在过去的20世纪，生产收益大部分取决于单独机器的生产力提升，比如引擎和工业电机。如今，到了21世纪，生产收益则将通过数字整合、高级分析和3D打印与高级机器人等技术的结合来实现。而传统意义上的“工厂”也将实现突破性的升级，化身“智能型工厂”。
像GE等一些企业都纷纷开始设想“智能型”工厂概念，数字与实体工厂间的区别将不再那么明显，软件和硬件原件的能力将更好地实现互补，带来新的生产方法。这样的工厂不但将把设计、产品工程、制造、供应链和分销整合成一个有凝聚力的智能数字链接，还将对机器和产品间流动的庞大数据进行分析，从而实现实时对整个系统进行分析，显著提升速度与效率。
其中最革命性的可能是多模式工厂，在印度的普纳，就有这样的一家“多模式工厂”，该厂由GE在2012年投资2亿美元兴建。多模式智能工厂的关键优势在于在同一家工厂内生产多种不同产品的能力，从而即便在每一种单一产品出现需求波动的情况下，仍然能维持良好的规模经济效益。这家工厂的主要焦点将关注于生产专门根据印度市场打造的风力涡轮，但工厂的3D打印机将使其也能够生产供石油、天然气和电力生产使用的设备——这两种系列的产品如果分开在两个单独的工厂生产，都不一定能够带来规模经济效应。据GE全球供应链副总裁Jeffrey W. Connelly说：“该工厂到2015年年底，预期能够生产价值超过5亿美元的设备。”
智能型工厂还将改变创新的流程。比如，虚拟现实测试实验室将能使设计师与远方的工程师、供应商和技术人员连线，一起创造和测试原型，并解决其中存在的问题。开源平台和众包则能释放全球人才库的创造力和创业潜力，不仅雇主得以更轻松地筹集资本并吸引人才，雇员也能从更大的灵活性和更高的回报中获益。据麦肯锡预测，先进的生产方法、机器人技术、知识性工作的自动化及新材料结合起来，到2020年可能每年会为全球经济价值贡献12.3万亿美元。
随着工厂和生产流程的改变，劳动力所需的技能也在发生变化。此类变化要求劳动力人口在与新生产方式相关联的先进生产技术（比如基于聚合物或金属的印刷）、工程设计技术与经济等方面培养对应的技能。随着智能型工厂逐渐成为主流，与新生产方式相关的知识之体系不断增加，相应的教育培训课程也将倍增，培养出工业生产新时代所需的劳动力。
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