工业 4.0 是制造/生产及相关行业和价值创造过程的数字化转型。
目录 工业 4.0 指南
工业 4.0 与第四次工业革命互换使用，代表了工业价值链组织和控制的新阶段。
网络实体系统构成了工业 4.0 的基础（例如，「智慧机器」）。他们使用现代控制系统，具有嵌入式软件系统，并处理网络地址以透过物联网 （物联网）进行连接和寻址。
透过这种方式，产品和生产方式可以联网，并可以「交流」，从而实现新的生产方式、价值创造和实时优化。
网络实体系统创造了智慧工厂所需的能力。这些与我们从工业物联网中了解的功能相同，例如远端监控或跟踪和追踪，仅举两个。
工业 4.0 被定义为「制造技术中当前自动化和数据交换趋势的名称，包括信息实体系统、物联网、云端运算和认知运算以及创建智慧工厂」。
工业 4.0 是指借助信息和通信技术(Plattform Industrie 4.0)实现工业机器和流程的智慧联网
工业 4.0 是一个愿景，它从目的在提高德国制造业竞争力（「工业 4.0」）的倡议演变为全球采用的术语。
工业 4.0 经常与第四次工业革命的概念互换使用。它的特点是，除其他外，
- 甚至比第三次工业革命更自动化，
- 透过工业物联网支持的网络实体系统连接实体世界和数位世界，
- 从中央工业控制系统转变为智慧产品定义生产步骤的系统，
- 闭环数据模型和控制系统和
- 产品的个性化/客制化。
目标是实现自主决策流程，实时监控资产和流程，并透过利益相关者的早期参与，以及纵向和横向整合实现同样实时连接的价值创造网络。
工业 4.0 是一个动态的愿景、政策和概念，参考架构、标准化甚至定义都在不断变化。
第四次工业革命以及工业 4.0 背后的驱动因素和技术的影响，在概念提出后，已经从各个领域的角度进行了审视。这导致了更多的「4.0」术语，通常基于学术工作。示例包括物流 4.0 （物流和运输）、建筑 4.0 （建筑业）、能源 4.0 （能源和公用事业行业）等。
大多数工业 4.0 计划都是范围有限的早期项目。实际上，大多数数位和数位化努力，都发生在第三次甚至第二次工业革命技术/目标的背景下。
从本质上讲，使工业 4.0 成为可能的技术，利用现有数据和充足的额外数据源，包括来自连接资产的数据，以在多个层面提高效率，转变现有制造流程，在价值链中创建端到端信息，流并实现新的服务和商业模式。
要了解工业 4.0，必须了解完整的价值链，包括供应商以及各种形式的智慧制造所需的材料和组件的来源、端到端的数位供应链，以及所有制造的最终目的地/生产，无论中间步骤和参与者的数量：最终客户。
启用更直接的个性化生产、服务和客户/消费者互动模型（包括从实际产品使用中获取实时数据），并在可能的情况下减少数位供应链模型中，中介的低效率、无关性和成本，是工业 4.0 的一些目标是在这种以客户为中心的意义上，即要求越来越高的客户重视速度、（成本）效率和增值创新服务。
最终，它仍然是业务——透过创新和业务模式和流程转型的创新转折：增加利润、降低成本、增强客户体验、优化客户生命周期价值和可能的客户忠诚度、销售更多、创新以实现增长和保持相关。
工业 4.0 的核心包括（部分）将自主和自主决策转移到网络实体系统和机器，并利用信息系统。
工业 4.0：简述其本质
工业 4.0 是在大数据、人员、流程、服务、系统和支持物联网的工业资产的互联环境中，制造业（及相关行业）的信息密集型转型，生成、利用和利用可操作的数据和信息，作为实现智慧产业和产业创新协作生态系统的途径和途径。
因此，工业 4.0 是一个具有清晰框架和参考架构的广阔视野，其主要特点是在所谓的网络实体系统中连接实体工业资产和数位技术。
工业 4.0 从自动化金字塔到工业转型
