在探讨现代化工厂中自动化程度的提升之前，我们需要首先回顾一下仪器类专业发展历史。仪器类专业自古以来就伴随着人类社会的进步而不断发展，尤其是在工业革命之后，它们的作用和影响更加显著。从机械时代到电气时代，再到信息技术时代，各个时期都有自己独特的仪器技术和设备。

19世纪末至20世纪初，是工业革命进入一个新的高潮阶段。在这期间，机床、锅炉、蒸汽动力车等新型机械设备相继问世，这些都是当时生产力的重要推动力。这些机械设备不仅提高了生产效率，也为后来的自动化奠定了基础。

20世纪50年代至60年代，是电子计算机与控制系统兴起的时期。这一时期出现了第一台商用计算机，并且开始应用于制造业中的控制系统，如原子能反应堆控制系统、火箭发射控制系统等。这标志着工业自动化的一个重要里程碑，对后续智能制造产生了深远影响。

到了21世纪初，即“信息时代”，随着互联网技术、物联网(IoT)、大数据分析等技术的快速发展，智能制造成为产业4.0的一部分。通过集成传感器、执行单元（如机器人）、以及复杂算法，可以实现更高级别的人工智能指导下的精确生产过程。此外，云计算、大数据分析以及人工智能也被广泛应用于预测性维护和优化流程管理，从而进一步推动了自动化水平的提升。

现代化工厂中最显著的是，以数字孪生作为核心理念来设计和操作整个生命周期管理，从产品设计到部署再到维护，每一步都依赖于高度集成的地理空间信息(GIS)与物联网(M2M)通信，以及实时数据分析能力。这样的数字孪生模式可以让企业实时监控并调整每个环节，使得整个生产过程变得更加灵活、高效，同时减少资源浪费降低环境污染。

然而，在追求更高水平自动化的时候，我们也要考虑可能出现的问题，比如安全风险问题。如果没有恰当的手段去处理潜在的人为错误或软件故障，这些可能导致严重的事故。此外，还有关于隐私保护的问题，因为越来越多的情报收集由网络连接所驱使，而这种情报则包括员工活动甚至生活习惯，这对个人隐私构成了威胁。

综上所述，无论是从科学实验室还是行业生产线看，都可以看到仪器类专业在不同历史阶段扮演不同的角色。而对于现代工程师来说，他们面临的是如何利用最新科技手段来解决现实问题，为社会带来更多便利，同时保持对这些新工具、新方法所带来的挑战的心智开放态度。