前三次工業革命分別以蒸汽動力、裝配線和計算機為標志，而第四次工業革命（即工業4.0）則是依托物聯網(IoT)帶來機遇。
這次制造業進化的主要成果是智能工廠。
所謂智能，就是工廠在各處配備了為收集數據和優化服務的傳感器。這些信息物理系統的問世，意味著企業現在已經擁有了基于物聯網(IoT)的互聯設備，不再依賴個體機器。
根據物聯網分析機構State of the IoT的預測，到2025年，全球聯網設備將超過220億部，比2018年增長三倍以上。然而，要讓這些設備具備真正的智能并且徹底改革今日之工廠，就必須解決諸如延遲、帶寬和非現場連接等問題。法騰電力認為在處理大量數據時需要解決這些問題：
工業4.0智能機器相互通信時，會產生大量的數據。由此引發的疑慮在于：該在何處分析這些數據才能避免安全性、延遲等問題發生？解決方案是邊緣計算。
在滿足物聯網數據需求的過程中，會提升靈活性、運營效率和生產率
制造與物流企業的邊緣計算，就是要將數據和電力推送到有需要的地方。這個邊緣對于制造與物流企業之所以如此重要，是因為這個行業需要快速決策和靈活運營。
制造業是一個非常注重以客戶為導向的行業，必須始終注意保證供需平衡。接單、交貨方面出現意外情況，可能導致整個公司的庫存或物流中斷，最后結果是企業遭受名譽和經濟雙重損失。
法騰電力認為獲得這些數據的訪問權限，尤其是輔以機器學習能力，能夠促進運營效率和生產率的提升。制造企業和物流服務商一直在尋求優化成本、增強過程控制力并且改善交付體驗的方法。
工業邊緣將制造領域的不同層級整合起來（例如物聯網設備、機器協議以及從概念到交付的整條生產線）。這些企業需要通過一種快速、靈活的方式響應客戶的要求——他們需要收集、解讀訂單并且與供應商合作，為此，他們需要擁有訪問邊緣的權限以實施實時管理和監控，否則就會落于人后。
法騰電力認為要實時訪問數據或足夠接近數據，就不應將數據送到一處地方集中分析，而是應當將數據推送到負責履行訂單的站點。邊緣上收集到的數據可見性非常好，有助于跟蹤過程，可以為需要這些數據的人提供整體可見性。”
通過一個具有快速恢復能力的基礎架構來確保完全可追溯性
如今，市場要求完全實現了可追溯性，尤其是在食品、飲料和制藥業。但是，企業也需要知道何時更換機器部件才能獲得最出色的最終產品。一臺互聯的機器會生成數百萬個需要進行實時分析的數據點，如果快速反應是硬性要求，就必須嚴格控制延遲。機器“罷工”一分鐘都可能導致企業損失數百萬的收益，更有甚者，還會影響到客戶關系。
具有快速恢復能力的基礎架構對于制造企業而言，是一個不可或缺的資產。創建可輕松應對變化的靈活系統意味著企業可以在短時間內完成訂單，且不對工廠其他部門以及物流公司造成過多干擾。
確保制造企業的安全
制造和物流企業擔心的另一個問題是安全，尤其是涉及數據的安全問題。從2005年到今天，對工業物聯網設備的攻擊已經持續了近15年。
據了解，蠕蟲Zotob導致13家制造工廠停機了1個小時，給相關公司造成了1400萬美元的損失。從那時起，就有人利用網絡釣魚等社交途徑發動黑客攻擊；一個名為黑暗力量(BlackEnergy)的具備數據刪除能力的惡意軟件，讓烏克蘭某電廠癱瘓了6個小時。
破壞者能從工廠內的物聯網設備和其他連接端點入手竊取數據。例如，他們可以利用聯網設備中的漏洞發動攻擊，攻陷一個地方的基礎架構；或是通過惡意軟件發動攻擊。有工廠就曾因Triton特洛伊木馬而無法正常運營。據報道，Trend Micro就曾發現破壞者利用挖礦惡意軟件攻擊一家歐洲水務設施。如果攻擊者獲得物理訪問權限，就可以對設備下手，在網絡上散播錯誤信息，或者通過引發故障來影響生產線。
由此可見，確保基礎架構360°無死角可見性對于防止駭客竊取數據至關重要。機器學習技術加入之后，就可以更快地實時監測威脅。
從提供靈活性和實時分析的可靠基礎架構，到受到安全保護的數據和設備，可以令制造企業及物流合作伙伴得到優化，讓他們有能力交付客戶認可的產品和服務。
