受到老齡與少子化造成的缺工現象及covid-19疫情交叉影響，近期製造業在營運上常受到外在環境快速變化的考驗，不僅造成供應鏈瓶頸，上游設備及零組件供應商也難以應對生產現場產線交機、調校和維運作業。卻也有PLC可支援邊緣運算，串起工業物聯網OT+IT資訊，提供AI、Digitaltwins所需數據，協助業者從智慧工廠逐步進階智慧製造。

現今一般所稱「智慧工廠」的管理模式，係指透過蒐集並解析生產過程中的數據，如：生產排程、機台稼動率等，藉此發掘生產所面臨的瓶頸，克服過去難以量化的痛點。讓管理者可據此排定解決問題的優先順序並快速決策，減少生產現場的浪費；進而善用有限資源來提高效能、降低成本，由於此模式相對簡單且效果顯著易見，對於傳產中小企業導入門檻較低。

反觀「智慧製造」，則是硬體與軟體的配合，必須預先衡量客戶端整體的生產狀態，生產團隊也需要具備更高的管理能量和專業知識。才能透過感測器、PLC來蒐集生產數據，了解生產過程中的品質變化，使得機台與周邊設備、零配件皆可自行感知、調控，以維持品質的一致性，所以發展瓶頸相對較深，仍有賴學研機構與相關廠商積極投入研究。
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