由於技術的進步每隔一段時間產業都會冒出新的名詞，例如：科技金融（FinTech）、工業4.0、元宇宙、智慧家電、智慧住宅、智慧城市、綠建築、新能源、新農業（韌性農業）…等等；以上所提的名詞概念有些已經很成熟了，也冒出一段時間了，產業對於該名詞的定義、內涵、關鍵技術、應用領域、成功範例、效益、商業模式…等等都有一定的瞭解；但對於剛冒出來的新興概念，受到人人的追捧，但我們卻對其內涵、定義、應用領域與方式、商業模式、…一頭霧水，弄得企業人心惶惶、人人自危，例如：元宇宙、信賴產業、…等等；如果我們跟不上，恐會被產業的其他業者或顧客淘汰；如果想快速跟上，新興技術的前景又不明確，不知如何是好？
本文即以工業4.0為例，建構一套企業面對產業（技術）新興概念時，可採取的思維與步驟；當然如之前的文章所述，企業可以藉由wait and see （等等看）的方式俟新興技術有一個明確方向之後，再採取行動，所採取的行動包括：下大資本追趕、以併購方式買下該領域的新創企業、成立化外組織，追求新的技術機會、…等等。
套句馬雲的金句：「很多人都輸在：看不見、看不懂、看不起、來不及！」雖然馬雲的這句話是對創業者說的，但對產業的新興技術概念所引發的產業浪潮也同樣適用；企業往往在wait and see的過程中失去了先機，最後處於競爭落後的狀態，等新興技術有一個明確方向之後再來下大資本追趕恐已經來不及了。
若企業能在大家都還看不懂、看不清的時候，就有一套能讓自己能快速看得懂、看得清的操作方法，則有利於企業早期發現新興技術所帶來的機會，則可先於競爭者搶佔先機。
美國國防部將技術依照技術的成熟度分為九個等級，稱之為技術成熟度(Technology Readiness Level, TRL)；TRL是一個系統化的量尺/衡量指標，可以讓不同型態的技術有一致性的衡量標準，描述技術從萌芽狀態到成功應用於某項產品的完整流程；而TRL涵蓋的技術研發流程則包括四個部分：(1)概念發展（TRL1~3）：新技術或是新概念的基礎研究；(2)原型驗證（TRL4與5）：特定技術針對一項或是多項潛在應用的技術開發；(3)系統開發（TRL6）：在某一應用尚未形成一整套系統之前的技術開發以及技術驗證，然後進行系統開發；(4)系統上市並運作（TRL7~9）；詳細的TRL1～9定義，可輕易於網上搜尋得到，於此不再贅述。
而本文所述的新興產業概念大致處於TRL2（某項特殊技術、某項材料的特性等，找出潛在創新應用；此階段仍然是猜測或推論，並無實驗證據支持）至TRL6（代表性的模型/雛形系統在真實的場域中測試）；越往低階（TRL2）越讓人看不清、看不懂；到TRL6時，則代表性系統已在真實的應用場域中運作，產業已經可清楚的瞭解該概念的應用場域、使用的技術、解決的問題、商業模式、以及效益…等等。
當然越於低階（TRL2）投入，企業搶得先機的機會越大，但風險也越高，試錯的次數也越多；反之延到高階（TRL6）時再投資，則風險也越小，試錯的次數也越少，但失去先機的機會也越大；就看企業的選擇。
本文的重心是放在TRL2～4的階段；這時產業已經有很多人在討論、也有些不錯的案例在分享、甚至政府也在大力推動、產業氛圍熱切、陷入一種蠢蠢欲動的氛圍，但我們又看不清全貌，也看不太懂運作背後的邏輯，處於慌亂的狀況。
面對這種情形，我建議企業（或產業）可採行的步驟如下：
1. 新興產業（技術）概念（以下簡稱新興概念）的背景以及應用場景的探尋
2. 新興概念的定義與內涵？
3. 由背景探尋的有限資料中整理出新興概念的應用場景有哪些？
4. 由定義、內涵、與應用案例建構新興概念的關鍵促成技術（Enabling Technology）
5. 由背景探尋的有限資料中整理出新興概念主要的商業模式是什麼？又可以產生哪些新的商業模式？
6. 由背景探尋的有限資料中整理出新興概念可以產生什麼樣的效益？可以解決什麼樣的問題？或創造什麼樣的新機會？
