工业4.0是一个非常宽泛的概念，它包含了当今制造业领域的许多技术进步，因此很容易迷失方向。工业4.0的一个核心机遇是开发和提高通用解决方案的可用性，而在过去，这些解决方案必须是有目的构建。这些通用解决方案本质上更具可扩展性，并且默认情况下是通用的。
工具的通用化。过去制造100个塑料零件的唯一方法是使用铝工具和注塑机。在过去的十年里，有可能从众多销售3D打印机或3D打印服务的公司获得这些部件。若是100个金属零件，现在可以用数控铣刀或金属3D打印机来代替冲压或锻造工具。工具方面，从专用工具到通用工具有了明确的转变，从而降低了原型制作的成本，加快了产品上市的速度。
制造通用是机器。制造业的机械化主要是从工具开始的，但后来又包括了机器，其目的不是做人类无法做的事情，就是要非人工化。在电子领域，自动化已经从芯片制造和工具店的下游开始，并在电路板表面安装组件（SMA）中找到了沃土。这些生产线充满了单功能机器（糊状沉积，拾取和放置，烤箱），这些机器具有难以置信的互操作性，并且易于重新编程。这种自动化将SMA的产量大幅提高到99%以上，成为行业标准。但是自动化在最后装配车间遇到了一个困难。与大多数电路板遵循相同基本规则的SMA不同，车间的问题与其生产的产品一样多种多样。在不懈地追求提高运营效率和减少员工的过程中，没有在内部建设自动化的制造商与系统集成商合作，后者利用这个机会来制造定制的设备。而不是投资于一般用途的机器的开发，以进行基本操作（螺丝拧紧、贴上标签、将a部分和b部分结合在一起等），制造商推动系统集成商为专门制造的设备附加一个特定的标签或结合两个特定的部分。虽然它使系统集成商能够为每个程序销售新设备，但它使整个行业倒退：几十年来，自动化与高成本、高复杂性的解决方案相关联。尽管专用机器仍在流行，但多用途机器人和全方位机器人手臂已经加快了速度，以两位数的年增长率增长。一些公司正在构建机器人单元，这些单元设计为联网，多功能和大规模可重编程。只有时间才能证明这些公司生产的通用硬件技术是否能够取代行业目前依赖的专用系统，降低成本。
通用化检测。以前是由人类完成的，现在通常被摄像机和算法取代。尽管相机本身是一个高度通用的工具，但它的效率完全取决于它运行的算法，以提供在线判断。几十年来，计算机视觉系统一直可以使用经典的计算机视觉方法来测量或识别以前的编程缺陷。这些基于规则的系统非常具体，油专家进行自定义编程，这使它们变得价格不菲。有时，这些规则可以与知识相结合，以确定涡轮叶片x射线中特定的一组空隙是否表明存在缺陷，但它们仍然基于规则以及编写算法的人员的独创性和局限性。有时，规则可以与知识相结合，以确定涡轮叶片X射线中的特定空隙群是否指示有缺陷的部分，但它们仍然基于规则以及编写算法的人的独创性和局限性。同样这也会使得算法短视：他们可能错过很多东西。
通用和自编程视觉算法即将上线，由机器学习方法提供动力，这不仅使这些系统能够自己编程，而且能够识别出甚至没有预料到的缺陷。这些算法能够在几乎没有人类监督的情况下，识别出要寻找什么以及如何测量它。最终，这些系统将具有更快的启动时间并且总体上更便宜，使得愿景能够存在于以前不太适合的地方，并且支持生产线上的传感器需求以实现工业4.0及更高版本。
通用和前瞻性的好处
工具，机器和检验的普遍化是制造业在通向工业4.0的过程中所进行的技术投资的巨大收益。
互联互通是建立的基础：必要时，工具和传感器需要被告知下一步该做什么或看什么，这样它们就会与其他行业的4.0技术完全吻合。
可扩展性：一件设备可以满足许多需求，而人工干预则少得多。
价值：解决一个以上的问题，意味着任何一台新设备的运行效率都会提高，这使得投资回报更合理。
随着制造商开始重新思考始终如一的方式，这些通用技术将加速行业向工业4.0的发展，同时在此过程中实现收益。对于制造业的技术投资来说，通用是一种安全的选择。
