工業4.0、智能制造、工業物聯網究竟只是炒作，還是企業可透過轉型帶來希望的絕佳機會？

在物聯網的帶動下，制造業正迎來新一輪變革浪潮，云計算、大數據、人工智能等新技術正在加速與工業領域的全方位融合?？v觀全球市場，工業4.0趨勢所向，中美德各有千秋，因此，也形成了不同的局面，制造領域中，企業正在尋找新的經濟增長點。

工業4.0、智能制造、工業物聯網究竟只是炒作，還是企業可透過轉型帶來希望的絕佳機會？在實現工業4.0的過程中究竟遭遇到哪些問題？目前的實施成效如何？未來又該如何真正落實工業4.0？

一、比較中美德制造業體系的布局

德國：自下而上推動，保持制造業領先

德國工業始終強大，企業自發解決痛點，自下而上推動工業4.0。德國工業4.0戰略的提出背景是全球產能過剩的嚴峻形勢，希望通過物聯網使產業鏈管理智能化，市場需求分析有效化，從而提高工作效率，解決成本問題，這正是物聯網時代中產品生命周期不斷縮短的集中表現。

如西門子的“數字化企業平臺”系統為數字制造提供了載體;寶馬集團的虛擬手勢識別系統使得汽車制造再進一步;大眾用機器人制造汽車，實現了極高的人力替代效率;ABB強大、精細而全面的機器人產品在世界上有著明顯的競爭優勢;博世力推用于工廠智能化的射頻碼系統;SAP推動云平臺互聯萬物，實現大數據支撐決策。

美國：提升制造業效率，推動工業復興

美國政府主導復興制造業，特朗普新政召回海外制造商態度強硬。通過高性能設備、低成本傳感器、大數據收集及分析技術等的組合，大幅提高現有產業的效率并創造新產業，其側重點主要在于借助物聯網的優勢，使制造業的數據、硬件、軟件實現智能交互，通過大數據實現智能決策，提升美國制造業生產效率。

美國通用提出“工業互聯網”計劃，倡導產業鏈效率提升，與美國政府的“再工業化”戰略舉措相呼應，隨后AT&T、Cisco、GE、IBM、Intel聯合成立工業互聯網聯盟（IIC），推動美國工業領域的物聯網應用。

中國：政府推動+企業參與，智能制造空間大

人口紅利喪失，我國同樣面臨著成本控制問題。目前來看，我們還處在制造業自動化升級的關鍵點，大部分企業在近兩年大力投入對生產線的改造，用自動化的技術替代或者配合人力更好的工作降低成本提高效率，比如工業機器人、工業、SaaS、視覺、工業大數據等?！爸袊圃?/p>

2025”戰略的提出，被看作是中國工業4.0計劃。戰略不僅推進我國制造業進入工業4.0時代，同時也力圖改變我國低端、粗放、資源依賴性的制造局面，并加速信息程度較高的新興產業的發展，提升我國工業自動化程度。

為了降本增效，由政府力推、企業力行的“機器換人”潮正加快部署，廣東、浙江、福建等制造業大省不斷從省級層面推動“機器換人”，完全由機器人來代替人工進行生產的“黑燈工廠”不斷涌現。

無論是德國提出的工業4.0.還是美國提出的工業互聯網，以及中國提出的《中國制造2025》，其核心關鍵是為了打造智能化、網絡化生產系統的“智能工廠”。物聯網、大數據、人工智能和實體經濟深融合，在工業的應用下已迎來蓬勃發展時期。

二、工業4.0時代下企業要轉型升級，改變思維

智能制造是傳統產業轉型升級的必然方向，我國制造業存在產業結構不合理、產品附加值不高、能源消耗大和污染嚴重等問題。

在經濟新常態下，企業應重新挖掘比較成本的優勢，提升制度創新和管理變革。提供全過程、多維度、多角度的生產數據和信息數據綜合展示，提升管理效率，降低制造成本，推動一場以智能化、信息化提升為重點的管理革命。因從以下5方面考慮：

1）定制化：隨著社會進入信息化、智能化的嶄新時代，全球經濟由市場型導向朝消費型導向轉變，客戶需求越來越趨于差異化，定制化智能生產出現更適合中國制造各行各業的轉型，這將體現企業綜合能力和技術的核心競爭力。

2）智能化：聚焦關鍵領域和薄弱環節，著力加強高端智能化系統研制應用，著力提升產業基礎支撐能力，推動新一代信息技術與制造技術深度融合，推進“互聯網+”協同制造集成應用。

3）服務化：重視面向客戶的研發設計和產品服務等要素的投入，將業務形態向兩端延升;重視技術創新、管理創新和模式創新，抬高整個曲線。

4）數字化：由數據驅動的全方位的數字化，主動去挖掘、監測數據，并且把數據變成創新的核心驅動力來創新服務、創新產品，打造創新的商業模式方面。

5）網絡化：物聯網時代客戶的個性化需求信息更加透明，以網絡為主的工業物聯網平臺則將分布式、模塊化、開放式的微服務架構，與第三方公有云或者私有云進行對接、部署和開發，將數據、軟件、平臺、服務等資料都聚集在平臺做資源整合。