工業 4.0這個詞你一定不陌生，可是要想說清楚工業 4.0究竟是什么就比較困難了。

你還記得街邊的裁縫店嗎？服務熱情，制作的服裝非常合身，而且免費提供售后服務，比如當你胖了，裁縫店還可以幫你改一改衣服的腰圍。

在第一次工業革命之前，裁縫、木匠和鐵匠在集市中接觸客戶，了解他們的需求，當場進行制作。第二次和第三次工業革命將市場活動標準化和全球化后，生產者和消費者被一個叫做“銷售和分銷渠道”的巨大鴻溝分開了。現在，由互聯網發起的零售革命讓用戶的個性化需求得以爆發，第四次工業革命之火被點燃。于是，在物聯網、區塊鏈、人工智能和云計算等技術的幫助下，現代制造企業遵循先輩的足跡，再次聚集在集市中，以工業化規模，為每位客戶“量體裁衣”。這就是工業4.0。

具體來說，工業 4.0的本質是以工業化生產單位成本滿足客戶的個性化需求，在實現經濟增長的同時，最大程度減少材料資源的浪費。

聽上去簡單嗎？實現起來可絕非易事。

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我們先來看看制造企業所面臨的挑戰。

首先，制造企業需要知道每一位客戶的尺碼，之后由產品設計或工程團隊來設計產品。僅此一步就給制造企業帶來了兩大挑戰。第一，如何對全球數百萬客戶進行量體裁衣？第二，研發團隊如何設計出一款產品，滿足每一位客戶的需求？

即使制造企業找到了解決這些問題的方法，但由于現代化工業生產是建立在批量生產標準化產品的基礎之上，不管是車間設備還是辦公流程都無法針對高度個性化的產品需求做出迅速的反應。

另外，由于全球化勞動力分工極大地拉長了供應鏈，一件成品可能要經過 10 多道獨立的生產工序，由 10 多個不同國家或地區的企業合作完成。哪怕是微小的需求變化都會對供應鏈造成沖擊，高度個性化的產品需求更是會對供應鏈造成逐級放大的長鞭效應，導致原材料、半成品和成品庫存過剩。

所以，制造企業面臨了三項挑戰。

1. 研發團隊如何像社區裁縫店一樣，與每位客戶進行互動交流？

2. 如何組織車間生產，及時有效地響應客戶的個性化訂單?

3. 如何組織全球供應鏈，最大程度減少長鞭效應？

面對這些挑戰，簡單地實施一兩套IT解決方案并不能解決問題，我們需要對現有的制造管理模式進行徹底轉變。

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但是，轉變的過程并不輕松。

在“產品生命周期管理”領域，盡管十幾年前就已經提出了這個理論，但大多數制造企業實際上實施的是針對產品設計的“產品數據管理”。并且由于制造企業缺乏對售后領域的技術投資，無法跟蹤客戶對產品的實際使用情況。因此，我們需要將重點從關注產品設計轉變為關注產品的使用和提升每一位客戶的體驗。

在“訂單到交付”領域，傳統的瀑布式生產模式下，辦公室負責生產規劃，車間負責生產執行，兩者之間是割裂的。“銷售預測”成為生產的核心，所有的生產工作都圍繞這一假設展開。這種瀑布式的生產模式不但生產周期較長，而且風險較大。一旦預測出現問題，或者單個客戶的需求發生變化，甚至是需求方或生產方發生意外事件，都無法做到及時響應。因此，我們需要轉變模式，從瀑布式的生產模式，轉變為敏捷的生產模式，讓辦公室與生產車間緊密合作，實時了解生產資源的可用性，并且動態地將客戶訂單與生產資源之間進行匹配。

在“供應鏈管理”領域，雖然“供應鏈管理”要求對所有參與者保持信息透明度，但在實際操作中，大多數制造企業采用的只是“供應商關系管理”，以便能夠從上下游合作伙伴那里獲取最大利潤。因此，對于大多數制造企業而言，生態系統協作仍是一個陌生的概念，原材料供應商、零部件制造企業、倉庫和運輸公司之間的信息是無法做到實時共享的。我們需要設法找到一種機制，使得供應鏈體系中的各個參與方都能夠實時共享可信的信息，從而打破信息壁壘，實現高效協作。

如果剛才說到的模式轉變順利完成，制造企業就可以從以內部流程為中心的僵化組織形式，轉變為以客戶為中心的高度敏捷組織。不僅能夠響應外部客戶需求，并且能夠以高度的敏捷性應對意外事件。

聽到這里，你可能會有一個問題。為什么這些模式轉變現在才有意義，而在十年、二十年前卻沒有呢？

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這是因為有四組越來越經濟實惠的支撐性技術正在使這種轉變成為可能。

