智能工厂的精髓在于智能自动化，而智能自动化主要植基于三个层次，由下往上依序是“设备接入层”、“数据采集层”及“应用接入层”；意欲贯穿三大层面，成功打造工业4.0智能工厂，则有赖厂务管理与信息单位携手合作，双方亟需共同推动的事项甚多。
　　在近期，有知名计算机大厂的董事长针对物联网发表看法，他认为，环顾物联网商业模式，真正的主体价值，乃在于拥有智能型服务的“网”，但很可惜的是，多数的供货商、甚或需求端，似乎都搞错了方向，误将物联网错置为“联网物”，反倒把价值诉求彰显于“物”、也就是终端设备之上，无怪乎现今许多联网物解决方案的商业价值都不高，获得的市场回响也相当有限。
　　因此制造企业大费周章推动生产信息的数字化，再延伸到机器端形成机联网，其间布建为数可观的传感器、远程I/O模块或控制器、无线转换器、数据集中器，也在后台建立了SCADA图控系统，终极目的绝对不仅止于将大量机台设备的状态信息，实时传送到中控室，接着通过SCADA接口呈现出来而已，如果没有后续的延伸应用，这般应用场景充其量也只是部署众多「联网物」，对于提升制造企业的生产力、竞争力，其实没有太大帮助。
　　所以政府在定义工业4.0的过程，除了诉诸物联网、机联网外，也强调必须再借由系统管理、巨量数据(制造+服务)技术与精实管理，达成联网服务制造系统之创新营运模式；显见真正的好戏，并未在物联网或机联网等环节划下句点，换言之，举凡设备接入、数据采集甚至是应用接入，都只是企业赖以强化生产力、竞争力的必要手段，而非目的。
　　奠基开放标准  确保前后台整合无忧
　　有业者认为，为了让后续的故事可以发展得更为璀璨亮丽，从而为企业带来巨大效益，则包括在设备接入、数据采集及应用接入等层次所铺陈的每一个梗，都必须要有延展下去的空间，因此如何确保整个关键技术策略的推动，每一步都奠基于标准化及开放资源，对于不管是厂务管理或信息单位，肯定都是极其重要的课题。
　　比方说，针对智能自动化的中间层次，意即“数据采集层”，必须藉助标准化数据通讯标准，例如具有轻量化优势的MQTT(MQ Telemetry Transport)协议，在传感器、制动器、装置、应用等各式底层对象，以及上层云端平台之间，得以进行安全无虞的双向通讯。
　　至于再往上一层的“应用接入层”，一方面需要建立标准化应用接入服务，譬如RESTful API，二方面则需援引开放性流程设计方式，孕育IoT可视化流程，而针对流程编辑部份，现今越来越多业内人士已倾向采用一项名为Node-Red的开源工具，它是一个基于Node.js，并借由浏览器运行的可视化流程编辑器，诉求让使用者仅需通过拖、拉、放等简单步骤，完全不需要撰写程序，即可通过组件的串接快速勾勒IoT应用流程，其内含应用端的后台系统、前台装置设备，以及不同设备通过物联网网关所连结的I/O节点，旨在以最快速度将生产流程数字化。
　　前述三层式体系结构，辅以结合标准化及开放资源元素，是否已经缔造出成功案例？答案是肯定的，譬如某家纺织厂，便依循这般模式，为内部染整设备导入物联网架构，利用无线转换器、数据集中器等中介装置，确保染料储存、调色、染料分配输送、染色直到布车等不同生产流程的信息，一路走来皆可不间断实时传送，进而创造诸多立竿见影的效益，包括让物料损失幅度减少6个百分点，染色精准度从原本85%推升到90%，因应染整制程所需投入的人力，也由原来的11人减为6人，林林总总算下来，一年可回收的报酬高达百万美元，可谓成效卓著。
　　另一电子设备制造商，充分运用了现今最被广泛采用的Web服务——RESTful API，据以串接前后台的各类型仪表板、数据库、MES或ERP...等等节点，俾使管理端可通过统一接口，集中监视与控制所有现场维运设备、工业自动化系统，以及物联网感测设备。
　　工业4.0效应  在各产业逐步遍地发酵
　　值得一提的，伴随政府工业4.0推动计划应运而生的诸多示范案例，也颇具借镜与学习的价值。以工具机产业为例，原本其潜在客户之一的航天制造厂，大多采用进口工具机，尽管此举有助于接单，但设备购置成本偏高，也让售服维修停机时间随之延长；而台湾工具机厂为抢进此一高附加价值市场，并协助航天制造厂解决过往难题，遂利用CPS数字设计与制造技术，藉由远程平台提供切削制程策略，藉以加值设备制造服务水平(含括制程模拟、自主排程、预兆诊断、产能监控、生产履历等项目)，与此同时，也藉由CPS传动系统应用力仿真，快速缩短50%试制时间，并提高加工效率达4倍之多，连带通过轻量高刚性结构数字设计，降低两成材料成本，使其如愿叩关航空零组件加工用工具机市场，且单机价格由原本人民币210万元提升为335万元。
　　此外，自行车业者为了解决3K(辛苦、危险、肮脏)作业环境下的缺工问题，更为了衔接技师老化遗留的人才断层，且亟思更有效呼应市场精品化趋势，故而导入工业4.0方案，一方面建立一个涵盖数字结构自动生成、碟煞结构热传分析、链条传动系统仿真、车架动力机构模拟等智能机能的CPS数字设计与制造平台，二方面则借助云端服平台、传感器(含车况感测、生理感测)，孕育出诸如骑乘模拟、风阻模拟等智能服务。通过上述改造计划，该自行车业者得以缩短新产品开发时间，并且受惠于客制化产品与智能化服务，使整车出口平均单价为之上扬。
　　而在印刷电路板(PCB)产业方面，则亟欲扭转现今诸多不利因素，包括大量依赖人工操作无法提升产品精度与良率，现有检测系统耗费人工过大、无法提升生产效率，以及智动回馈不足、无法承接少量多样订单，于是决定结合感测与网络、物联网应用、智能机械与机器人应用、大数据分析，及精实管理(生产排程优化)等完整元素，导入工业4.0方案，期使产线具备自动感知、预测与配置能力，且可充分支持弹性生产，且一并建立多样化高良率、弹性快速的制造模式，终至实现PCB全线生产智动化。
　　至于面板厂，则通过模拟讯号采集模块进行机械手关节的特征值讯号采集，以实现设备全面感知，并以SCADA图控软件实现云端智能运算与异常报警的功能，以期大幅降低产线停机风险，同时落实关键设备之预防保养；其具体做法，乃是在厂区设备间布建大量分布式数据采集模块，藉此完整收集机台设备的关键数据，借由合理成本达到现场端全面感知，若是从中察觉异常数据，便实时上传云端，再利用图控软件进行特征值分析与远程设备监控，以利在最短时间内排除障碍，不仅大幅降低现场巡检之人力需求，更藉助预防保养机制而大幅减少停机风险。