资料来源：朱利安·道斯（Julian Dowse）/ CC BY-SA 2.0
对于许多人而言，制造业的未来围绕着智能工厂的概念——一个集成了一切并且数据可提供有关机械性能和生产率的实时情报的智能工厂，从而为从瓶颈到预防性维护的所有问题提供了响应策略。除数据工程师和机械技术人员外，从制造过程中消除了人员。全面优化的智能工厂将完全消除工厂中的人员。AI和机器学习将解释并应用数据，而动手维护则由机器人或承包商完成。并从供应链，制造和分销网络中消除所有最后的费用或浪费。它有望提高生产效率并降低制造商的成本。今天，这仍然是白日梦。但是，许多工厂正在逐步实施工业4.0和熄灯制造技术。运动控制技术的许多最新创新或趋势都力求在工业4.0梦想的基础上发展。越来越多地，伺服驱动器取代了气动驱动的运动控制应用，部分原因是电力电子设备和电机组件的成本降低。另外，闭环伺服器可以向界面或用户提供更多的操作反馈。其他好处包括运行更安静，磨损更少。伺服模块的安装很容易，因为可以使用单根电缆连接伺服电机和伺服系统上的驱动器。电缆或电缆桥架不会乱七八糟，装配时间比同类技术要少。串行通信使发送编码器信号成为可能，该信号可以使用与电动机电源和制动器相同的混合电缆轨道。伺服系统还提高了机器的生产率和效率，因此这是双赢的局面。只有通过远程诊断才能实现自动化，远程诊断不仅提供机器监视，而且还提供机器优化或更改。这使工程师可以更改机器的操作方式，因此制造可以适应断电，机器停机或其他中断等情况。此外，这些系统需要足够的模块化，以便它们可以与物联网（IoT）市场上出现的新技术对接，或者更好地与制造链中上游或下游的机器进行通信。工业4.0智能设备有三个主要系统：机械或电子物理组件；网络组件；以及诸如控制单元，处理器和传感器之类的计算。这些设备经常在基于云的计算网络上相互交互。这些设备通过本地服务器或云相互交互。由于伺服系统和基于以太网的通信之间的连接增加，更多的行业正在向云转移。对于许多组织而言，这还可以节省大量成本，并以易于访问的未来格式存储重要数据。并不是说安全从来就不是一个问题，而是远程诊断的进步已经明确地辅助了风险分析指标，这为操作员和职业保险公司提供了关于安全操作参数的清晰性，以及超出参数时的潜在后果。此外，随着法规或政策的变化，基于控制器和基于驱动器的控制技术将来更容易适应不同的解决方案。安全性也延伸到工厂车间。来自故障安全协议的安全信号由光幕，安全块和互锁开关等设备触发，如果传感器确定有人进入危险区域，工业以太网将提供快速响应。未来机器的设计和测试最有可能发生在数字领域。现场机械可以将诊断或性能信息返回给制造商。分析仪将对数字双胞胎进行运行测试。将在数字仿真中进行优化。在虚拟现实中可能会发生质量控制。所有这些都导致了更便宜的开发环境，该开发环境已被实际使用所告知。将复杂的运动控制序列或机器人集成到工业自动化需求中可能很困难。可以通过运动学对机器进行费力的编程，或者通过标准化的软件模板进行编程。但是，模板在定制组件或技术模块方面可能受到限制。许多供应商正在重新调整用于更多技术模块的编程软件，或者，如果他们精通IEC 1131或PLCOpen，则对工程师进行运动学编程更为宽容。