7. 針對步驟3～6的實際的應用場景、商業模式、效益建構新興概念的次新興概念。
8. 針對步驟7所整理的次新興概念發想與建構多種候選的次新興概念的終極想像？
9. 挑選值得深究與追求的次新興概念終極想像？
10. 建構篩選出的次新興概念終極想像運作架構體系，並增補步驟4的關鍵促成技術
11. 建構次新興概念終極想像發展路徑圖（roadmap）
12. 完整辨識次新興概念促成技術與瓶頸
13. 建構次新興概念的行動計畫與轉型計畫
本文以工業4.0為例，搭配以上的步驟說明之。
由於工業4.0的產業概念迄今已20年，因此，工業4.0已經跨過讓人看不清、看不懂的階段，詢問ChatGPT也會有不錯的產出；為方便解說，以下步驟有關工業4.0的產出大部分由ChatGPT所提供；但為免於失焦，以下說明僅呈現ChatGPT產出的摘要，完整的文本留當附件，以供參考。
但由於ChatGPT只是幫我們整理現有的資料，對於太過新興的技術概念則有些力不從心，例如：Agentic AI；本文用ChatGPT產出工業4.0相關的資訊，不代表完全依賴之，特此說明。
一、背景探尋
面對新興產業（技術）概念的第一個步驟就是多在網路上搜尋、參加研討會、說明會、專家訪談、…等等，大量蒐集資料；此時，相關資料很多元、很雜亂、可能也很不一致，產業處於瞎子摸象的階段。
總之，就是多方蒐集資料，充實我們對該概念的知識與認知。
工業4.0當然不例外，我們可以很容易的由網路上獲取相關訊息，包括（但不限於）：政府政策、智庫研究報告、論文、專利、企業動態、實施案例…等等。
面對工業4.0這個課題，我們可以很容易的整理出工業4.0的各國政府的動態與因應措施，整理如下。
1. 工業4.0由德國首先提出
工業4.0的概念首次於2011年的德國漢諾威工業博覽會（Hannover Messe 2011）出現，並促使德國的產學研等單位於2012年成立工業4.0的工作小組，並於次年（2013年）的漢諾威工業博覽會提出以虛實整合系統(Cyber-Physical System, CPS)為核心的“工業4.0”(Industry 4.0)概念；同年德國聯邦政府即將工業4.0納入“高科技戰略2020行動計畫(High-Tech Strategy 2020 Action Plan) ”的十大未來計畫，將投資2億歐元，讓德國在全球的製造領域持續保持競爭優勢。
2. 各國紛紛響應並提出符合自己國情的產業升級計畫
美國鑑於2008年金融危機爆發後開始反省以往輕工業、重金融的思維，努力推動“再工業化”的工作；經過幾年的努力，於2013年推動先進製造夥伴關係“AMP 2.0”計畫，進行先進製造研發的相關活動，目標為重新取得國際製造競爭力的領先地位。
同年中國大陸亦提出“2025中國製造”的策略，明確訂出中國成為製造強國的階段性目標和各項指標；此外世界各國，包括：歐盟、英國、日本、韓國、西班牙、加拿大、捷克、南非、土耳其、印度、…等國家都推出相對應的“工業4.0”計畫；顯示在此風潮下，各國均致力迎向工業4.0的時代，期望提升製造業的價值與產業競爭力。
2. 我國的因應措施
我國行政院亦於105年7月21日院會透過「智慧機械產業推動方案」，以我國精密機械及資通訊科技能量為基礎，導入智慧化相關技術，建構智慧機械產業新生態體系，使我國成為全球智慧機械研發製造基地及終端應用領域整體解決方案的提供者，來面對工業4.0浪潮所帶來的挑戰。
（以上資料有點舊，是我多年前的整理。）
二、新興概念的定義與內涵
藉由資料的整理，我們可以找到許多對新興概念的定義、看法、以及內涵，進而我們可以給該新興概念一個定義；這個定義只是反應我們當前對該概念的認知，或以符合我國國情或本企業的需求而訂定的；當然這個定義可以隨時間的推移而調整，重新定義。
以下是一些對工業4.0的定義與內涵：
