參考資料：ReadWrite、新浪科技
工業4.0僅是一種被技術提供商帶著銷售目的過分誇大華而不實的術語？還是在未來幾個月或幾年內就能夠實現的行業趨勢？
諸多跡象表明， 工業4.0是行業大勢。 工業4.0也被稱作第四次工業革命， 其中包括自動化技術的大量應用以及在數位工廠中更大的資料交互。 工業4.0名稱的由來， 歸因於早期的製造階段——機械化、電氣化以及電子資訊化三個歷史階段。
工業1.0、2.0、3.0、4.0概念介紹
工業1.0是機械製造時代， 即18世紀引入的機械設備製造時代；時間大概是18世紀60年代至19世紀中期
就是通過水力和蒸汽機實現工廠機械化。 這次工業革命的結果是機械生產代替了手工勞動， 經濟社會從以農業、手工業為基礎轉型到以工業、機械製造帶動經濟發展的新模式。 那時的機械設備還沒有 電氣自動化控制 的概念。
工業2.0是電氣化與自動化時代， 即20世紀初的電氣化與自動化時代；時間大概是19世紀後半期至20世紀初。
也就是在勞動分工基礎上採用電力驅動產品的大規模生產；因為有了電力， 所以才進入了由繼電器、電氣自動化控制 機械設備生產的年代。 這次的工業革命， 通過零部件生產與產品裝配的成功分離， 開創了產品批量生產的高效新模式。
工業3.0是電子資訊化時代， 即20世紀70年代開始並一直延續至現在的資訊化時代。
在升級工業2.0的基礎上， 廣泛應用電子與資訊技術， 使製造過程自動化控制程度再進一步大幅度提高。 生產效率、良品率、分工合作、機械設備壽命都得到了前所未有的提高。 在此階段， 工廠大量採用由 PC、PLC/單片機等真正電子、資訊技術自動化控制的機械設備進行生產。
工業4.0概念是德國政府2013年《高技術戰略2020》 確定的十大未來項目之一， 並已上升為國家戰略， 旨在支持工業領域新一代革命性技術的研發與創新。
工業 4.0 是實體物理世界與虛擬網路世界融合的時代。 但德國業界對工業4.0的回應者卻不多， 原因之一是所謂的虛擬網路-實體物理系統（Cyber- Physical System,CPS）融合的主要思想， 美國早在若干年前就已提出。 未來10年， 基於 資訊物理系統（Cyber-PhysicalSystem， CPS）的智慧化， 將使人類步入以智慧製造為主導的第四次工業革命。 產品全生命週期、全製造流程數位化以及基於資訊通信技術的模組集成， 將形成一種高度靈活、個性化、數位化的產品與服務融合新生產模式。
工業4.0概念涵蓋許多相關技術和服務模式， 例如雲計算、大資料分析、物理網路系統（CPS）、機器技術、增強現實(VR)、物聯網等。 在工業4.0時代， 制造型企業將建立並運營比以往更加智慧的工廠， 他們可以輕鬆滿足客戶定制化需求。 這種模式被稱為工業物聯網或IIoT。
技術協同
推動工業4.0通常需要技術協作。 例如， CPS為雲服務提供支援， 這使得智慧對象和基於雲的程式設計模組實現交互；大資料分析能力使得機器變得越發智慧， 其他新興技術如人工智慧(AI)、增強現實（VR）、3D列印等解決方案為工廠提供了前所未有的敏捷、精准、高效的製造環境。
麥肯錫指出， 工業4.0不僅僅是一個華而不實的口號， 趨勢與技術的融合有望重塑製造方法。
在發展過程中， 資料量， 計算能力， 連接量大幅度上升；資料分析能力和商業智慧（BI）進步明顯；新型人機交互可用性增強；數位化革命成果顯著——例如先進的機器技術和3D列印技術的出現。
麥肯錫建議企業密切關注工業4.0的進展， 以便抓住工業4.0相關技術創造的新機遇。傳統的製造商業模式正在被新型模式所替代。為了獲取工業4.0所帶來的效益，必須為接下來的數位化變革做好充足的準備。
支援工業4.0應用的平臺需要開放的系統以適應不斷變化的市場需求和行業趨勢。在未來幾年新技術出現之時，加以利用。
未來工廠將是一個可以及時被改造和塑造的有機體，他們將連接比以往任何時候都多的實體，如客戶服務中心、原材料供應鏈、分銷管道等。而今天的製造環境通常是由製造廠互不相容的自動化技術組合而成，這不利於各製造系統間進行資料共用。智慧工廠將利用物聯網雲平臺獲得整個企業製造業務的智慧控制能力。
機器學習演算法能夠識別生產模式和提取回饋，可用於優化生產操作。預測性分析可確定整個工廠系統故障以便及時修復或更換設備避免耽誤生產期。
在現代的生產環境中，工廠資料被交付雲端，雲端可以提供視覺化操作以及強大的分析工具，以便提出更高層次的業務操作流程。
舉個例子，英國的一個大型製造商在世界各地擁有工廠，他們正在彙集所有工廠的自動化平臺上的資料，以將各種設備資料、即時資料傳送到統一公共雲平臺上並創建自訂視圖。這將讓企業從整體視角看到所有的業務操作，便於提高生產效率。
工業4.0技術使能智慧工廠的關鍵驅動因素是推動個性化生產，與大規模批量生產不同，它能夠滿足客戶即時的需求提供高度定制化的產品。
