制造企業在工業3.0時代就試圖解決生產定制的問題。然而，生產定制往往意味著更高的成本、更多的時間。趨利避害下，大規模流水線成為當時主流的選擇。大規模定制（Masscustomization）在20世紀90年代被提出，然而還是以傳統大規模流水線生產模式的改良版本存在，只是在產品組裝、行銷的最后階段給予客戶一些次要功能的選擇權，例如戴爾的網絡個人化直銷模式。
直到工業4.0的到來，以低廉成本進行定制生產的技術才逐步成熟。具體來說，這包含兩方面的技術：一是讓“物”更聰明強大的技術，二是讓“物”“物”互聯、自主決策的技術。
首先，工業4.0時代的技術使得“物”能夠承擔更加靈活、復雜和精準的生產任務，甚至自我學習、演進。工業3.0已經在自動化、智能設備上達到一定高度，然而工業4.0在
機器人發展方面讓制造業有了更多想象空間。機器人可以互聯互通，與人類一起工作，甚至從自己的工作、人類的工作中學習新技能。
以德國
庫卡（KUKA）公司生產的工業機器人為例，可負荷3公斤到1300公斤的貨品，工作范圍從635毫米到3900毫米不等，承擔物料搬運、加工、堆垛、點焊和弧焊等多種功能。庫卡最新的工業4.0智能型工業作業助手LBRiiwa可以直接協作人類工作，還具備自動運行系統，可以不依靠地面標記、感應線圈或磁鐵等在工廠內自動來去，運載貨物和零件。
工業4.0時代，機器人可以輔助人工作，甚至替代人工作。它們可以承擔高危作業，提升勞動效率，并解決日益上升的人力成本問題。這也是當初德國提出工業4.0的一個重要動因，即是希望通過更加自動化、智能化的生產解決適齡勞動力不足的問題。除了機器人，智能生產所需要的
傳感器、數控機床、智能倉庫、智能物流等相應技術的逐步成熟也為工業4.0的發展提供了技術基礎。
第二，工業4.0時代物聯網信息共享、自主決策的技術使得生產更靈活、更柔性，可以快速響應復雜、個性化的市場需求。如果說互聯網讓智慧人之間得以更便捷地交流，那么物聯網的重點則是把死物智能化，使其能夠自動抓取相關信息，實時與他人/他物對話，并有判斷、決策的能力。如果說工業3.0的自動化是人與機器的對話，工業4.0則是機器與機器的對話。
信息物理系統（Cyber-physicalSystem，簡稱CPS），換言之一個高效的工業互聯網網絡是工業4.0技術基礎的核心。CPS將物理世界轉換為數字世界，形成了物理系統對應的虛擬系統（digitaltwin），再通過IoT（Internetofthings，簡稱IoT，物聯網）技術數字化管理生產，提升機器與機器之間的互聯性、減少人為參與，從而實現制造的“智能化”。CPS（虛擬現實系統）中工業設備嵌入的大量傳感器充當機器接受外部信息的感覺器官，采集生產流程的所有數據并運用虛擬系統的高級運算能力進行分析、運算和決策，形成可自律操作的、自組織的智能生產系統。
如果說機器人、數控機床等設備是工業4.0的軀干和肌肉，那么CPS和相關技術就是工業4.0的大腦。
CPS系統網絡化的信息分布形式是關鍵。以前，制造型企業內的生產流程均由一個“中央”控制，信息和指令自上而下，通過各類生產管理系統下達給生產車間。然而CPS系統里，信息并不需要經過某個統一的、自上而下的渠道進行分發，而是呈網絡化分布，共享給生產過程中的每一個參與方，使得每個參與方都可以獲得足夠信息以做出最優決策。這其中也包括機器。借助物聯網和人工智能的相應技術，機器不僅可以掌握信息和知識，還可以自主決策、自主出發動作。
在CPS系統里，機器們會說話、會思考，而且彼此間形成了一個智慧的“社交網絡”，協作完成各種高復雜度的生產任務。當一個訂單進入工廠，機器不用等待上面的指令就已獲得相應信息，了解什么時候該做什么，并自動開始生產。機器還可以根據實時數據、訂單信息來安排產線，增加、減少或改變生產流程。
例如，根據實時的大數據挖掘分析，系統可以主動給用戶推送消息提醒設備維護保養，某個工位可以自動聯系供應商增加物料等。這就像曾經叫車須撥打電話給一個呼叫中心，而如今人人都可以通過滴滴出行類似的APP獲取自己身邊的用車信息并自主進行叫車和乘車。
機器實施通信、自主決策的技術也意味著工業4.0能夠以低成本實現3.0時代無法實現的個性化定制生產。在過去，流水線帶來了大規模的成本降低，然而一旦遇到生產故障，則會面臨整條流水線停產、以及處理殘次品等帶來的高昂成本。然而，通過CPS機器之間的實時通信，某個環節出現問題不會對其他生產環節產生重大影響，生產流程可以不受太大干擾地進行，同時對產品的實時智能控制也使得次品率大大降低。
在工業4.0之前，生產流程中產生的數據是大量浪費的，鮮少得到利用。而現在，工業設備產生的海量數據可以“變廢為寶”，借由大數據、云計算進行分析、歸納，用于預測未來的機器行為、潛在故障和生產問題。北京博華科技自主研發的健康監測云平臺正是基于傳感器采集的大量設備數據、過往故障和維修案例，利用大數據、機器學習等技術來研發出智能診斷和維修決策模型，為石油石化等行業客戶提供故障預警、故障報警和維修決策等服務，其報警準確度可達94%以上。
高度精密的機器人（自動化技術）和CPS（信息化技術）即構成了智能制造的兩方面核心技術，這和我國制造業提出的“兩化融合”的思路不謀而合。