1. 工業4.0是虛實融合系統（Cyber Physical System, CPS）
也就是網際網路世界（虛擬世界）與實體世界（實際工廠世界）完美融合後的系統與世界。
2. 工業4.0是一個系統體系（System of Systems, SoS）
基本上，工業4.0是一個大系統，涵蓋諸多子系統，並且每一子系統間又交互運作，其互動模式組成一個整體的巨系統；工業4.0不是一個工廠內的課題，而是一整個產業鏈，甚至是一個整合與融合後的產業生態體系。
3. 工業4.0是工廠與工業體系的網路化與物聯網化 （Internet of Things, IoT）化
德國工業4.0所要解決的課題是德國在網際網路（Internet）與行動互聯網（Mobile Internet）領域遠遠落後美國或其他先進國家；因此，德國工業4.0的第一個願景與目標，就是打造“智慧化工廠” 與“智慧化的供應鏈”，讓製造業全面智慧化。
4. 工業4.0或工業互聯網的核心架構（內涵）就是IT、OT、與CT的高度整合、融合、價值提升、與價值創造
工業4.0或工業互聯網是由資訊技術（Information Technology, IT）、操作技術（Operational Technology, OT）與通訊技術（Communication Technology, CT），或泛指資通訊技術（Information & Communication Technology, ICT）的高度整合。
5. ChatGPT對工業4.0的定義
若現在（2024/09/22）問ChatGPT工業4.0的定義是什麼，它的回答是：
「工業4.0（Industry 4.0）是指第四次工業革命，強調透過數位技術、自動化與智慧化系統來轉型與升級傳統製造業，其藉由結合先進技術如物聯網（IoT）、人工智慧（AI）、大數據與自動化設備，實現高度靈活、高效、個性化的智慧製造流程；具體而言，工業4.0的內涵包括：智慧工廠、數位化連接、自動化與自主決策、客戶導向的訂製化生產（客製化）、以及價值鏈（供應鏈）的整合。」
看起來ChatGPT的回答還蠻貼切的，但這樣比不公平，項1～4是學者或業者早期對工業4.0的定義（我之前的整理），而ChatGPT的回答則是現在（2024），其間已經有很長的時間差；這也顯示隨著時間的推移與不同視角的解讀，會有不同的結果。
三、整理新興概念的應用場景
有實際案例總是讓人比較有感，因此接續步驟二的定義與內涵之後，我們尋找在產業中已經測試或實施的實際案例，以啟發我們對該新興產業概念的認知。
由以上的整理，我們可以發現，在製造+網際網路（包含ICT、AI技術）所定義的工業4.0的架構下，業者演繹出工業4.0新興概念的應用場景，包括（但不限於）：智慧工廠（Smart Factory）（德國等）、工業機器人（德國等）、預測性維護（Predictive Maintenance）（辛辛那提李傑教授等）、遠程監控與故障診斷（Remote Monitoring & Diagnostics）（德國、李傑教授等）、彈性供應鏈（德國等）、C to B與大規模客製化生產（Mass Customization）（馬雲等）、數位孿生（Digital Twin）技術應用、以及品質控制與自動檢測（Quality Control & Automated Inspection）與製造過程可追溯（日本等）、…等等。
但後來業者與業者擴大工業4.0的概念，將自主物流與智慧倉儲（Autonomous Logistics and Smart Warehousing）、增材製造（3D列印）應用、協作機器人（Collaborative Robots, Cobots）、能源管理與節能減排（Energy Management & Sustainability）也都納入工業4.0的應用範疇。
