之前也討論過「分析」之於工業4.0的重要性，如果以分析能力成熟度來看，工業4.0是要做到「幾近」即時的決策，機器與機器之間 (M2M)、上層與底層 (top floor to shop floor)之間的決策速度極快，然後可以增加企業的反應與作業速度。
自動化的邏輯是：在工作現場如果是「人」，那麼在訊息的回饋以及行動的執行都要經過「人」來執行，因此就沒有機器人或自動化設備那麼快速。但是機器人、自動化應該是協助「人」來進行作業，而且有些步驟還是需要「人工」來執行，甚至「人工」是增加產品附加價值的部分。(不是常有標榜人工縫製、人工打造的產品，而且賣得比較貴嗎？)
在BMW這個工廠裡，除了引進機器人取代危險、笨重的作業，在部分作業還是由人透過機器人、甚至完全人工來執行
另外哈雷機車可以接受客製化，並在一天內交車，也充分實現工業4.0的概念，但是許多製程還是以人工進行
因此我認為如果可以先用一些輔助設備(例如電子看板、MES透過現場電腦monitor顯示作業指示等方式) 來協助人作業，至少把分析能力與速度推進到較先進的分析作業模式，這樣也可以視為工業4.0的實施。
也就是先以建置分析能力，強化決策速度，企業在此就可以先實現一些商業利益，然後再繼續投資置換現場自動化的硬體，而不需要在一開始就須投入大幅的資本。
再者，在建置分析能力時，也會慢慢發現資料的不足，然後去思考如何透過自動化、物聯網技術來收集相關資料，這樣也可以找出自動化建置的順序，讓投資更能有針對性。誠如阿里巴巴副總裁車品覺先生在「大數據的關鍵思考」裏說的：
”作為一名與數據打交道十幾年的人，我深深知道從「看」到「用」，在從」用」到「養」的營運數據，本身就是複雜的過程，也許目前我們最應該做的，是暫時忘記大數據的概念。行勝於言，只有具備實際效果的數據才是正道。" - 車品覺
也就是由用找到不足(開始分析使用)，再去新增收集的數據(新增自動化的部份)，這樣才能提早實現工業4.0的效益。
