、多種類的個性化訂制產品將成為制造企業的主要任務。這就要求生產制造流程必須具有高靈活性，以適應個性化生產的要求。
融合虛擬生產與現實生產的智慧工廠，就是被市場需求新形勢催生而出的。以網絡化生產與數字化制造為特征的智能制造模式，正在成為決定企業發展成敗的關鍵。
智能工廠的運作，無法脫離創新的軟件與強大的硬件，其中最重要的就是產品生命周期軟件。產品生命周期包含最初的方案設計、技術測試、生產規劃，以及流水在線的加工組裝、外形包裝、裝箱等環節。產品經過物流配送到最終使用者手上時，才算完成一個周期。隨著工業4.0體系的進一步完善，產品生命周期甚至會延續到產品報廢回收的階段。
智能生產模式可以借助產品生命周期軟件來優化產品生產流程，這也將促使企業改變原有的生產管理方式，并調整自己的組織結構。
從根本上來說，工業4.0策略之所以會把智慧生產與智慧工廠視為核心發展內容，是為了在生產者與最終使用者之間建立直接聯系。若想要實現這個目標，制造業就需要在三個層面上努力升級：
第一，建立靈活的生產網絡。
所謂靈活的生產網絡，指的是融入先進網絡技術的個性化生產體系。美國的工業因特網就是以此為重點研究對象。傳統的C2B(CustomertoBusiness，顧客對企業)商業模式是先下訂單再生產。物聯網發展成熟時，消費者與工廠的智慧生產線就可以透過同一個大數據平臺實現直接鏈接。
例如，在工業4.0時代的智慧工廠里，消費者可以對汽車等產品進行客制化預訂。從提出需求開始，智能網絡能隨時把生產商的信息傳達給最終用戶，最終使用者也可以借助虛擬可視化等技術參觀智慧工廠的模擬生產，見證靈活高效率的智能生產流程。智慧工廠已經能做到自主生產，省去工廠管理階層、研發部門、生產部門開會協調工作的環節。如此一來，消費者就能更快、更便宜地獲得自己想要的個性化產品。
第二，工業大數據的運用將為制造業帶來巨大的商機。
工業大數據的價值主要體現在三個方面：首先，大數據技術能提高工廠的能源利用率；其次，大數據技術讓工業設備的維護效率提高，又實現質量的突破；最后，大數據可以優化生產流程，并簡化營運管理方式。
例如，智能工廠可以在工業大數據的幫助下制造出智能汽車引擎。智能汽車引擎上安裝多種微型智慧傳感器，這些傳感器會自動搜集汽車在行駛狀態下的各種數據。智能傳感器與智能工廠的工業大數據平臺保持聯網狀態，庫卡機器人，可以實時將搜集的數據傳輸到大數據中心。大數據中心的智能軟件分析系統可以自動對汽車運行狀況進行精確檢測，甚至預測汽車在未來可能發生的故障，從而增加汽車安全性與智能引擎使用的壽命。
第三，智能機器人與智能生產線將被制造企業廣泛應用。
西門子曾在2014年德國漢諾威工業博覽會上展出新研發的智慧生產線。在圍觀觀眾的贊嘆聲中，兩個智慧庫卡(Kuka)機器人進行完美協作，熟練地裝配福斯第七代Golf汽車的車門。