物联网或物联网确实发挥了关键作用，在工业 4.0 工业物联网的范围内，它具有许多物联网堆栈组件，从物联网平台到工业物联网 Gateway、设备等等。
然而，当然不仅仅是物联网：云端运算（和云平台）、大数据（高级数据分析、数据湖、边缘智慧）以及（相关）人工智能、数据分析、储存和网络边缘的运算能力（边缘运算）、行动、数据通信/网络技术、HMI 和 SCADA 等水平的变化、制造执行系统（MES）、企业资源规划（ERP，成为 i-ERP）、可程序逻辑控制器（PLC）、传感器和执行器、MEMS 和传感器（又是传感器）和创新的数据交换模型，都发挥着关键作用。
此外，在企业信息管理、业务流程管理和采购市场中的应用，当然也体现在支持物联网的工业/制造应用和物联网制造平台中。
工业 4.0 并不是你一夜之间就意识到的「东西」。就像物联网布署的情况一样，你需要一种策略性的分阶段方法。
这与数字化转型策略完全相同，并且在我们查看工业 4.0 策略和实施，以及工业 4.0 的状态，和组织从初始阶段和试点，转向更具创新性的方法时的成熟度时得到深入介绍。在优化和自动化方面传统的唾手可得的成果。如果你赶时间，这里有一章是关于工业 4.0 成熟度模型和路线图的。
整个价值链的数据和优化
正如你将在本指南中发现的那样，工业 4.0 被视为产品价值链整个生命周期中，组织和控制的下一个阶段。
追踪和追溯、结构健康和系统健康监测、规划等领域的基础和新能力、创新能力、敏捷性、实时应用等。
后面的这些功能也导致了应用案例和布署的类型，以及我们稍后介绍的工业 4.0 的好处，包括个性化功能、实时警报和干预、创新服务模型、动态产品改进、提高生产力、更高-时间，最终，新的商业模式。
工业 4.0 的新能力带来了「智慧一切」现象，这往往是最受关注的：从智慧电网、智慧能源和智慧物流到智慧设施，包括智慧建筑、智慧工厂和智慧办公室，再到前面提到的智慧制造、智慧工厂、智慧城市等。
工业 4.0 是向网络实体系统的演进，代表着第四次工业革命，在通往端到端价值链的道路上，工业物联网和制造业的分散智慧
本指南深入解释了信息实体系统、其组件（例如智慧控制系统和嵌入式软件系统）及其在制造业和工业发展中的地位（从机械系统开始） 。
工业 4.0 建立在上述端到端产品生命周期，和价值流的数据模型和数据映射之上。工业 4.0 中的所有技术都需要从集成是关键的角度来看待。
第一个整合（或融合）是信息技术（IT）和营运技术（OT）的整合。
没有 IT 和 OT 的融合，就没有产业转型，更不用说现代楼宇管理和其他几个不同传统系统之间的孤岛消失的领域，一方面是物联网，另一方面是 IT 和 OT 相遇，这是接近所有行业的情况。IT 和 OT 融合的本质围绕着数据（以及它们多年来一直使用的系统）、流程和人员/团队。同样，物联网在这里是关键，因为物联网也是从捕获（以及随后的数据分析/利用）开始的。可以肯定地说，只有物联网才有可能实现工业 4.0。工业4.0的技术本质有时也被称为网络实体融合。
由于 IT、OT 及其骨干网（例如网络和基础设施，我们还可以添加 CT 或通信技术）的融合本质上归结为受物联网数据（云）影响的网络、IT 技术和 IT 基础设施的高级和增强应用。基础设施、服务器基础设施、储存和边缘基础设施等），许多人将工业 4.0 视为第三次工业革命的延续。
另一方面，包括工厂在内的所有组织中持续自动化的影响，对工作和社会都有明显的影响。然而，这里也有人认为，这仅仅是第三次工业革命后续步骤的结果，自动化已经在许多层面上得到了强化。不管这些讨论如何，很明显工业 4.0 的第四次工业革命方面已经赢得了辩论。
工业 4.0 中的整合：随着所有系统的变化，纵向和横向整合