若我們問ChatGPT工業4.0有哪些應用場景，ChatGPT回答如下：智慧工廠、預測性維護、大規模客製化生產、供應鏈整合與管理、自主物流與智慧倉儲、數位雙胞胎技術應用、增材製造（3D列印）應用、工業機器人與協作機器人、品質控制與自動檢測、能源管理與節能減排、以及遠程監控與故障診斷等。
與我們現在所熟知的工業4.0應用範疇差不多。
四、建構新興概念的關鍵促成技術
有了新興概念的定義、內涵與應用案例之後，接者我們探索它所需要的促成技術（Enabling Technology）；所謂促成技術即是若沒有這些關鍵的促成技術，該新興產業概念將不可能達成，也就是這些技術促成了該產業概念理想的實現。（有些學者將Enabling Technology翻譯成賦能技術）
如前所述，工業4.0的興起是德國為解決網際網路（Internet）與行動互聯網（Mobile Internet）等領域遠遠落後美國或其他先進國家而憂心其機械與製造領域未來的競爭力，所提出的產業新概念；因此網際網路自然是其重要的關鍵促成技術；隨網際網路而發展出來的當然就是資通訊技術（Information & Communication Technology, ICT）、大數據、網絡安全（Cyber Security）、物聯網（Internet of Things）、感知（sensing）、甚至AI、…等技術。
同樣的，我們問ChatGPT工業4.0的關鍵組成技術有哪些，ChatGPT回答如下（事實上ChatGPT回答的比以下多，但我先刪減一些，稍後我於步驟十再會說明我為什麼刪減，並在該步驟增補之）：物聯網（IoT）、大數據與數據分析、人工智慧（AI）與機器學習、雲計算與邊緣計算、自動化與機器人技術、以及網絡安全。
ChatGPT好像少了感知（sensing）這個關鍵促成技術。
五、新興概念主要的商業模式是什麼？又可以產生哪些新的商業模式？
步驟三提到工業4.0的早期概念是製造+網際網路，後來衍生出許多的應用場景都可以成為新的商業機會與新的商業模式，尤其是C to B的大規模客製化生產、預測性維護、遠程監控與故障診斷、..等等更令人印象深刻。
針對工業4.0的新增的商業模式，ChatGPT回答如下：產品即服務（Product-as-a-Service，PaaS）、大規模客製化生產（Mass Customization）、共享經濟模式（Sharing Economy）、數據驅動型商業模式（Data-Driven Business Models）、平台型商業模式（Platform-Based Business Models）、預測性維護與後市場服務（Predictive Maintenance & Aftermarket Services）、供應鏈即服務（Supply Chain-as-a-Service，SCaaS）、基於人工智慧的自動化決策（AI-Driven Decision Making）、按需製造（On-Demand Manufacturing）、協作創新（Collaborative Innovation）…等等；這些商業模式有些不是我們所熟知的，請參考附件的說明。
總的來說，工業4.0透過數字技術的應用，推動了商業模式從傳統的產品導向轉向服務導向、數據導向、平台導向和協作導向，並實現了更靈活、高效和可持續的供應鏈管理與商業運營模式。
除了以上ChatGPT的建議之外，協助企業導入工業4.0的顧問服務業、重要元件的供應業，也就是俗稱「剷子」產業，也是新興的商業機會之一。
六、新興概念可以產生什麼樣的效益？可以解決什麼樣的問題？或創造什麼樣的新機會？
