第四次工业革命在过去10年中一直在进行中。结合其他技术和人工智能(AI)，工业4.0可望带来可观回报。企业正在看到更精确、更高质量的制造，营运成本也有所降低。供应链中的预测性维护减少了停机时间；由于设备适应性更强，工厂车间也更少有员工受伤。

在工厂之外，其他行业可从拥有由大量传感器组成的神经系统、处理巨量数据的分析及对紧急问题的实时响应中受益。

在工业4.0的未来，使用积层制造(additive manufacturing)及其他计算机驱动制造系统的智能工厂能依需要自适应地制造零件。传感器会追踪所需零组件并据需求模式和其他算法决策树对其进行排序，将及时制造转变为新的优化级别。

光学传感器和机器学习驱动系统，比生产线上可能疲倦和怠惰的员工更能一致和准确地监控零组件的质量。工业机器人与处理更精细任务的人同步工作，或完全加以取代。

随着新产品的推出，消费的变化和经济波动，整个供应链可及时转向。随着AI处理制造过程产生的大量数据，机器可告诉人们何时需要在故障之前进行维修，或告诉人们更好的方法来组织产线。

已发生人机组合雏形的领域之一是零售业。沃尔玛(Wal-Mart)使用机器人扫描商店货架上的库存量，并在许多商店自动卸载卡车，用传感器和传送带将货物分拣到货车上。机器人系统已接管了亚马逊(Amazon)仓库拣货的角色，与人类合作拣选和运送货物。

工业4.0中已发展到萌芽阶段的一个因素，是利用传感器数据来推动工厂营运，特别是对于预测性维护的任务。据估计，目前用于工业维护的时间中，约80%是纯粹的反应时间，用于修复故障的东西。工业系统中近一半的计划外停机是设备故障的结果。能预测故障并计划在对营运影响较小的情况下进行维护或更换硬件，是工厂营运商的圣杯。

目前已有不少预测性维护系统，例如IBM的Maximo，通用电气(GE)的Predix和MATLAB Predictive Maintenance Toolbox。

通用电气一开始将Predix用于内部目的，例如计划维护其喷气发动机机队，使用发动机遥测读数的数据湖，以协助确定何时安排飞机进行维护，最大限度地减少其对GE客户的影响。借由使用每个受支持设备的数据库和传感器数据流，GE Software的数据科学家还建构了系统本身的数位双胞胎(digital twin)。

但GE也将相同技术应用于其他较少的机械输入，包括使用天气和树木生长数据模型来预测树木何时可能成为魁北克水电公司(Quebec Hydro)输电线的威胁。GE已将Predix扩大用于能源市场，模拟电厂产量和其他因素，为能源交易者提供工具，助其做出财务决策。

预测系统也已对物流产生了影响。例如，亚马逊使用预测模型来将亚马逊Prime的产品呈现给最可能购买的用户。