在本指南中，我们将进一步探讨工业 4.0 模型中的两个关键整合。
首先是垂直整合，传统自动化金字塔中的所有系统都受到影响：从现场层和控制层到生产层、营运层和企业计划层。
垂直整合将使传统的自动化金字塔视图消失。跨越这些不同级别的多个系统和应用也是如此。其他系统（如 ERP）将发生巨大变化，而其他系统将被工业物联网平台范围内，迅速出现的应用所取代，特别是制造平台和垂直平台，用于行业许多方面的各种任务和用例，获得更多功能和透过可互操作的「系统中的系统」方法，以及物联网平台和功能整合到其中的数位转换平台和业务应用进行组合。
第二个是横向整合，它不是像纵向整合那样对多个系统进行分层视图，而是关于端到端价值链：从产品开发和生产阶段的供应商和流程、信息流和 IT 系统到物流、配送和最终客户。
这也影响了工业市场中使用的各种系统，最终都是关于数据以及如何、为什么以及在正确的时间和地点使用它，以正确的理由来解释信息管理和商业智慧的古老口头禅专家，当然还有旧的 DIKW 模型；从数据到知识以及额外的行动层：决策。在工业 4.0 中，这意味着人类、半自主和自主（尽管最好将其视为一个连续体）
在这个快速介绍性概述中，提到的另一个关键要素确实是半自主和自主决策，工业和物流 4.0 的基石，自组织工厂和自主生产愿景的本质，以及最终的梦想物联网、人工智能、新的整合系统、高级分析等都在发挥作用，实现尽可能多的自动化。
它直接涉及我们接下来要介绍的内容：工业 4.0、技术和工人，其中的观点是增强能力、不同技能、节省人力等等，其中承诺是「过时工作」的工人将找到其他工作（强调「承诺」，因为到目前为止，大量失业是自动化的结果）。
工业 4.0：技术、安全、人员/工人和社会
在深入探讨所有提到的演进、整合、网络实体演进、物联网元素、大数据方面，以及查看工业 4.0 的起源、定义、演进、全球影响、类似措施、工业 4.0 设计原则、建构块和 Reference Architecture Model Industrie 4.0 是关于技术和人员的最后一句话，以结束这个快速介绍。
随着工业 4.0，分布式数据储存将成为安全方面的主要挑战之一（Umsetzungsstrategie Industrie 4.0）
需要注意的是，工业 4.0 不仅仅与这些技术有关。它还着眼于社会和工人的影响和作用（例如，人与机器之间的协作，如协作机器人或协作机器人，在所有这些变化中工厂工人所需的新技能，以及由于持续的自动化不可避免地导致的失业）提到——以及如何应对这一重大挑战）。仍然; 许多人认为没有强调「人情味」，因此提出了工业 5.0 的概念。
此外，工业 4.0 也非常注重安全性。这不仅仅意味着数据和通信网路的安全、数据保护（包括个人数据保护，特别是自从通用数据保护条例、电子隐私条例和未来几个领域的规则出台以来，包括绿色设施、能源和生态，以及消费市场出现丑闻后的个人数据）、最广泛意义上的网络安全和工业控制系统安全（ICS 安全）以及工人、工业资产、关键基础设施和「实体安全」的保护和安全。
随着工业资产和关键基础设施（从关键电力建筑到能源网等）的连接和攻击在传统上相当孤立的工业环境中的增加，漏洞和攻击的风险和风险在工业 4.0 中是巨大的，这需要一个终结端到端的「设计安全」方法。由于攻击增加且后果可能很严重，因此还建议不仅关注网络安全，还建议将其与风险管理、业务连续性和其他领域相结合，这也称为网络弹性，并且随着我们不断转型，这将成为必须。