如前所述，德國提出工業4.0的概念，主要是解決（扭轉）網際網路時代與趨勢下德國製造落後的憂心；但由步驟五的整理，工業4.0可改善企業的經營效率，提升企業的競爭力，進而達到永續經營的目的，例如：能源管理與節能減排、品質控制與自動檢測、製造過程可追溯性、大規模客製化生產、按需製造、智慧工廠、彈性供應鏈…等等；此外，工業4.0也可以解決過去難以解決的經營課題，例如：預測性維護與後市場服務、基於人工智慧的自動化決策…等等；以及建構新的商業模式，創造新的機會，例如：產品即服務、共享經濟模式、數據驅動型商業模式、平台型商業模式、供應鏈即服務、協作創新、…等等。
針對工業4.0的效益，ChatGPT回答如下：提升生產效率、降低運營成本、提升產品品質、靈活應對市場需求、實現大規模客製化、改善決策能力、提高供應鏈效率、促進創新與新商業模式、提高工作場所的安全性、加強企業的可持續發展、提高員工的技能和工作滿意度、…等等。
總結來說，導入工業4.0不僅能提升企業的生產效率和產品品質，還能開拓新的商業模式和市場機會；這不僅能增加短期競爭優勢，還有助於企業在長期內保持穩定增長和可持續發展。
七、針對步驟三～六的實際的應用場景、商業模式、效益建構新興概念的次新興概念
藉由步驟三～六的應用場景、商業模式、以及效益，研究者可以整理出幾個新興概念的次新興概念，作為進一步深入探究的基礎；以工業4.0為例，我們可以整理出以下的次新興概念（或次產業應用領域），包括（但不限於）：
1. 智慧製造或智慧工廠
2. 智慧供應鏈或彈性供應鏈或智慧生態系
3.供應鏈即服務（Supply Chain-as-a-Service，SCaaS）或共享的製造供應鏈
4. C to B 的大規模客製化生產（Mass Customization）或產品即服務（Product-as-a-Service，PaaS）或按需製造（On-Demand Manufacturing）
5. 虛實整合系統（Cyber Physical System, CPS）、或數位分身、或數位孿生（Digital Twin）、或數位化企業
6. 預測性維護與後市場服務（Predictive Maintenance & Aftermarket Services）
…等等不同的次新興概念。
八、針對步驟七所整理的次新興概念，發想與建構多種候選的次新興概念的終極想像？
不論是新興概念或次新興概念，概念總歸是概念，是虛無飄渺的；要具體落實就必須將這個概念的終極形貌以及運作架構建構起來，並盤點企業（或產業）的現況，擬定具體的作法，按部就班的實施；圖一為後續運作步驟；首先企業（或產業）針對多種候選的次新興概念進行終極想像，我們稱之為vision，每一個次新興概念皆需進行終極想像並構思其運作架構。
圖一、由終極想像構思未來的發展路徑圖與行動計畫
例如，理想中的智慧製造或智慧工廠應該長什麼樣子？它的運作架構如何？理想中的智慧供應鏈（或彈性供應鏈或智慧生態系）應該長什麼樣子？它的運作架構如何？理想中的C to B 的大規模客製化生產應該長什麼樣子？它的運作架構如何？理想中的虛實整合系統（或數位分身、或數位孿生、或數位化企業）應該長什麼樣子？它的運作架構如何？…等等。
次新興概念的終極想像需以短文描述與圖片的方式呈現，圖二為數位化的供應鏈管理的終極想像圖（Verba, 2020）。
資料來源：Verba（2020）, P16, Fig. 2.3
圖二、工業4.0數位供應鏈管理的運作想像圖
有了各次新興概念的終極想像之後，我們還對其競爭力提升的效益、投資效益、技術可行性、…等等進行分析與評估。
九、挑選值得深究與追求的次新興概念終極想像？
有了步驟八的各次新興領域的終極想像、競爭力提升、（投資）效益、技術可行性、…等等的分析與評估之後，則挑選值得深究與追求的終極想像，也就目標次新興概念。
一個國家、產業或企業可依照自己的國情或企業的經營重點、策略或特殊狀況，選擇適合的次新興概念執行，例如：德國就強調智慧工廠、臺灣強調智慧機械製造、美國強調先進的製造夥伴關係、…等等；當然選擇這些次新興概念的領域不是分岔路，選擇一個領域就不能再選擇其他領域；反而可以串接成階段性的目標，也許企業先選擇智慧製造（或智慧工廠），俟企業完成基礎建設之後，則可進階至智慧供應鏈（彈性供應鏈），最後達成掌控智慧製造生態系的終極目標。
