Selbstlernende Geräte
Automatisierte Linien werden in stärkerem Maße selbst-lernend, selbst-steuernd und selbst-optimierend sein. Selbst komplexe Aufgaben lassen sich dann mit geringem Eingriff schnell und präzise durchführen. Einige innovative Geräte können dies schon heute, sind aber noch stärker auf den Bediener angewiesen und werden mit Industrie 4.0 weitaus autonomer operieren können.

Optimierung der Produktionslinien
Die Hersteller profitieren von mehr Flexibilität, da Roboter, Bildverarbeitungssysteme, Rohstoffeingänge und andere Aspekte der Fertigungslinien direkt miteinander kommunizieren können. Vorteile sind unter anderem die Möglichkeit, eine breitere Palette von Komponententypen auf einer einzigen Linie zu produzieren oder kleinere Lose von bestimmten Produkten—auch kundenspezifische Produkte— kostengünstiger zu fertigen.

Big Data
Die Industrie 4.0-Funktionen verwandeln Rohdaten in wertvolle Informationen und Erkenntnisse, die zu realen und messbaren Leistungsverbesserungen führen können. Dies erfolgt durch die Sammlung und Analyse vielfältigster Prozessdaten ('Big Data'), die mithilfe von Cloud-Computing und Deep-Learning Trends und Möglichkeiten der Prozessoptimierung aufzeigen können. Heutzutage werden in vielen Fällen Daten gesammelt, bleiben aber getrennt voneinander. Künftig werden diese Daten geteilt und proaktiv genutzt, oft durch datenreiche Technologien wie beispielsweise die industrielle Bildverarbeitung.

Kommunikation von Produktionsdaten
Die Kommunikationsnetzwerke von Fertigungssystemen werden nach Input vom Marktplatz suchen und diese Informationen zur Feinabstimmung der Produktionsparameter verwenden. So können zum Beispiel Informationen aus Nachrichten über erhöhte Allergiefälle in einer bestimmten Region dazu führen, dass sich die Systeme eines Pharmaunternehmens auf Produktionssteigerung und Rohstoffnachbestellungen einstellen.

Cloud-Computing
Über die Cloud und mobile Endgeräte können Mitarbeiter direkten auf Prozess- und Anlagendaten zugreifen und sofort auf (zeit)kritische Probleme reagieren, wie Ausfallzeiten, Out-of-Spec-Fertigungsanomalien, Wartungsbedarf, etc., die ein Eingreifen vor Ort erfordern. Von jeder Stelle aus können Mitarbeiter Trends überwachen, Daten analysieren und intervenieren. Betriebsdaten der effizientesten Linien im Werk lassen sich in die Cloud exportieren um dann andere Linien auf dieses Niveau zu optimieren.