(2)复杂系统的管理：生产和制造系统正日益变得复杂，适当的计划和解释性模型能为管理这些复杂的系统打下基础。因此，工程师们应该备有开发出这些模型的方法和工具。
(3)一套综合的工业宽带基础设施：毋庸置疑，高质量的综合通讯网络是工业4.0的关键要求。无论是在德国国内，还是在德国与其他伙伴国之间，宽带网络基础设施也因此需要进一步大规模拓展。
(4)安全和安保：安全和安保对智能制造系统的成功至关重要。确保生产设施和产品本身对人或者环境不造成任何危险，这点非常重要。同时，生产设施和产品，尤其是它们所包含的数据和信息，都需要加以保护，防止被滥用和未经授权的访问。
(5)工作的组织和设计：在智能工厂，雇员的角色将发生引人注目的改变。越来越多的实时导向的控制，将改变工作内容、工作流程和工作环境。工作组织以一种“社会-技术”的方法实现，将为员工提供承担重大责任和促进个人发展的机会。这一旦成为现实，合作工作的设计、终身学习的措施以及启动参考模型课题，将变得尤为重要。
(6)培训和持续的职业发展：工业4.0将从根本上改变人们的工作和专业能力。实施适当的培训并以学习的方式组织工作因此变得尤为必要，可借此实现终身学习和基于工作地点的个人发展。为达成这一目标，示范项目和“最佳实践网络”应该推广，数字化学习技术也应投入研究。
(7)监管框架：在工业4.0下建立新的制造流程和横向业务网络架构时，必须遵守法律;而现有法律也同样应考虑到创新的影响而进行调整。面临的挑战包括保护企业数据、责任问题、处理个人数据和贸易限制。这将不仅对立法，也对其他有商业性质的活动提出了要求。制度将作为一个涵盖面广泛的适用工具而存在，其内容包括指导方针、合同范本和公司集体协议，或者自我监管的举措如审计。
(8)资源效率：撇开成本高不说，仅制造业在原材料和能源上的大量消耗就给环境和安全供应带来诸多风险。工业4.0将带来资源生产力和效率的提高。对企业来说，权衡“需要投资在智能工厂中的额外资源”与“带来的潜在节约”之间的利弊非常必要。
迈向工业4.0，将是一个渐进的过程。为了适应制造工程的特殊需求，现有的基本技术和经验必须加以改变，还必须探索针对新地点和新市场的创新解决方案。如果成功，工业4.0将提升德国的全球竞争力，并保持其国内制造业继续发展。