選擇的標準可以是（但不限於）：投資效益、未來趨勢、滿足顧客未被滿足的痛點或期望、對競爭力提升的力度、以及技術的可及性、…等等。
十、建構篩選出的次新興概念終極想像運作架構體系，並增補步驟四的關鍵促成技術
此步驟為盤點步驟九終極想像運作架構體系所需的關鍵促成技術，並回視步驟四所初步辨識的關鍵促成技術是否有遺漏，並增補之。
為推動工業4.0資訊交換的統一性與溝通性，德國電氣和電子製造商協會 (ZVEI) 建構工業 4.0 參考架構模型（Reference Architectural Model Industry 4.0, RAMI 4.0），此架構模型旨在支持工業 4.0推動計畫，建構工業4.0的網路通訊協定，以支持工業 4.0的數位化企業（產業）的推動與資訊交換；此協定始於德國，並得到包括中國、日本和印度在內的許多國家的支持與合作。
企業（或產業價值鏈、生態系）透過RAMI 4.0的架構，工廠成為產品與網際網路世界的互動節點；工廠的製造功能分配給所有參與者，允許系統和機器之間更靈活的操作與調度，以進行更高層級的通訊和管理並共享有關（製造）資產的所有數據、資料與資訊；RAMI 4.0建構可將實體物件轉換為其可互通的數位孿生，將產業的實體世界帶入網路的虛擬事業，推動工業 4.0的產業革命。
圖三即為RAMI 4.0（工業4.0參考架構模型）的資訊架構。
我們的重點不是在介紹RAMI 4.0，而是借用它的運作架構來說明本步驟的產出。
資料來源：RAMI 4.0：Explained with example
圖三、RAMI 4.0（工業4.0參考架構模型）的資訊架構
當終極想像運作架構體系建構完成後，我們即可增補步驟四的關鍵促成技術；就圖二言，相關的ICT、IOT、AI、資訊安全、感知、…等等即為關鍵的促成技術。
當我們關注於C to B 的大規模客製化生產或按需製造的次新興領域構想時，由其終極想像（步驟八）與運作架構體系（本步驟）時，我們會發現增材製造（3D列印）為必須的關鍵促成技術；當我們關注虛實整合系統時，我們也會發現虛擬實境（VR）與擴增實境（AR）有其必要。
於是我們可以把早先整理的關鍵促成技術（步驟四）再拿出來，檢視一下有沒有漏掉的關鍵技術，並增補之；在這裡，我們可以將增材製造（3D列印）與虛擬實境（VR）與擴增實境（AR）、以及傳感器（Sensors）增補至工業4.0的關鍵促成技術中。
十一、建構終極想像發展路徑圖（Roadmap）
有了終極想像以及對現況的瞭解，則進行差距分析，以瞭解我們（企業、產業、或國家）距離終極理想還有多遠，有多少事情要做，進而建構發展路徑圖（如圖一所示）。
圖四為RAMI 4.0所建構三個軸向的發展路徑圖，RAMI 4.0將發展路徑分為：架構層、生命週期價值流、以及層級結構層級：
資料來源：同圖三
圖四、RAMI 4.0的發展架構
架構層（Architecture Layers）由上而下包含：業務（事業）、功能、資訊、通訊、整合和資產等子層；如圖五所示。
資料來源：同圖三
圖五、架構層層級
生命週期價值流（Life Cycle Value Stream）：此層包含：（產品）開發、生產製造與維護/使用等子層；
層級結構層級（Hierarchy Levels）：此層包含：產品、現場、設備、控制設備、工作站、工作中心、企業與連網世界等子層。
在這樣的基礎下，企業可由這三個軸向的任一軸向發展；在發展的過程中，也可以轉向另一個軸向，或多軸同時併進，逐步的完成企業的數位轉型；圖六為RAMI 4.0 架構下的邊緣分析解決方案的架構層發展路徑圖，這個路徑圖可謂標準的技術發展路徑圖格式；我們在這裡不涉及技術層面，僅讓讀者感受一下邁向終極想像路徑圖的形貌長什麼樣，就此打住，不再衍生。