这一整体安全挑战，当然还有 ICS 安全和端到端网络安全挑战，在工业 4.0 挑战和风险中排名靠前。此外，根据 Gartner 的说法，网络实体系统和物联网是外部攻击面管理，迅速崛起的重要因素。最后但并非最不重要的一点是，与数字化转型一样，工业转型是一种生态系统游戏。事实上，这意味着与越来越多的合作伙伴，和其他利益相关者进行更紧密的整合：带来更多机会，但也带来更多风险的第三方，导致对第三方风险管理或 TPRM 的更多关注。
最后，在工业 4.0 技术水平上，在提到的技术（或者更确切地说是技术组）之上，例如物联网、大数据、IT、OT、几种安全技术（工业网络安全、关键设施的可视化监控、监控工人的可穿戴设备）危险环境中的安全性）、人工智能(AI)、云、边缘、雾等你可以添加：增材制造和 3D 打印、数位双胞胎、虚拟和扩增实境 （也在数位双胞胎模拟的背景下）、先进的机器人和协作机器人、自主生产、快速应用程序开发、自主生产、整个价值链的一致工程、彻底的数据收集和供应、系统整合（参见垂直和水平整合）、广泛的网络和通信技术、整合和连接标准/协议，使各种 IT 和 OT 协议可互操作的方法，以及更多即将出现的方法，例如区块链和技术，不仅可以满足对更多频宽的需求，还可以为连接的设备供电。
在技术方面，重要的是要查看物联网等术语下的技术，还要查看它是如何连接的，特别是在这个技术层面（数据以及你如何利用、保护、交换、丰富甚至货币化它是如上表所示），关键词也是整合：从 IT 和 OT 的整合到 IoT 和 AI 的整合；大数据、物联网和人工智能；区块链和物联网。
这或多或少为专业人士总结了工业 4.0 的关键方面、要素和演变。在本页的其余部分，我们将更深入地了解上述元素以及更多内容。有些在指南本身中，有些是添加的并暂时链接到。
工业4.0的起源和历史
尽管工业 4.0 最初主要用于制造业（与其他正在发生的措施相比，例如工业互联网联盟或 IIC 的工业网络），但事实上它正在走得更远。
经济正处于第四次工业革命的边缘。在网络的推动下，现实和虚拟世界不断向物联网方向融合（Die neue Hightech-Strategie Innovationen für Deutschland）
参与工业 4.0 的几方自己将其转移到智慧交通和物流、智慧建筑、智慧采矿、智慧石油和天然气、智慧医疗保健和智慧「x」或「任何东西」。请记住，在工业 4.0 视图中，智慧产品使我们从集中控制系统，转变为智慧产品定义生产过程步骤的方法。智慧「x」处于更高级别。然而，让我们看看我们是如何到达那里的，以及工业 4.0 的起源/历史。
开端：工业 4.0 和德国的高科技策略重新定位
2006年，德国政府在汉诺威工业博览会上提出了「高科技策略」。
在「Die Neue Hightech-Strategie Innovationen für Deutschland」中，政府解释了其目的在推动创新的方式，这不仅仅是技术创新的问题，还涉及以社会整体为中心的「社会创新」，有点像日本社会 5.0。
策略重新定位，除其他外，将推动研发重点并涉及多个部门，包括五个核心要素。其中之一是定义未来任务的优先事项，以创造价值和（提高）生活质量，其中一项未来任务是「数位经济和社会」。
正是在这里，工业 4.0 首次被提及，与由网络和物联网驱动的第四次工业革命的到来有着明确的关系。该文件描述了未来工业生产的特点如下：
- 产品高度个性化（个性化），生产高度灵活；
- 客户和业务合作伙伴早期参与/参与设计和价值创造过程；
- 连接生产和高质量的服务，这将导致所谓的混合产品。
政府表示有意支持商业和科学界开发和实施工业 4.0，同时更加关注安全以及对劳动和就业的影响。其他数位优先事项包括智慧服务、智慧数据、云端运算、数位/智慧网络、数位科学、数位教育和数位生活环境。大多数都与工 业 4.0 密切相关。
