Las pequeñas y medianas empresas (PYMES) son contribuyentes vitales y motores significativos de cualquier sector manufacturero. La revolución de la Industria 4.0 (I 4.0) ha hecho que la economía global sea altamente competitiva y automatizada, lo que requiere que las PYMES indias se adapten más rápidamente. Por lo tanto, este estudio tuvo como objetivo identificar las barreras para implementar la I 4.0, simplificando la compleja interrelación entre dichas barreras con la ayuda de un modelo adecuado, categorizándolas como independientes y dependientes, y, en última instancia, nivelando los mismos impulsores, vínculos autónomos y fuerzas dependientes. La presente investigación examinó a fondo la literatura existente y resumió la lista de barreras en quince barreras significativas para el establecimiento fluido de la Industria 4.0 en India. Las barreras identificadas se analizaron con la ayuda del Diagrama de Modelado Estructural Interpretativo (ISM) y el análisis de Matriz de Multiplicación de Impacto Cruzado Aplicada a la Clasificación (MICMAC). Este estudio pudo explorar la interrelación entre estas barreras. El estudio ha encontrado que la falta de apoyo de las partes interesadas y el apoyo gerencial insuficiente emergieron como un factor importante descuidado por las PYMES indias. Sin embargo, la incertidumbre en la demanda prevista de productos, la falta de una solución alternativa a la falla tecnológica y la duda sobre la sostenibilidad de la Industria 4.0 (relacionada con su potencial para llevar al desempleo en la sociedad, etc.) son barreras contingentes significativas. Estas barreras pueden impactar las otras elecciones estratégicas relacionadas con la implementación exitosa de la Industria 4.0. Las observaciones de este estudio pueden ayudar a los tomadores de decisiones a tomar decisiones estratégicas para gestionar las barreras que afectan a la Industria 4.0 en las PYMES indias. Esta investigación reveló un alcance que puede extenderse a otras naciones del sur de Asia y en desarrollo. Los resultados del presente trabajo pueden ser estudiados más a fondo con modelado de ecuaciones estructurales (SEM) y análisis de regresión múltiple (MRA).