工業4.0意味著生產全面數位化，藉由大數據與人工智慧（AI），提升整體執行效率，加強客制化生產概念外，制訂決策也能更加精準，當然許多目前需要人力的作業，未來將會被數位系統取代。。
在大數據、AI、網路技術帶領下，許多產業都已走在工業4.0，只是不同產業類別，發展速度需求不同，可能高科技產業已在快速成長或高原期，傳統產業則仍在發展初期，所以協助廠商必須客制化解決方案，幫助產業升級。
Intel亞太區製造業解決方案總監李立仁表示，工業4.0最重要基礎，就在設備機具能夠連網，產生數據轉換成有用資訊，提供系統模擬各種狀況，分析不同風險，同時讓AI深度學習，最後區分巨量數據資料，保留在終端或雲端。
想像自動駕駛系統，車用電腦利用各項感應器與現有數據，反應行車時各種狀況，當車子停下時，再回傳數據給雲端系統學習，判斷不同行車狀態所需反應，再把學習資料回傳給車用系統，讓自動駕駛更加聰明。
李立仁說，工業4.0類似自動駕駛概念，工廠內各項機具與感應器，藉由內部系統蒐集資訊與分析，區分現場反應與回傳雲端，AI利用雲端資料深度學習，再把有用判斷回傳系統，當作未來現場判斷依據。
工業4.0時代，蒐集數據也會越來越多樣化，不僅是數據報表，攝影機拍攝生產器械運作，也能夠成為AI判斷維修或危害發生依據，許多現在必須仰賴人類執行工作，未來可能都會被智慧化系統取代。
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Intel亞太區製造業解決方案總監李立仁表示，工業4.0最重要基礎，就在設備機具能夠連網，產生數據轉換成有用資訊，提供系統模擬各種狀況，分析不同風險，同時讓AI深度學習，最後區分巨量數據資料，保留在終端或雲端。
想像自動駕駛系統，車用電腦利用各項感應器與現有數據，反應行車時各種狀況，當車子停下時，再回傳數據給雲端系統學習，判斷不同行車狀態所需反應，再把學習資料回傳給車用系統，讓自動駕駛更加聰明。
李立仁說，工業4.0類似自動駕駛概念，工廠內各項機具與感應器，藉由內部系統蒐集資訊與分析，區分現場反應與回傳雲端，AI利用雲端資料深度學習，再把有用判斷回傳系統，當作未來現場判斷依據。
工業4.0時代，蒐集數據也會越來越多樣化，不僅是數據報表，攝影機拍攝生產器械運作，也能夠成為AI判斷維修或危害發生依據，許多現在必須仰賴人類執行工作，未來可能都會被智慧化系統取代。