为了审查高科技战略的优先事项并提出创新建议，成立了一个创新政策工作咨询小组。德国国家科学与工程学院(acatech)的 Henning Kagermann 博士曾在 SAP 工作，被任命为负责人。
未来项目工业 4.0
五年后的 2011 年，德国人工智慧研究中心( DFKI) 的 Kagermann 博士、Wolfgang Wahlster 博士和联邦研究与教育部的 Wolf-Dieter Lukas 博士介绍了咨询工作的成果跨多个领域的团队，包括从那时起广为人知的工业 4.0。
第四次工业革命的商业潜力不仅在于营运流程优化，还在于其为广泛应用提供的服务。因此，物联网得到了所谓的「服务网路」的补充，因为智慧产品提供了智会服务的能力（工业 4.0：Mit dem Internet der Dinge auf dem Weg zur 4. industriellen Revolution，2011）
在以新闻发布会的形式在汉诺威工业博览会上发表演讲之前，他们发表了一篇题为「工业 4.0: Mit dem Internet der Dinge auf dem Weg zur 4. industriellen Revolution」的文章( Industry 4.0 : on the road to to第四次工业革命与物联网）。
由于网络实体系统，未来的工业 4.0 项目被采用并围绕创建新的商业模式展开。为了进一步发展它，平台工业 4.0 由 Bitkom （德国数位协会）、VDMA （德国机械工程工业协会）和 ZVEI （德国电气工业）于 2013 年创建，后来又有其他人加入。
与包括 acatech 在内的其他合作伙伴一起，他们仍然致力于工业 4.0，其中包括标准化和国际合作水平，衡量工业 4.0、教育和研发的进展。然而，工业 4.0 不仅仅是一个产业政策问题。它还解决了资源效率、环境保护或城市化等生态和社会挑战。
今天，Plattform Industrie 4.0 仍然致力于透过其工作组在标准、规范、参考架构、安全性、应用、业务模型、法律方面（以及数据-相关）、工作、教育和技能、全球合作等。鉴于工业 4.0 的国际化，Plattform Industrie 4.0 几年以来也有一个英文网站，尽管仍然以德语为重点。
工业 4.0 愿景和技术以不同的速度在全球传播，这与全球范围内的普遍挑战和可能性以及与美国工业、日本工业、欧盟工业倡议等的合作促成的交叉施肥有关向前。尽管如此，在比今天更多的公司实现工业 4.0 愿景之前，还有几个障碍需要克服。
工业 4.0 定义——什么是工业 4.0？
工业 4.0 的初始目标通常是自动化、（制造）流程改进和生产力/生产优化；更成熟的目标是创新，以及向以资讯和服务为基石的新业务模式，和收入来源的转型。让我们看一些工业 4.0 的定义。
工业4.0的原始定义
2011 年提出的工业 4.0 的定义相当冗长。在一篇题为「工业 4.0——未来的智慧制造」的论文中，GTAI （德国贸易与投资部）研究了智慧工业（工业 4.0 的同义词）是什么，以及工业 4.0 意味着什么的问题。
摘录：智慧工业或「工业 4.0」是指从嵌入式系统到网络实体系统的技术演进……工业 4.0 代表即将到来的第四次工业革命，即将走向物联网、数据和服务网络。去中心化智慧有助于创建智慧对象网络和独立的流程管理，真实世界和虚拟世界的交互代表了制造和生产过程的一个重要新方面。
而且还没有完成！更多内容见论文（PDF 打开）和下面的工业 4.0 定义列表。
更多工业 4.0 定义
显然，并非所有工业 4.0 的定义都是相同的。在实践中，工业 4.0 对许多人来说意味着很多事情，有些人认为这是工业 4.0 的定义，而其他人则不会。