生態的力量
未來工廠的潛力不是來自企業內部，而是外部。由於工業4.0被證明可能適用於個別公司，因此IT、運營和業務部門的高管需要從更全面的角度來看待這一趨勢。他們需要意識到投資的最大回報應該來自構建工業4.0生態系統，包括設計、生產、運輸和產品使用等。
通過連接工業4.0的生態合作夥伴，生態系統中各個組成部分能夠提供更大的市場價值。類比於生物學概念，細胞無法單獨工作，而是依賴互利共生的有機整體。物聯網尤其是雲服務能夠提供必要的組織架構，説明各部分高效協同的工作，創建能夠在互相關聯的生態關係中獲取利益的商業模式和智慧操作。
工業4.0生態合作夥伴的的關鍵技術元件在於應用程式介面（API）。製造廠向合作夥伴開放API可以促進合作夥伴創建各種所需的應用程式。
為實現這一途徑，公司需要部署物聯聯網平臺，這能夠促使整個生態合作夥伴以PaaS的服務模式分享面向服務的API。應用將快速對不同的資源和資料類型進行業務分析，而過去需要專門的程式師進行分析。並輕鬆適配雲供應商特定的資料提取、差異存儲、分散式運算和機器學習的API。
通過利用API和雲計算，企業將建立並分享新一代面向製造的物聯網應用，這將是工業4.0或工業物聯網的核心。這不僅提供更強的智力和更高的效率也帶來了商業模式的變革。
構建一個能夠製造獨特的、高度定制化產品的智慧工廠，消費者或企業需要找尋高度依賴與利用工業4.0的全部潛力。一個新的專為最新的製造革命API平臺正在出現，它將幫助公司快速開發，管理甚至進行產品盈利服務。
雖然這聽起來都是未來的事情，但IT和業務專家需要看到目前的技術進展。如果不加以重視，企業將面臨錯失工業4.0巨大變革機遇的風險。
以便抓住工業4.0相關技術創造的新機遇。傳統的製造商業模式正在被新型模式所替代。為了獲取工業4.0所帶來的效益，必須為接下來的數位化變革做好充足的準備。支援工業4.0應用的平臺需要開放的系統以適應不斷變化的市場需求和行業趨勢。在未來幾年新技術出現之時，加以利用。
未來工廠將是一個可以及時被改造和塑造的有機體，他們將連接比以往任何時候都多的實體，如客戶服務中心、原材料供應鏈、分銷管道等。而今天的製造環境通常是由製造廠互不相容的自動化技術組合而成，這不利於各製造系統間進行資料共用。智慧工廠將利用物聯網雲平臺獲得整個企業製造業務的智慧控制能力。
機器學習演算法能夠識別生產模式和提取回饋，可用於優化生產操作。預測性分析可確定整個工廠系統故障以便及時修復或更換設備避免耽誤生產期。
在現代的生產環境中，工廠資料被交付雲端，雲端可以提供視覺化操作以及強大的分析工具，以便提出更高層次的業務操作流程。
舉個例子，英國的一個大型製造商在世界各地擁有工廠，他們正在彙集所有工廠的自動化平臺上的資料，以將各種設備資料、即時資料傳送到統一公共雲平臺上並創建自訂視圖。這將讓企業從整體視角看到所有的業務操作，便於提高生產效率。
工業4.0技術使能智慧工廠的關鍵驅動因素是推動個性化生產，與大規模批量生產不同，它能夠滿足客戶即時的需求提供高度定制化的產品。
生態的力量
未來工廠的潛力不是來自企業內部，而是外部。由於工業4.0被證明可能適用於個別公司，因此IT、運營和業務部門的高管需要從更全面的角度來看待這一趨勢。他們需要意識到投資的最大回報應該來自構建工業4.0生態系統，包括設計、生產、運輸和產品使用等。
通過連接工業4.0的生態合作夥伴，生態系統中各個組成部分能夠提供更大的市場價值。類比於生物學概念，細胞無法單獨工作，而是依賴互利共生的有機整體。物聯網尤其是雲服務能夠提供必要的組織架構，説明各部分高效協同的工作，創建能夠在互相關聯的生態關係中獲取利益的商業模式和智慧操作。
工業4.0生態合作夥伴的的關鍵技術元件在於應用程式介面（API）。製造廠向合作夥伴開放API可以促進合作夥伴創建各種所需的應用程式。
為實現這一途徑，公司需要部署物聯聯網平臺，這能夠促使整個生態合作夥伴以PaaS的服務模式分享面向服務的API。應用將快速對不同的資源和資料類型進行業務分析，而過去需要專門的程式師進行分析。並輕鬆適配雲供應商特定的資料提取、差異存儲、分散式運算和機器學習的API。
通過利用API和雲計算，企業將建立並分享新一代面向製造的物聯網應用，這將是工業4.0或工業物聯網的核心。這不僅提供更強的智力和更高的效率也帶來了商業模式的變革。
構建一個能夠製造獨特的、高度定制化產品的智慧工廠，消費者或企業需要找尋高度依賴與利用工業4.0的全部潛力。一個新的專為最新的製造革命API平臺正在出現，它將幫助公司快速開發，管理甚至進行產品盈利服務。
雖然這聽起來都是未來的事情，但IT和業務專家需要看到目前的技術進展。如果不加以重視，企業將面臨錯失工業4.0巨大變革機遇的風險。