中心化供应链能够掌握每个生产节点，但是灵活性较低，而去中心化供应链的弹性较高、能快速因应突发状况，但容易发生节点决策不同调的状况。而工业4.0的价值，就是让每个供应链的环节都能透明，彼此协调，融合中心化与去中心化供应链的优点。
工业4.0的长远目标之一，即是要让机器通过学习自主决策（autonomous decision-making）来帮助生产，这需要通过高度的数据可视化、可靠化、AI及机器学习来完成，通过释放集中化的人为决策，改让去中心化的IoT机械设备来做决策，让数据自动、主动化，进而优化并提高生产供应链上的价值与效率。
集中化vs. 去中心化供应链，谁好谁坏？
在某种程度上来说，供应链规划就是决定谁来生产、运输，以及在何时生产、产出什么产品。以往采用集中规划方法运行的跨国企业，在单一区域核心规划团队，替价值链上的每一个接触点做了决策，这样的好处是能够完全掌握另一端正在进行的项目，更方便高层决策能以企业整体、全面化的视野来连接到不同的工厂及操作员，不过这样的方式缺乏灵活性，因为供应链上的每个连接点的运行，都要等待一层层的批准同意。
相反的，去中心化的供应链允许让机器执行较为低端的决策，在整体计划的范围内，自行决定生产的时间或生产什么。其优点如下，第一，若发生零件短缺、临时改变需求、机组故障时，可以有更迅速的因应；第二，能更容易将生产数据的成果优化集成到未来的计划中；第三，也能让决策者跟供应商、顾客之间的联系更加紧密、运行更佳灵活。不过缺点是，去中心化意味者有可能导致数据跟跟决策发生不同调的情况，生产线有中断的风险。
工业4.0的价值：让IT设备的数据透明
那要如何在去中心化的同时，也能降低风险？而这就是工业4.0能发挥它价值所在之处，让IT设备的数据能够有端到端的信息透明的能力（E2E visibility），能确保在生产链上的每一环不会处于孤立状态。更进一步来说，追求的是供应链的集成，让上下游都能够有观看、监控相关数据的权限，让相同的资料都能被共享与分析，如此一来机器运行的简易决策可在相对较低的风险下被授权。
其实中心化跟去中心化的供应链运行模式都有其各自的优缺点，重要的是如何将两着的优点融会贯通，达到供应链管理上的平衡，在可接受程度的风险上带来更多价值。
整体来说，如果能让供应链上越多的数据透明，就越能达到中心化的目的，例如工业4.0时代常被提到的销售和运营执行（S&OE）模式，即是通过让机器每日、每周监控数据来调整运输流量、物流水平，因此可以帮助维持长期的运营策略与计划，让决策通过可靠的数据、在符合中央决策团队的期望下进行操作与执行，虽然这并不是完全的去中心化，但它达到了一个更强大的效果，让计划链中的每个角色都发挥作用。