工业 4.0 被定义为「当前制造技术自动化和数据交换趋势的名称，包括信息实体系统、物联网、云端运算和认知运算，以及创建智慧工厂」。
提出工业 4.0 概念的工作组，将其视为生产中的一系列颠覆性创新和工业流程的飞跃，从而显著提高生产力。这被视为第四次发生这种中断。（德国联邦教育和研究部，未来项目：工业 4.0）
这个工业 4.0 的定义接近原始定义，但并不完全正确，或者至少不再正确，因为工业 4.0 超越了工厂，也不仅仅是自动化和数据交换（例如工人的关键角色，关键角色能源效率等）。
如果我们将上述德国平台工业 4.0 作为工业 4.0 万物的官方参考，那么该平台的官方定义如下：「工业 4.0 是指工业机器和过程的智慧联网信息和通信技术」。
工业 4.0 和第四次工业革命 (4IR)
提醒一下，随着工业 4.0 越来越流行，这四次工业革命的经典观点是：
- 第一次工业革命，这真的是一场革命，除其他外，由于蒸汽机的发明，水和蒸汽动力以及各种其他机器的使用，将透过火车、制造机械化导致社会的工业转型和大量的烟雾。
- 第二次工业革命通常被视为电力和它所促成的新制造「发明」（例如装配线）导致大规模生产领域，并在一定程度上导致自动化的时期。
- 第三次工业革命与计算机、计算机网路（WAN、LAN、MAN……）的兴起、制造中机器人技术的兴起、连接性以及显然网络的诞生有关，网络是信息方式的重大变革被处理和共享，以及向以前实体环境的 e-anything 版本演变，自动化程度更高。
- 在第四次工业革命中，我们从「仅」网络和客户端-服务器模式转向无处不在的行动性、数位和实体环境的桥接（在制造业中称为网络实体系统）、IT 和 OT 的融合，以及所有前面提到的技术（物联网、大数据、云等）以及高级机器人和人工智能/认知等附加加速器，使工业 4.0 能够以全新的方式实现自动化和优化，从而带来充足的创新机会和真正全面自动化并使行业更上一层楼。
有些人还喜欢在工业 4.0 中添加人/数位身心融合中的技术和连接性。
工业 4.0——波士顿咨询集团认为工业技术的融合和应用
将人工智能、超连接和数据分析注入事物、机器、通信、行动并产生可操作的洞察力，在工业 4.0 梦想的几乎每一件/机器中无处不在的万物互联是一回事，融合人与机器（或技术扩展）的关系还有些远，而且它非常复杂，会引发更多的争论（也是道德的），它已经被 IDC 称为第四个平台。
在波士顿咨询集团（我们在下面讨论他们的工业 4.0 研究）看来，工业 4.0 是指九种数位工业技术的融合和应用：先进机器人技术、增材制造、扩增实境、模拟、水平/垂直整合、工业网络、云、网络安全以及大数据和分析。
很明显，今天一些公司已经投资了其中一些技术。主要是第三平台的传统支柱，例如云和大数据/分析，并且从整合的角度越来越多地出现在工业物联网中，因此与这些「技术」中的一些或可能更好的重叠：技术集和连接的好处。
工业 4.0 和工业网络
显然，不仅仅是在德国（和欧洲），制造业（以及一些相关行业和流程）的数字化转型正在与工业 4.0 领域的工业巨头（博世、西门子等）一起发生。
第四次工业革命与工业网络第三次产业创新浪潮
如前所述，在美国，通用电气和一系列其他工业参与者（包括也是「平台工业 4.0」成员的非美国企业）发起了工业网络联盟。
正如我们之前所写的那样，工业网络是美国工业巨头 GE 创造的一个术语，看起来很像工业 4.0。尽管在上面的波士顿咨询集团图片中，它被提及为机器和产品网络中的，一种使能工业技术和 IIoT 的网络对象通信领域。
然而，工业 4.0 与工业网络的不同之处在于，工业网络最初被视为第三次工业创新浪潮。因此，第三波创新而不是行业的第四次革命。
