诸多制造业组织内的采购、生产线运作及产品营销都紧密地与原材料及制品的流通过程密不可分，因此可以看到，众多制造商在积极推动生产环节的自动化同时，对于物流环节的自动化运行愈发关注。自动化立体仓库、无人引导小车（AGV）以及智能吊挂系统等先进技术在制造业中的应用日益广泛；而在制造企业与物流企业共同设立的物流中心，智能分拣系统、堆垛机器人以及自动辊道系统等先进设备的使用亦日益普及。此外，仓储管理系统（WMS）和运输管理系统（TMS）也受到了制造业和物流业界极大关注。值得注意的是，TMS系统涉及到全球定位系统（GPS）定位和地理信息系统（GIS）的整合，从而能够实现供应商、客户以及物流企业三者之间的信息共享。上海科箭于2015年推出的运输云服务，迅速赢得了广大企业的青睐。

  实现智能物流与供应链的关键技术主要涵盖了自动识别技术，如射频识别（RFID）或条形码、GIS/GPS定位、电子商务、电子数据交换（EDI）以及供应链协同规划与优化技术等多个方面。其中，EDI技术作为企业间信息集成（B2B Integration）的必要工具，尽管其重要性不言而喻，但我国企业对于EDI的重视程度却远远不足。EDI技术最为显著的优势在于，它能实现在供应链上下游企业之间，通过信息系统之间的通信，使得整个交易过程无需人工干预且具有不可抵赖性。经过多年的发展，目前主流的EDI技术已经演变为基于互联网传输数据，然而我国许多大型企业所构建的供应商门户，实际上仅是一种Web EDI形式，无法与供应商的信息系统实现无缝对接，供应商仍需手动查询相关信息。德国Seeburger公司的B2B Integration平台支持各类EDI标准，为欧洲最大的第三方供应链平台SupplyOn提供了坚实的基础平台，2015年秋季，e-works的第三届德国工业4.0考察团曾赴Seeburger公司总部进行实地考察。供应链协同规划与优化技术则是智能供应链的核心技术之一，它能够实现供应链的同步化，有效消除供应链中的“牛鞭效应”，协助企业及时应对市场变化。在这一领域，JDA公司堪称行业领导者，IBM同样拥有出色的解决方案。韩国三星集团已经成功实现了供应链的同步化。

  在企业运营过程中，会产生海量的数据。这些数据既包括来自各业务部门和业务系统生成的核心业务数据，如与合同、回款、费用、库存、现金、产品、客户、投资、设备、产量、交货期等相关的数据，这些数据通常属于结构化数据，可用于多维度的分析和预测，这正是商业智能（BI）技术所擅长的领域，也常被称为管理驾驶舱或者决策支持系统。同时，企业还可以利用这些数据提炼出公司的关键绩效指标（KPI），并将其与预先设定的目标进行比较，同时，对KPI进行逐层分解，以评估和考核各级干部和员工，这便是企业绩效管理（EPM）的范畴。从技术层面来看，内存计算是BI的重要支撑。SAP HANA和QlikView软件在此方面已经取得了显著进展。BI软件的另一个发展趋势是移动BI，即支持在智能手机和平板电脑上进行分析和应用，而为了进一步提升移动BI的应用效果，采用基于云服务的方式无疑是最佳选择。