所谓灵活的生产网络，实际上指的是融合了尖端网络技术的个性化生产体系。美国的"工业因特网"即以此为核心研究对象。传统的C2B（Customer to Business，顾客对企业）商务模型是在下单之后再进行生产。当物联网技术臻至成熟时，消费者与工厂的智能化生产线便可通过同一个大数据平台实现直接对接。

   譬如，在工业4.0时代的智能工厂内，消费者可对汽车等产品进行“客制化”预订。自需求产生之日起，智能网络便能随时将生产商的信息传递给终端用户。最终用户亦可运用虚拟可视化等技术参观智能工厂的“模拟生产”，亲眼见证其灵活高效的智能生产流程。智能工厂已经能够进行自主生产，避免了工厂管理层、研发部门、生产部门开会协调工作的繁琐环节。如此一来，消费者便能以更快、更低廉的价格获得所需的个性化产品。

   工业大数据的价值主要体现在以下三个方面：首先，大数据技术能显著提升工厂的能源利用效率；其次，大数据技术使工业设备的维护效率得以提高，同时实现质量的突破；最后，大数据有助于优化生产流程，并简化运营管理方式。

    例如，智能工厂在工业大数据的协助下可制造出智能汽车引擎。智能汽车引擎上搭载多种微型智能传感器，这些传感器会自动收集汽车在行驶过程中的各类数据。智能传感器与智能工厂的工业大数据平台保持联网状态，可实时将所收集的数据传输至大数据中心。大数据中心的智能软件分析系统能够自动对汽车运行状况进行精确检测，甚至预测汽车在未来可能出现的故障，从而增强汽车安全性与智能引擎的使用寿命。

    西门子公司曾在之前的德国汉诺威工业博览会上展示其新研发的智能生产线。在围观者的赞叹声中，两个智能库卡（Kuka）机器人进行了完美协作，娴熟地装配了福斯第七代高尔夫汽车的车门。

    智能机器人最引人入胜的并非其精准快速的装配技术，而在于实现了M2M模式的“机器对话”。智能生产线将人、机器、信息融为一体，其中最为关键的即是机器与机器之间的“交流”。如果前一个智能机器人加快了速度，后一个智能机器人便会自动接收到前者发出的信息。如此一来，两个机器人便能灵活且默契地调整工作内容。前几分钟自动安装车门，后几分钟则变为合作安装方向盘，乃至喷漆。这种基于“机器对话”的智能生产，乃是对工业3.0自动化生产的一次跨越式升级。

  由此可见，工业 4.0 时代的智能化生产模式，必将对人类的生产与生活产生深远且前所未有的变革。比如，生产线上的工人数量势必会逐渐减少，可实现自主“沟通”的智能工业机器人将逐渐增多。

   截至目前，全球制造业中工人与机器人的比例仍远未达到“无人化工厂”的目标。根据统计，日本工厂平均每万名员工配备有 306 个机器人，这一数据乃是全球之最；相比之下，韩国工厂仅有 287 个，德国工厂为 253 个，美国工厂则为 130 个，而中国工厂仅为 21 个。由此可见，工业 3.0 时代的自动化生产尚未能使制造业完全摆脱人海战术。尤其是被誉为“世界工厂”的中国，对于工业机器人的需求可谓紧迫非凡。

   在机器人发展历程上，工业 4.0 时代与机器人 2.0 时代相对应。2.0 时代的机器人已经不再完全依赖按钮操控的自动化设备，而能够与人配合工作，并对环境和任务具备敏锐的感知能力。