隨著工業(yè)4.0時代來臨，企業(yè)工作環(huán)境幾乎已被各種技術滲透。而首要挑戰(zhàn)之一是接受機器人和機器人制程自動化(Robotic Process Automation;RPA)。企業(yè)正在學習這些機器和軟件系統(tǒng)能發(fā)揮的作用，并在改進和優(yōu)化其商業(yè)模式。因為機會眾多、規(guī)模龐大，所以需要一段時間才能充分利用工業(yè)4.0帶來的正面效益。
據Diginomica報導，在工業(yè)4.0時代，企業(yè)的建構過程將以系統(tǒng)互操作性和信息透明度為核心，而將啟動去中心化決策的新時代。當人們開始了解何時何地可應用RPA時，就能進一步調整工作流程，使其更高效。
拜信息清晰度和數據分析讓效率大增之賜，企業(yè)現在可將重復性任務交由人工智能(AI)執(zhí)行，釋放出人力資源。透過連接機器、工作流程和系統(tǒng)，企業(yè)正在沿著整個價值鏈和供應鏈建立智能網絡。
而這些供應鏈可自主地控制和管理對方。但這并非即插即用的快速解決方案，因為數據本身并無多少價值。唯有企業(yè)開始將業(yè)務相關數據套用到這些數據所存在的服務和應用時，才能開始自稱為工業(yè)4.0企業(yè)。
報導認為，智慧自動化可區(qū)分為五個層次。
一、自我優(yōu)化(Self-optimisation)：這是設備、應用程序和更高級IT系統(tǒng)能適應數據量、速度和變量帶來的變化條件的能力。用軟件工程術語來說，這意味著企業(yè)有責任從零開始建構，同時也意識到需要向上和向外建構。
二、自我配置(Self-configuration)：設備可在充分了解其周邊網絡和更廣泛環(huán)境的情況下啟動，從而自動進行智能配置。此為讓軟件能知道在部署時必須知道的知識，以及知道在未來某個時間點可能不知道需要知道的一切。
三、自我管理(Self-management)：自我管理是指是能解決故障、錯誤或性能問題。
四、認知(Cognition)：這并非具自我感知能力的智慧機器的認知，而只是開始給機器數字身分和參考點，使其能從整個網絡中發(fā)生的事件學習。當機器開始意識到有更廣泛的活動網絡，則其會開始對周周環(huán)境有一定程度的認知。
五、智慧支援(Intelligent support)：當所有上述因素開始無縫、協調地融合和運作，企業(yè)就可開始向上建設，并提供1個支持層。該層是由所有下面自動層所促成。
隨著工業(yè)4.0成為現實，企業(yè)需了解的是就算在智能化前的自動化階段，企業(yè)功能也一直在努力運作。人們需確?，F有生產流程的完整性(integrity)不會中斷。
報導認為，創(chuàng)建、開發(fā)、設計工業(yè)4.0企業(yè)，絕非一蹴可幾。但即使企業(yè)接受此事實，要讓整個企業(yè)當成下一代企業(yè)來運作，應從數據流、工作負載、服務和應用程序，一步一步確實做起。
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