為迎接市場快速變化競爭加劇的環境，以及需求開始走向客製化的趨勢，製造業面臨了不改變就會凋零的階段，促使相關供應鏈廠商積極轉型朝向工業4.0目標前進，但卻經常受限於成本壓力舉足不前，而這需要從傳統思維的改變做起，否則將陷於故步自封的窘境。
浩亭(Harting)總監林筆章認為，若要實現製造的人工智慧，必須有高度的整合能力，打通運算、介面、感測等各個環節，從提供完整的解決方案做起，而非受限於價格與交貨時間等因素；這也意味著製造商需要捨棄傳統思維，藉由全新的系統架構打造人工智慧製造系統。
林筆章談到，一般製造與智慧製造最大的差異在於反應速度的提升。目前許多設備因為材料、運算時間等問題導致反應時間過短，因而降低生產效率。為此許多工廠希望在生產線中加入視覺感測與提升設備運算力，藉此強化物件判斷速度，進而加快整體加工時間與人員管理，同時保障生產效率。其中，實現智慧製造的關鍵要素在於如何有效處理感測器蒐集而來的數據資料，背後涉及控制器、天線傳輸、介面、連接器與IO LINK，這些元素與智慧製造環環相扣，若能有效串連各個環節，即能補強過去製造業的不足，迎合客製化及競爭加劇的工業市場。
庫卡(KUKA)技術中心經理張峻豪表示，在工業製造升級過程中，業界普遍在循序漸進的自動化工業與一步到位的自動化工業間產生困惑。在工業3.0時代，若要落實自動化需要有標準化的流程才能實現，而工業4.0的概念導入後，許多彈性製造範例顯示，若搭配各種新興科技技術(如3D掃描、先進感測器)，即能跳過標準化階段，但實際上許多實驗室可行度很高的案例，移植到工廠端，若無一定程度的標準化過程，光靠先進科技難以一步到位。
宜福門(ifm)亞洲區辦公室主要客戶經理Raymond Lock Soon Hong認為，工業4.0應該一步一步做起而非一蹴可及。從許多國外看到，智慧工廠大多從區域性落實開始做起，先從中獲得一些改善，循序漸進的導入智慧工業所需的技術。
林筆章舉例說明，鴻海智慧工廠就是從模具倉庫開始自動化做起，其透過機器手臂與較少的人力，紀錄模具送出、下架、加工時間/溫度、清洗、修改到最後上架的過程，累積每段過程的數據資料，並透過演算法得知最好的加工長度並進行管理，而非整個工廠一次完全導入工業自動化。也就是說，要落實智慧製造需先從自己最需要的地方切入，先建立成功經驗。
威騰斯(Wittenstein)區業務經理鍾田庫指出，台灣目前尚未實際落實智慧製造，即便眾多廠商希望可以享受智慧製造的好處，在實際要投入其中時，卻仍然受限於成本壓力而卻步，故無法真正感受智慧製造的好處，這需要從思維的改變做起，先改變思維才能下定決心徹底執行落實智慧製造所需的技術，並享受智慧帶來的好處。