隨著工業4.0時代來臨，企業工作環境幾乎已被各種技術滲透。而首要挑戰之一是接受機器人和機器人制程自動化(Robotic Process Automation;RPA)。企業正在學習這些機器和軟件系統能發揮的作用，并在改進和優化其商業模式。因為機會眾多、規模龐大，所以需要一段時間才能充分利用工業4.0帶來的正面效益。

　　本文引用地址: http://www.21ic.com/news/control/201712/747998.htm

　　企業正在學習機器人制程自動化，并改進和優化其商業模式。

　　據Diginomica報導，在工業4.0時代，企業的建構過程將以系統互操作性和信息透明度為核心，而將啟動去中心化決策的新時代。當人們開始了解何時何地可應用RPA時，就能進一步調整工作流程，使其更高效。

　　拜信息清晰度和數據分析讓效率大增之賜，企業現在可將重復性任務交由人工智能(AI)執行，釋放出人力資源。透過連接機器、工作流程和系統，企業正在沿著整個價值鏈和供應鏈建立智能網絡。

　　而這些供應鏈可自主地控制和管理對方。但這并非即插即用的快速解決方案，因為數據本身并無多少價值。唯有企業開始將業務相關數據套用到這些數據所存在的服務和應用時，才能開始自稱為工業4.0企業。

　　報導認為，智慧自動化可區分為五個層次。

　　一、自我優化(Self-optimisation)：這是設備、應用程序和更高級IT系統能適應數據量、速度和變量帶來的變化條件的能力。用軟件工程術語來說，這意味著企業有責任從零開始建構，同時也意識到需要向上和向外建構。

　　二、自我配置(Self-configuration)：設備可在充分了解其周邊網絡和更廣泛環境的情況下啟動，從而自動進行智能配置。此為讓軟件能知道在部署時必須知道的知識，以及知道在未來某個時間點可能不知道需要知道的一切。

　　三、自我管理(Self-management)：自我管理是指是能解決故障、錯誤或性能問題。

　　四、認知(Cognition)：這并非具自我感知能力的智慧機器的認知，而只是開始給機器數字身分和參考點，使其能從整個網絡中發生的事件學習。當機器開始意識到有更廣泛的活動網絡，則其會開始對周周環境有一定程度的認知。

　　五、智慧支援(Intelligent support)：當所有上述因素開始無縫、協調地融合和運作，企業就可開始向上建設，并提供1個支持層。該層是由所有下面自動層所促成。

　　隨著工業4.0成為現實，企業需了解的是就算在智能化前的自動化階段，企業功能也一直在努力運作。人們需確保現有生產流程的完整性(integrity)不會中斷。

　　報導認為，創建、開發、設計工業4.0企業，絕非一蹴可幾。但即使企業接受此事實，要讓整個企業當成下一代企業來運作，應從數據流、工作負載、服務和應用程序，一步一步確實做起。