产业互联网具有打破信息不对称、增强供应链住处透明、降低交易成本、促进专业化分工、提高生产效率 的特点，大力发展产业互联网将会倒逼企业进行创新，带动信息技术创新。
产业互联网对产业链的重塑，我们将整个产业链简化为生产过程、交易过程与中间过程三个环节，生产环节主要涉及产品及中间产品的生产，交易过程涵盖产品与产成品的交易，而中间过程则包含伴随着生产与交易而产生的数据流、物流、资金流等一系列过程。
物联网技术的应用提高了生产线过程检测、实时参数采集、生产设备监控、材料消耗监测的能力和水平。生产过程的智能监控、智能控制、智能诊断、智能决策、智能维护水平不断提高。钢铁企业应用各种传感器和通信网络，在生产过程中实现对加工产品的宽度、厚度、温度的实时监控，从而提高了产品质量，优化了生产流程。
工业4.0实质上是要求建立基于大数据和实时生产数据反馈的智能化工厂。通过各个生产环节添加传感器、RFID芯片，并将所有设备接入大数据网络平台，通过所有设备在生产过程中实时数据的反馈汇总，最终实现整体生产的调控。然而大数据就是将这所有机械与流程相连的无形大网，是整个数字化调控生产的助推剂。使得原有网络与原有机械相互融合，最终实现一加一大于二的效果。大数据不仅可以实现生产过程与生产效率的“量变”，更可以通过积累各个环节的“量变”引起整个生产过程的“质变”。
基于大数据的大型管理系统将部门间的各类生产数据联系起来，实现了部门间机对机的通信，跨越了部门之间的界限，促进部门与公司之间的交流和协作，使公司对客户需求的反应更加敏捷和准确。在传统的企业中，数据以分散化、熵值高的特点分散在各个部门以及项目之间，数据的统一应用出现难以体系化的问题。通过大数据将这些数据放置在一个技术处理平台上对于优化生产流程等有重要意义。新的大数据系统将人、物和物与实践之间的关联性数据化展示出来，并且将这些数据全部存储在同一平台，在需要数据分析时，可以在单平台上获取所需要的数据。
大数据在管理方面的应用主要体现在三个方面：
一是预测，即对用户需求和企业可能面临状况的预测示警，在用户的需求以及面临的发生之前，通过对大量数据的分析和传感器产生的数据提前预测将会发生用户购买行为以及风险的出现，并相应提出应对策略等。
二是控制，即对企业订单、采购、生产、运输、贮存、销售、财务等环节进行细节上的控制，达到减少资源和成本的浪费，实现零库存，加速生产效率等目的。
三是汇总，即在整个生产流程完成之后对所有数据进行汇总，统一在大数据平台，并呈现相应的分析报告，在收到报告后，方便对整体生产以及下一步的安排进行调控。
在企业涉及的各个环节均以大数据为基础，以分析结果为主导，大大加快企业生产效率和反应速度。
智能制造最显著的特点体现在生产纵向整合及网络化、价值链横向整合、全生命周期数字化、技术应用指数式增长4个方面。
网络化的生产系统利用信息物理系统实现工厂对订单需求、库存水平变化以及突发故障的迅速反应。生产资源和产品由网络连接，原料和部件可以在任何时候被送到任何需要它的地方。
全生命周期的数字化将实现产品从开发设计到生产的无缝融合，使产品开发和生产系统产生新的协同效应。在这一过程中，企业可以获取产品生命周期每个阶段的数据，用于制定更柔性的生产流程。
流程管理是一个持续显化和优化的过程。当企业业务规模发展到一定阶段，必然会面临流程梳理、流程显化的过程。企业管理变得可控，一是要明确责权、落地过程管理；二是要把事后控制改为事前控制、事中控制。通则畅，透着亮，从过程中得到监督、提升和优化，事前达到风险的预先控制，事中实现风险的实时降低。然而控制过程中的沟通顺畅与信息透明主要信赖于流程管理平台的建立，把流程的运营过程以及运营数据、运营效率的分析作为切入点，借助电子化平台，实现流程透明化管理。
