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在工业4.0的环境下，机器的利用将更加智能化。通过智能分析的手段，可以在数据中发现新的分类及模式，从而产生出附加价值。工业4.0时代，多种智能服务层出不穷，使得生产制造变得更为灵活，客户体验更加深入。此外，工业4.0还会提升机器的可利用率和可适用性，提高产品质量，优化生产过程。可以说，生产制造的市场竞争力和发展的可持续性在工业4.0时代背景下得到质的飞跃。
然而，工业4.0的前景虽然十分美好，但工业4.0是一个长期的过程，很有可能企业在付出大量人力和财力的情况下却不能取得明显效果。在工业3.0向工业4.0变革的过程中，将会面临很大的挑战。
第一，工业4.0需要有足够的硬件支撑，完成数据采集、传输、分析等功能，对硬件要求非常高。虽然工业3.0时代机器的自动化程度很高，但想要获取更多的关于机器效率、运作状态等方面的信息，必须要安装传感器，而目前的工厂普遍不具备这样的硬件条件。
第二，基于硬件平台的智能采集、分析算法的开发也并不容易。面对不同种类的数据形式和机械结构，智能算法的适应性越来越重要。此外，针对不同机器数据的分析手段需要经过整合建立系统的标准化的分析平台，如今，统一标准的缺失使得分析一直处于较低水平。
第三，安全性难以得到保证。随着数据的不断增多，势必会像互联网一样带来安全隐患。因此，如何保证数据分析的私密性、安全性，将会是未来工业界要考虑的一个重要因素。
