自從英國人詹姆斯•瓦特改良了蒸汽機，由此引發了第一波工業革命，讓制造業從手工勞動轉向動力機器生產，引發人類歷史上第一波工業革命。
1908年，美國人亨利•福特的T型車上市，他以流水線裝配方式，改善了汽車生產流程，大幅降低了汽車的生產成本，讓汽車售價一夜之間由原來的2000~3000美元，暴跌至850美元，這次的生產線流程革新，被視為第二次工業革命。
1975年，德國Honeywell和日本Yokogawa Electric分別推出自己的DCS，改變了當時自動化系統的運行方式，讓運算控制功能分布到系統各端，提高系統的整體效能，這是工業革命的第三波轉型。
以上這三波革命讓人類的工業產生脫胎換骨的大躍進，隨著互聯網技術與制造業原本即相當成熟的自動化方案開始結合，2012年德國提出了“智能工廠”的概念，通過大量數據的采集與分析，改變了服務模式，也讓工廠真正朝智能化邁進。
內外環境改變 刺激制造型態轉型
“目前大家在談的智能工廠，主要包括三大架構。”研華智能副總經理李守仁表示，這三大架構分別為物聯網、大數據、創新服務架構，而這三大架構構筑成的信息實體集成系統（Cyber Physical System）就成為現在智能工廠的建設主體，解決了現在制造業面對生產資源調度與制程彈性化與客制化的兩大難題。
架構智能工廠概念的三大技術，并非各自獨立運行，而是交叉運用相互集成，讓制造現場的所有設備均可發揮最大效益，在此系統中，物聯網位居第一線，負責信號的收集與少量控制。
智能工廠概念將在短期內改變工廠系統的軟硬件架構與思維，引領制造業進入下一時代
物聯網通過大量的分布的傳感器，密集采集特定區域或物件的特定信息，再將信號回傳至后端系統，物聯網被視為繼PC與互聯網后，再一次改變世界的重要技術，應用相當廣泛，從生態環境監控到智能交通、智能建筑，幾乎無處不可設置。
在智能工廠端，物聯網成功應用了近年來已然成熟的3D IC技術，讓傳感器內可建入微機電（MEMS），例如研華將傳感器與本身產品ADAM系列集成，集成后可讓ADAM同時具有控制、感應、通訊等功能，不必像以往感應與控制和通訊分開建設時，需分別將信號送至控制閥的復雜作法，而改以統一用工業總線負責傳遞，這一作法不但大幅降低了現場端的布線復雜度，對于系統成本考量也有大為有益。
大數據改變服務思維
大數據則是物聯網成形后所帶動的概念，在這之前由于傳感器的建設數量有限，所獲得的信息量稀少，不足以成為決策分析時的有效樣本數，尤其是在制造端，單點的數據量僅能反應制程單一環節的狀態；然而當物聯網全面導入后，快速讀寫現場環境而累積的龐大實時資料庫，可以反映出制程系統的運行全貌，讓工廠管理人員無論再第一時間處理事故或是后續研擬相關策略時，都有更精確全面的依據。
大數據在智能工廠的主要作用在于，可充分掌握生產現場的所有資源，但必須經過儲存與分析整理方能為客戶所用，進行最佳化調度，因此如何應用無疑是相當重要的課題。
過去工控領域所應用的資料采集軟件平臺，無非是SCADA。李守仁表示，在物聯網應用逐步擴增后，SCADA所必須處理的信息量大增，因此平臺效能也必須同步提升，以WebAccess為例，利用本地SCADA RTDB實時數據庫功能，每秒可讀取30萬次，同時寫入20萬次資料，其快速的處理效能，讓必須24小時運轉的廠房，可以實時且全面的進行監控，也大量降低了數據傳輸所占據網絡帶寬的困擾，加上原有冗余架構使得數據的安全性更獲得了進一步的保障。
相較于物聯網與大數據，創新服務模式并非屬于技術面，而是供應商對制造業者的服務再進化，通過創新服務模式，制造業廠商可在最短時間內，以適當成本打造出全然符合需求的客制化系統，這些服務必須倚靠長期耕耘特定領域所累積的技術做后盾，讓導入者可以選擇專為該領域量身打造，或可在短時間內調整出符合導入者需求的系統。
智能概念帶來改變
仔細觀察過去三次的工業革命軌跡，可以發現所有的改變都不是一夕完成，而是經過時間的累積逐漸改變，然而這次的變革會否與以往一樣需經過長時間的轉型？在產業環境的變動速度加快之下，制造業廠商們的競爭壓力加劇，加上智能工廠所需的軟硬件技術都已臻成熟，相信新一波工業革命不但已經來到，而且不久后便可看到相關概念的落實成果。
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