インダストリー4.0技術の急速な普及により、製造業者は選択を迫られている：市場とともに加速するか、取り残されるかのどちらかだ。 2019年のGlobal Market Insights, Inc.レポートによると、製造業における人工知能（AI）市場は2025年までに160億ドル規模に成長する見込みである。製造業環境におけるサイバーフィジカルシステム、モノのインターネット（IoT）技術、認知コンピューティングの導入を指す総称「インダストリー4.0」の普及を推進する要因には以下が含まれる：
- 運営コストの削減
- 業務効率の向上
- 業務を顧客の要求に合わせる
- リアルタイムでのプロセス分析
- 資本コストを大幅に増やさずに事業を拡大する
これらの目標達成を支えるのは、相互接続性と情報透明性という二つの主要な原則である。相互接続性とは、機械、デバイス、センサー、そして人々が相互に接続し、通信する能力を指す。情報透明性は、適切な意思決定に必要な大量の有用な情報をオペレーターに提供する。 インダストリー4.0環境における機械・システムの相互接続性と情報透明性の組み合わせにより、製造業者は工場の現在の稼働状況や運用効率についてより深い洞察を得られる。機械間の稼働状況や健全性情報の比較は、ジャストインタイム保守を可能にする。ビッグデータ分析（クラウドベースのサービスを活用する場合もある）を用いてその情報を活用することで、製造業者はダウンタイムのほぼゼロ化を含む多くの利点を獲得できる。 しかし、相互接続の利点には固有の課題も伴う：(1) ベンダー、パートナー、顧客との従来存在しなかった通信経路を開く必要性により、データセキュリティ問題が悪化する；(2) 製造業者は自社のプロセスの機密性を維持することがより困難になる可能性がある。
データセキュリティは複雑な領域である。全50州、コロンビア特別区、グアム、プエルトリコ、バージン諸島では、個人を特定できる情報（PII）のセキュリティ侵害が発生した場合、事業者が個人に通知することを義務付ける法律が制定されている。 「個人識別情報」と聞くと金融情報を連想する人が多いが、実際にはその範囲はより広く、製造企業が保持する情報の種類も含まれる。こうした情報は、悪意ある者による意図的な標的攻撃や、不注意による漏洩の危険に晒される可能性がある。製造企業は、自社のシステムに「個人識別情報」が含まれているかどうか、またシステム内の脆弱性がどこにあるかを認識する必要がある。 例えば、IoT対応デバイスは外部攻撃者による機器の侵害を可能にします。より現実的な例として、ハネウェル社の最近のデータ脅威報告書が指摘するように、USBデバイスは製造・産業施設にとって重大な脅威です。工場に導入されたシステムを把握することに加え、メーカーは侵害発生時の対応計画を策定することを強く検討すべきです。
機械やセンサーに関する情報、すなわちプロセスライン情報は、製造業者に代わって情報を処理し実用的な知見を導き出すベンダー、サプライチェーン運営の最適化に情報を活用するパートナー、あるいは製造業者がパーソナライズされた大量生産製品を提供するために顧客と共有される場合があり、これは企業の営業秘密保護に関するリスクを生じさせる可能性がある。 ベンダー契約、パートナー契約、顧客契約の起草および締結にあたっては、製造業者は以下の点を慎重に検討する必要がある：- 共有される情報の範囲- 情報の共有方法- 契約満了または終了後の情報の取り扱いさらに、関係継続中にデータ以外の知的財産が生成される可能性の有無、およびそのような知的財産の所有権がどのように決定されるかについても考慮すべきである。
インダストリー4.0の原則を採用しつつ、その原則が提示する法的問題に目を向ける製造業者は、第四次産業革命において成功する好位置に立つだろう。