資料來源：同圖三
圖六、邊緣分析解決方案的架構層層級發展路徑圖
十二、完整辨識促成技術與瓶頸
就步驟十的運作架構與步驟十一的發展路徑圖，我們可以進一步的完整辨識出該次新興概念所需要的促成技術。
就圖六的邊緣分析解決方案的發展路徑圖而言，該願景的促成技術可整理成表一的促成技術綜整表。
表一、RAMI 4.0邊緣分析解決方案的促成技術綜整表
| 促成技術 | 描述 |
| 物聯網 (IoT) | a) 連接和管理機器/設備的能力 b) 即時從機器收集感知器數據 |
| 大數據分析 | a) 允許即時使用大量數據的分析工具 b) 即時決策支持 |
| 邊緣運算/雲端運算 | a) 用於在邊緣或雲端管理、儲存和處理預測系統資料的模型 b) 根據在邊緣或雲端運算的資料分析結果向機器發出即時命令 |
| 系統整合 | a) 允許不同的電腦或機器連接在一起 b) 實現實際通訊並將物聯網資料從機器傳遞到 IT 系統 |
在步驟四中，ChatGPT已經以大的角度回答了工業4.0的關鍵促成技術，整理如下：物聯網（IoT）、大數據與數據分析、人工智慧（AI）與機器學習、雲計算與邊緣計算、數位雙胞胎、自動化與機器人技術、增材製造（3D列印）、網絡安全、以及虛擬實境（VR）與擴增實境（AR） （但ChatGPT少列了感知（sensing）這項關鍵技術。）
除了技術之外，我們導入（包括：企業、產業、國家）還面臨以下瓶頸或難點（資料由ChatGPT提供）：高昂的初期投資成本、技術集成的複雜性、數據安全與隱私問題、技能和人才短缺、文化和組織轉型的阻力、標準化和互操作性問題、數據品質與管理、缺乏清晰的ROI（投資回報）、基礎設施限制、法律和合規性挑戰、…等等，ChatGPT還提示，導入工業4.0對小型企業的挑戰更大；這些都是導入工業4.0需注意到的非技術路障。
十三、建構行動計畫與轉型計畫
完成以上的步驟之後，即可開始執行；如果是政府，則需要規劃適當的施政措施，以引導產業投入；如果是產業則向上籲請政府協助，並提供資源，向下則整合業者共襄盛舉；如果是企業，則進行發展路徑圖的導入與轉型計畫。
產業發展與企業轉型已脫離本文的範疇，就此打住。可參考附件ChatGPT的建議。
結語
新興技術的崛起，總是讓產業面臨一次的大洗牌，跟上的企業（或產業、或國家）享受技術的紅利，沒跟上的則面臨被淘汰的命運；本文建構抓住新興產業（技術）概念的方法論（可行的實施步驟），以協助企業（或產業、或國家）跟上技術的腳步。
掌握方法是一回事，能具體實施又是一回事，本文只是拋磚引玉，期望本方法在產業、企業的實施下，更臻完善，擺脫被淘汰的命運。
附件
參考資料
US DEPARTMENT OF DEFENSE (DoD), Technology Readiness Assessment (TRA) Guidance (2011), http://www.acq.osd.mil/chieftechnologist/publications/docs/TRA2011.pdf (last visited July 22, 2015).
Verba, N., Sept 2020, Application Deployment Framework for large-scale Fog Computing Environment, Doctoral Thesis , P16, Fig. 2.3
RAMI 4.0 (Reference Architectural Model Industry 4.0): Explained with example，https://industry40.co.in/rami-reference-architecture-model-industry-4-0/.