第一組技術是低成本的物聯網技術，幫助我們將物理世界與信息化的網絡世界實時連接起來。通過信息物理系統，物理世界和信息世界能夠做到有效整合、實時交互。

產品設計或工程設計團隊不僅能夠深入到售后領域，充分了解產品使用情況，還可以實現持續性研發，以迭代方式不斷改進產品，并通過動態訂單路徑將客戶訂單動態地與機臺鏈接起來。

此外，供應鏈管理團隊還可以跟蹤司機、車輛和貨的實時運輸情況以及倉庫的位置和容量。

第二組技術是區塊鏈，它與物聯網技術結合，通過弱中心化的超級賬本使整個行業價值鏈中的所有企業都能夠高效共享可信的信息。從而幫助行業價值鏈中的企業通過生態系統協作，不斷完善目前的業務關系。

由于在產品及設備上安裝了傳感器和執行器，將其鏡像到信息空間，并且通過區塊鏈技術將信息在整個價值鏈中進行共享，我們所面對的實時數據和決策點的數量是以前所無法想象的。以往，企業的售后服務團隊和研發團隊可能只需要跟蹤幾十個產品的使用情況，生產規劃團隊只需要將幾百個批量訂單與幾十條生產線進行匹配，供應鏈管理團隊只需要跟蹤幾千輛載貨卡車，決策團隊的決策周期可能是幾個星期或者幾個月。而現在，我們面對的是來自于幾十萬甚至上百萬個實體的數據，這些數據之間存在幾萬種可能的組合，并且企業需要在幾秒鐘之內做出決策。

這就需要用到第三組技術來“救場”。他們是大數據、優化引擎、機器學習和人工智能技術，在這些技術的支持下，工業物聯網平臺能夠即時采集數以百萬計的海量數據，進行學習并找到最優解決方案。

第四組技術就是能夠使上面提到的技術應用越來越經濟實惠、越來越廣泛普及的云計算。

我們明白了制造企業所面臨的運營挑戰、所需的管理模式轉變，也了解了各項支持技術。下面要知道的就是工業 4.0 的藍圖應該如何繪制？該從何處入手？以哪種方式開啟我們的工業 4.0 之旅？

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被智能制造這個名字所誤導，有些制造企業認為購買自動化生產線就能實現智能制造，結果在投入了數百萬美元購置最先進的硬件之后，發現自己仍然不是“智能制造企業”。

有些制造企業將物聯網等同于智能制造，安裝各種類型的傳感器改造生產線，使工廠經理能夠通過顯示器監控生產過程，但使用后發現并沒有帶來太大價值。

有些制造企業投資了由機器學習支持的預測性維護解決方案，但他們也會對預測模型最初的準確度感到失望。

還有些制造企業將云計算等同于智能制造，他們認為將 ERP 和 MES 遷移到云端就可以實現智能制造的飛躍。

正如上面所說，大多數制造企業都在戰略規劃方面花費了大量的時間和金錢，但他們所獲得的大部分是與實際運營無關的花哨的技術術語。

IBM 有一種整合方法，將戰略藍圖規劃、組織與文化發展、信息系統構建以及持續試點結合起來。這種方法可以幫助制造企業采用一種結構化的、全面而長期的視角來審視工業 4.0 之旅，通過推動整個組織的學習，來實現直接的業務效益。

藍圖規劃勾勒出一個過程，將面向客戶的生產資源、組織架構、企業文化和信息系統與物聯網、人工智能、區塊鏈和云計算等支持技術完美的結合起來。

比如為了促進組織與文化發展，可以建立數字化辦公室或精英團隊，匯集工程、制造、供應鏈、售后服務以及銷售與營銷部門的成員，讓他們通過學習和實施工業 4.0 舉措，實現在售后服務、持續工程、辦公與車間一體化運營以及價值鏈生態系統協作方面的重大突破。

值得注意的是，在構建工業物聯網平臺時，必須實現辦公業務流程與車間運營一體化，并以此為基礎，在個性化客戶服務、產品設計和供應鏈優化等方面基于數據做出更明智的決策。

最后，工業 4.0 之旅要求制造企業在實踐中不斷學習。敏捷的組織不會花費幾年時間去規劃一個完美的解決方案，而是采用“車庫方法”，從持續建立原型開始，首先推出最小可行產品或流程，通過持續收集來自內部和外部客戶的反饋，以迭代方式不斷進行完善。

最后總結一下，在今天的IBM超in播之“讀懂商業經” 中，IBM為您呈現了以下幾個觀點:

? 工業 4.0的本質是以工業化生產單位成本滿足客戶的個性化需求，在實現經濟增長的同時，最大程度減少材料資源的浪費。

? 面對挑戰，制造企業需要在“產品生命周期管理”、“訂單到交付”和“供應鏈管理”三個領域發生轉變。

? 工業 4.0 轉型之旅并非易事，需要將整體的藍圖規劃和敏捷的“車庫方法”相結合，幫助制造企業采用一種結構化的、全面而長期的視角來審視工業 4.0 之旅。