中国制造的步伐在加快，一些中国企业已纷纷开始投资启动工业4.0应用，然而受限于中国制造业的现状和信息化水平，参与投资的行业以及投资的业务领域都较狭窄，并且布局相对较孤立，未形成整合的工业4.0的投资布局。而从发达国家如德国、美国的发展经验来看，工业4.0内容所覆盖的领域可以贯穿研发到售后服务几乎所有领域，“中国制造2025”未来升级潜力实际非常巨大。
工业4.0的应用范围
工业4.0应用不仅可以覆盖从研发到售后的各个业务环节，也可以拓展到横向的供应商管理领域。
研发工程端的工业4.0应用包括数字化协同合作、数字化模型和产品虚拟化，通过运用信息化技术，可以大大缩短研发周期，减少研发风险，提高创新效率。供应链管理主要从纵向，即产品生命周期管理，以及横向，即供应商整合管理两个角度考虑工业4.0的应用，应用层面非常广泛，包括现在国内较熟悉的智能工厂、智能供应链、生产信息化管理系统等，可以帮助企业提升整个供应链的效率，降低成本，以及规范化管理上游端供应商质量。再往后端推移，工业4.0技术也可被广泛应用于设备智能维护及实时服务、打造数字化工作环境，以及运用数字化技术手段提高营销效率，提供更优质的销售及售后服务等。
总而言之，工业4.0在发达国家的应用已开始逐渐覆盖到各个领域，甚至一些知名的领先企业，通过积累和推进工业4.0在企业内的应用，从而衍生出新的业务模型。如通用电气在2012年创造了工业互联网的概念，从仅制造和销售设备的传统工业企业，开始转型为同时提供数字化服务的企业。通过收集、分析和反馈给客户大量的设备使用数据，通用电气可以帮客户大大提高生产效率，开展实时设备维护服务。例如，通用电气目前仅通过软件监控分析，远程协助飞机维护及提升飞机燃料使用效率，解决每年航空领域总值高达2840亿美元的浪费问题。
国内制造业自动化发展特征
工业4.0的未来发展速度和潜能离不开国内制造业的现状水平。相较于德国的工业化发展，中国的制造业在以下几个方面呈现不同的特征：
自动化程度：相较于德国先进的自动化程度，国内制造业的自动化水平普遍较低或中等。
生产信息化管理系统：德国的MES系统是一个标准化流程的整合方案系统;而国内的MES系统相对较孤立，一般有好几个不同软件分管不同部分，从而造成信息脱节，或者同一个工厂的管理标准不一致。
数据信息管理：德国的制造过程的数据基本透明化，并且由一个中央管理部门统一管理;而国内的信息透明化程度较低，并且数据分散，仅根据一定需要收集、运用部分数据，使得企业慢慢发展庞大后，造成数据脱节，不仅导致无法很好利用数据分析做决策，反馈产品信息，更是需要花很多时间整合、完善甚至纠正数据。
数据精确性和完整性：德国采用自动化数据收集，保证了数据精确性和完整性;而国内由于自动化和信息化水平较低，一般还是以人工收集数据为主，从而导致数据不精确不完整。
供应商管理：德国整体制造业水平较高，上游供应端信息化自动化水平也相对较高，进而更良性的带动了德国工业4.0的发展;而国内供应商工业信息化自动化程度层次不齐，这造成了即使一个工业信息化自动化较成熟的制造企业，也很难推动真正意义上的包括供应商整合管理的工业4.0。
管理技术人员素质：德国的自动化IT管理人员技术水平较高，并且经过较专业的培训;而国内缺乏这类核心人员开发和改善工业4.0需要的信息技术平台，更多的人员还是集中在劳力和业务管理层面。
中国工业4.0的发展现状
国内已经陆续有一些企业推出了工业4.0概念的项目，如国内一家领先的家电企业在2012年投资打造的智能互联工厂已投产运营;一家领先的医疗健康企业推出了ERP及 POS项目，建立了智能管理体系，尝试实现从供应链到营销链的全程信息集成共享等。
然而，总体而言，国内的“中国制造”发展与发达国家相比刚刚起步，并且限于之前提到的国内制造业信息化发展水平较低的特征，中国企业的工业4.0的关注领域较狭窄，尚未形成整合研发、计划、采购、制造、物流、营销、售后的工业4.0的格局，投资项目也相对分割，步伐依然停留在工厂端和物流端，如仅限于建立智能工厂，改进信息化管理系统，推动数字化物流管理等。其次，从行业角度来看，主要推动“中国制造”的企业基本为电子业、家电业、安防业、汽车业、健康业等领域的领先公司。因此，从整个市场和制造业潜力来看，未来无论从行业还是业务领域都有很大的推动空间。
