德國在2011年提出工業4.0概念，2013年形成正式推動策略。從歷次工業革命內函與成果來看，隨著科技複雜性增加，將促使生產效率持續提升。
石化業者面臨更高技術與更高複雜的工作業務，根據Teradata 公司數據，原油探採產業每年浪費了80 億美金在非生產時間(NPT)上，這些非生產時間中有多數是工程師花費 70％的上班時間來分析和處理上述產生的數據所造成。未來，應用既有數據搭配各種假設、條件經判斷後降低探勘與開採過程中的不確定性所需的大量數據處理能力，是目前業者薄弱的數據管理能力所無法應付的。
化工產業最大問題為缺乏數位化管理與數據分析，工業4.0的核心是在於數位化資訊，但是在大量成長的資訊流中，若沒有正確的分析技術將難以發揮真正的價值。化工廠現階段大多欠缺數據分析能力，逐步藉由提高內部數據分析能力與技術作為改善的途徑。
臺灣化工產業智慧製造應用仍處於起步階段，有待全面數位化，過往是以工廠為中心的生產模式，現在生產模式是以客戶需求為中心，終端產物偏向少量多樣性，製程應變的調控能力為發展重心。化工產業的中小企業廠商面臨轉型，仍需先建立ERP系統後，方可逐步邁向4.0。
歐洲在產業發展上已是高度工業化，製程的數位化已發展多年，但隨著全球產業趨勢的轉變，轉往挑戰困難度更高的層次---即時監控各類反應物狀況，預先調控參數來提高品質、降低原料的浪費、能源的消耗。歐盟利用最新進展的感測器技術、模型化與自動化來發展，欲開發從設計到導入批次反應製程控制法的新典範。
台灣在石化/化工產業的智慧科技技術發展與應用建議，初步循序漸進邁向數位化與標準化，並密切追蹤已開發國家在工業4.0計畫中，對於材料相關產業的影響。如：可關注並研究歐盟之RECOBA Batch Process計畫的發展動態與導入業界實際應用情況。

Chapter 01　智慧科技內涵與應用
1-1：智慧科技項目
1-2：智慧科技應用　　

Chapter 02　智慧科技在石化/化工產業應用與技術布局策略
2-1：石化/化工產業發展面臨重大議題
2-2：石化/化工企業發展策略
2-3：台灣化工產業發展關鍵瓶頸

Chapter 03　化工相關與傳產廠商智慧科技應用案例
3-1：台泥
3-2：輪胎產業
3-3：BASF
3-4：歐盟RECOBA計畫

Chapter 04　結論與建議