工業(yè)4.0概念于2012年提出后受到市場極高的重視，而后所帶出的智能制造更成為制造廠商積極轉型的目標，相關的軟硬件投資與投入持續(xù)增加，在市場需求的推動與技術的持續(xù)整合與提升下，TrendForce旗下拓墣產業(yè)研究院預估，2020年智能制造的市場規(guī)模將會超過3,200億美元。

智能制造不僅是制造效率的提升，更是制造管理思維的轉型，既然是思維轉型，那過程就不會只是單純硬件的革新，軟件的升級亦是重點，例如利用邊際運算技術來提升硬件的效能與處理能力，再利用數(shù)據(jù)處理、AI分析軟件工具來進行數(shù)據(jù)的篩選、萃取與優(yōu)化，軟硬整合在制造領域中更顯重要。

因此，投入智能制造的廠商分布更是貫穿整個產業(yè)鏈，包括國際大廠Intel、Xilinx、Microsoft，臺廠中的研華、上銀、泓格等也都積極投入這項領域，不僅顯示出軟硬整合的重要性，也帶動智能制造2017年至2020年產值年復合成長率達12.5%。

智能制造架構復雜，整合型導入方案成發(fā)展趨勢

事實上，智能制造興起之際，許多廠商便希望透過智慧化來解決自家問題，但卻發(fā)現(xiàn)很難從市場挖掘出適合自己的解決方案導入，甚至必須尋求智能制造架構中各環(huán)節(jié)的解決方案廠商，自行整合成一套適合自己的導入方案，結果產生整合難度高、成本快速墊高的現(xiàn)象，導致廠商對于相關投入的疑慮。

拓墣指出，市場上已有Siemens、GE、Schneider等解決方案廠商積極推出整合型工業(yè)物聯(lián)網平臺，試圖解決大架構中整合難度高的問題;目前亦有較偏向設備端的廠商推出一站式到位或兼容性高的解決方案，讓客戶能夠順利的串接軟硬件與更上層的云端服務。

在過去幾年，智能制造的愿景似乎難以達成，主因在于技術、架構的分散與整合不易;但隨著通訊技術(如TimeSensitiveNetworking技術)、軟硬件演進、邊緣運算、云端服務(如HybridCloud)以及整體框架(如IIC的IIRA架構)在這兩、三年逐漸成熟，智能制造開始有較穩(wěn)健的發(fā)展軌跡。

上層的云端廠商開始將服務往底層設備端滲入，來強化對于硬設備的掌控力;而設備端則是試圖完善底層的硬件部署環(huán)境，進一步提升信息的統(tǒng)整程度，有助于接入云端時的便利性與管理能力。整個發(fā)展過程將會讓云端與設備端逐步串接，衍伸出的整合型管理模式則會是往后智能制造的重要目標。

拓墣指出，由于整體架構復雜，轉型的過程必須循序漸進，投入亦不會只有短期投入，而是長達數(shù)年的持續(xù)推進，因此投入成本往往高達數(shù)百甚至數(shù)千萬，企業(yè)必須很清楚地了解自身的核心問題為何，才能逐步落實數(shù)據(jù)整合、升級革新既有制造流程，甚至是商業(yè)模式的變革。