随着工业4.0时代来临，企业工作环境几乎已被各种技术渗透。而首要挑战之一是接受机器人和机器人制程自动化(Robotic Process Automation;RPA)。企业正在学习这些机器和软件系统能发挥的作用，并在改进和优化其商业模式。因为机会众多、规模庞大，所以需要一段时间才能充分利用工业4.0带来的正面效益。

据Diginomica报导，在工业4.0时代，企业的建构过程将以系统互操作性和信息透明度为核心，而将启动去中心化决策的新时代。当人们开始了解何时何地可应用RPA时，就能进一步调整工作流程，使其更高效。

拜信息清晰度和数据分析让效率大增之赐，企业现在可将重复性任务交由人工智能(AI)执行，释放出人力资源。透过连接机器、工作流程和系统，企业正在沿着整个价值链和供应链建立智能网络。

而这些供应链可自主地控制和管理对方。但这并非即插即用的快速解决方案，因为数据本身并无多少价值。唯有企业开始将业务相关数据套用到这些数据所存在的服务和应用时，才能开始自称为工业4.0企业。

报导认为，智慧自动化可区分为五个层次。

一、自我优化(Self-optimisation)：这是设备、应用程序和更高级IT系统能适应数据量、速度和变量带来的变化条件的能力。用软件工程术语来说，这意味着企业有责任从零开始建构，同时也意识到需要向上和向外建构。

二、自我配置(Self-configuration)：设备可在充分了解其周边网络和更广泛环境的情况下启动，从而自动进行智能配置。此为让软件能知道在部署时必须知道的知识，以及知道在未来某个时间点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决故障、错误或性能问题。

四、认知(Cognition)：这并非具自我感知能力的智慧机器的认知，而只是开始给机器数字身分和参考点，使其能从整个网络中发生的事件学习。当机器开始意识到有更广泛的活动网络，则其会开始对周周环境有一定程度的认知。

五、智慧支援(Intelligent support)：当所有上述因素开始无缝、协调地融合和运作，企业就可开始向上建设，并提供1个支持层。该层是由所有下面自动层所促成。

随着工业4.0成为现实，企业需了解的是就算在智能化前的自动化阶段，企业功能也一直在努力运作。人们需确保现有生产流程的完整性(integrity)不会中断。

报导认为，创建、开发、设计工业4.0企业，绝非一蹴可几。但即使企业接受此事实，要让整个企业当成下一代企业来运作，应从数据流、工作负载、服务和应用程序，一步一步确实做起。