在工业4.0时代，以下是一些建议学习的技术：
PLC自动化技术
PLC（可编程逻辑控制器）是现代工业控制的核心设备，能够通过程序控制各种自动化设备，实现生产过程的自动化和智能化。PLC技术在电力、石油、化工、制药、食品等诸多行业有广泛应用，并且具有广阔的就业前景和较高的薪资待遇。
网络安全
随着工业4.0的发展，企业面临的网络攻击风险增加。网络安全专家需要掌握机器协议和新的安全知识，以保护数据网络和端点设备。
数据科学
数据是工业4.0的命脉。数据科学家能够处理和分析收集到的数据，优化生产效率和质量控制，提高机具效能、降低资源浪费、促进质量管控和供应链效率。
网络专业
包括广域网（WAN）、边缘网络、雾运算、新一代5G网络科技、无线网络和低功耗LAN协议等，这些技术对于实现机器间通信和命令控制系统至关重要。
软件工程、App开发、程序设计技术
制造业需要编程人才来设计人机交互界面、数据可视化以及建立仪表板。同时，企业也需要高阶程序语言如Java、C和C++的人才来整合新平台和旧系统。
IT架构技术
系统工程师需要整合实体和逻辑世界，理解业务流程和数字转型目标，并进行科技整合。
制造类相关专业
如机械工程、机械设计制造及其自动化、材料成型及控制工程等，专注于智能工厂和生产的制造技术。
电子与电气技术相关专业
如测控技术与仪器、电气工程及其自动化、自动化等，涉及工业4.0中的自动化和控制系统。
信息与通信技术相关专业
如电子信息工程、电子科学与技术、通信工程等，专注于工业4.0中的通信和网络技术。
计算机及网络技术类
包括大数据、云计算、虚拟现实等，这些专业与互联网和智能技术紧密相关，受到广泛欢迎。
信息物理系统（CPS）
CPS是工业4.0的核心，通过将物理设备与数字技术相融合，实现物理世界和数字世界的互联互通与实时交互。
物联网（IoT）
通过传感器、网络等技术将机器、设备、产品等连接起来，实现数据的采集与共享，为生产过程的监控、优化等提供数据支持。
大数据分析
能够处理和分析海量数据，挖掘其中的规律和价值，帮助企业优化生产流程、预测市场需求、提高产品质量等。
云计算
为企业提供强大的存储、计算和网络资源，使企业能够更高效地处理和分析数据，降低硬件投资成本。
人工智能
包括机器学习、深度学习等，可用于生产过程的自动化控制、质量检测、故障诊断，还能实现智能决策和预测性维护等，提升生产效率和产品质量。
数字孪生
通过建立物理实体的数字模型，模拟其运行状态和行为，实现对物理实体的精确描述、实时监控和优化。
根据以上建议，可以根据个人的职业规划和兴趣选择合适的技术方向进行深入学习。无论是专注于工业自动化、网络安全、数据分析还是其他相关领域，工业4.0都提供了丰富的职业机会和发展前景。