工业4.0概念的制造模式，是透过软硬体的整合，让生产系统具有智慧化，其硬体是根基在现有的自动化技术上，加上软体的串连整合，使之成为一体化架构，而所谓的一体化架构，已不仅止於制造现场的生产系统，企业营运端的ERP、CRM…等系统，也必须一并纳入，简单来说就是未来制造业的所有数据、资产，都不再被分开运作处理，而是视为同一体制，资源与数据可以无缝的快速流动并且使用，市场人士指出，在这其中，AI将扮演重要角色，以深度学习(Deep Learning)方式，协助制造系统的操作者与管理者解决问题。

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要导入AI，第一步是数据的截取与建立，不过要跨出这正确的第1步并不容易，台湾AI实验室创办人杜奕瑾表示，许多系统设计者与导入企业，常常忽略数据撷取的重要性，AI不会是泛用於各种产业的平台，而是单一领域平台，而各种产业都有其专业，因此数据的种类需求与撷取方式也大不相同，以制造业来说，设备监诊是智慧制造系统的基本功能，透过感测器撷取的设备运作数据，将成为此一功能的判断基准，但是相关数据要如何取得？感测器要如何设置？这都需要长期的专业累积，有了这些数据，AI才能做出精准的分析与反应。

这些精准的数据，将成为制造业的重要资产，不过业界人士表示，这不代表所有数据都会被汇整到同一处，智慧制造系统的数据将会被分流应用，以上述的设备监诊功能来说，大多是在现场端所用，现场制造系统透过设备产生的数据，掌握设备状况，并以AI分析判断数据所代表的意义，之後的对应动作，则再由各设备的管理操作决定。

观察未来发展，AI与智慧制造系统的整合将是必然趋势，未来制造设备都会有AI功能，只是程度的多寡而已，不过AI并不会是智慧制造的唯一解答，不管任何领域，AI都必须与HI(人类智慧)结合，方能解决问题，创造出更大效益。