工業4.0是德國政府在2011年所創造的名詞。事實證明，工業4.0是一個漫長又複雜的歷程。世界經濟論壇預估工業4.0在全球創造的價值在2025年將達到3.7兆美元。
雲端運算與物聯網對製造業產生莫大的衝擊，除了自動化程度提升與大量數據，下一步必然走向運用AI與機器學習以提升即時分析與預測性分析等複雜的技術。藉由在網路邊際處理數據，邊際運算將成為轉型成敗的關鍵因素。在更靠近數據生成來源的地方處理數據，可縮短數據傳遞的距離，進而降低延遲以及成本，更重要的是能即時洞察。
這樣的洞察將徹底顛覆所有規模的製造業者。而各界也迫不及待迎接這樣的轉型。當我們轉移至隨需式文化之時，消費者期盼產品能比以往更快送達，這意謂廠商必須更有效率地回應需求。在未來，光有更快的回應還不夠快，預料業界將轉移至「預期式製造」，製造商將能預測客戶的需求、瞭解需求的長期演變、並根據需求趨勢管理資源。根據最近戴爾科技集團與Institute for the Future進行的調查，超過75%的跨國企業主管預估將可在2025年達成上述目標。
邊際運算將物聯網裝置無縫整合到網路基礎架構，結合機器學習與即時分析機制，就能迅速蒐集、分析，以及加速運用寶貴的數據。這樣的即時性允許用戶進行預測性維護與即時品管，並判斷出自動化會讓哪些方面受益。舉OTTO Motors公司為例，該企業開發出完全自主運行的機器人，在工廠、倉庫、物流中心等環境運送物料。邊際運算以數據點建構出機器人移動的環境與地圖，並透過機器人蒐集龐大數據。
在過去，只有擁有大筆預算的跨國企業才有能力運用這類技術。如今像OTTO Motors這樣的中型企業也有能力自行開發，並提供給所有規模的企業使用。將原本用在經常性或重複性任務的人力騰出來，如此一來員工就能從事更有生產力的任務，進而提高企業的生產力。
快速激增的產品需求對製造業形成一定程度的考驗。提高開源軟體的運用，並透過邊際運算分享數據對於敏捷與創新程度方面將大有幫助。創造與共用各種原型開發工具、技術、流程以及服務，以「家庭代工業」的模式生產各種高需求產品。市場的新業者，或新市場的老業者都將能以低廉成本快速製造產品，並銷售至全球各地。
這對未來的製造業究竟代表甚麼呢？對大型企業而言，創新能力的平民化將產生許多矛盾。雖然低成本的DIY方式在一向由產業巨頭主宰的製造業市場逐漸佔有上風。然，最終是期望業界能以更精實、更敏捷的方法將新產品推向市場，讓所有規模的製造商都能夠採納這些新模式。
＜本文作者：廖仁祥現為戴爾科技集團台灣區總經理＞