它只是显示了三个工业网络创新浪潮的相对革命性术语分别是：
- 工业革命。真正的或多或少是工业 4.0 观点中第一次和第二次革命的结合。
- 网络革命：「运算能力和分布式信息网路的兴起」。
- 工业网络：工业 4.0 中的第四次工业革命。
从工业网络看工业4.0是第三次工业创新浪潮
然而，今天，四次工业革命的概念已得到广泛采用，工业 4.0 也是如此。
全球化、架构和标准化：工业 4.0 与工业网络联盟的合作
与德国「Plattform Industrie 4.0」（工业 4.0 平台）相比，工业网络联盟的跨行业方法更侧重于制造业（尽管它也用于物流等）。
由于工业网络联盟和工业 4.0 平台分享了许多努力和观点，越来越多的公司成为这两个平台的成员，这两个组织开始寻找相似之处和合作。毕竟，我们仍然生活在一个全球化的世界中，当然是在工业生产和相关市场中。
因此，协作变得显而易见，尤其是因为两个行业机构都在研究架构框架。在工业 4.0 和「工业 4.0 平台」的背景下，这个框架被称为 RAMI 4.0，是工业 4.0 参考架构模型的缩写。工业网络联盟的框架被称为 IIRA，是工业网络参考架构的缩写。
2016 年初，工业网络联盟和平台工业 4.0 宣布了他们的合作，重点关注标准化、「新」制造业的架构、业务目标以及物联网在其中的作用。
如果你看看今天的工业 4.0，你会注意到除了制造业之外，工业网络联盟的情况也越来越受到关注，我们接下来将要解决的网络实体系统的范围也越来越广。网络实体生产系统的范围，而且还作为状态监测和远端可能性等的推动者，从术语上讲，这些不仅仅是支持和推动智能工厂。
工业 4.0 的现状
撇开所有的革命和联想不谈，问题是我们在工业 4.0 中走了多远。制造企业准备好了吗？在这种工业背景下，准备就绪意味着什么？
换句话说：工业 4.0 或工业网络的特点、原则、技术成熟度水平、（已实现和期望的）收益和实现是什么？我们从哪里开始？您会注意到，这些问题的答案与任何行业的数字化转型，以及任何数字化转型策略挑战中的答案都非常相似。毕竟; 最后，无论制造业的技术和市场环境如何，数字化转型在任何寻求类似能力和结果的行业，都是普遍存在的。然而，正如本文开头所述，工业 4.0 是一个愿景和现实，其中包含项目和朝着愿景迈出的明确步骤。
工业 4.0，从不止一个方面说是制造业的数字化转型，今天仍然主要关注转型和「成熟」的第一阶段，从利益和潜力的角度来看：提高生产力、自动化和营运流程的优化、业务流程，以及从物联网支出角度来看排名第一的物联网应用案例：制造营运，其次是（预测性）维护和智慧维护服务。
工业 4.0 和成熟的第一阶段
这也是波士顿咨询集团在 2016 年 12 月的一份报告中发现的：公司正在实施工业 4.0，但采用的是临时性和孤立的方式。
提高生产力只是工业 4.0 的一部分—— 来源
这与我们在任何处于数字化转型或革命（如果你愿意的话）的行业中看到的现象完全相同。这是更广泛的可能性生态系统的第一阶段，因为组织从或多或少明显的目标转向真正的创新甚至颠覆。波士顿咨询集团的下图展示了这个更广泛的可能性生态系统的某些方面，超出了提高生产力的维度。
换句话说：大多数制造和工业公司（有很多例外，我们在本网站上提到了几个）仍处于转型意图存在并且存在孤立努力的阶段，但通常缺乏更大的图景，更广泛的策略，或者正如波士顿咨询集团在工业 4.0 环境中所说的「综合计划」。
该公司表示，工业 4.0 在议程上排名靠前，但实际上实施了工业 4.0 的一两个孤立方面。示例：大数据和/或机器人技术。
这确实是成熟的第一个阶段，其中还关注提到的优化和自动化目标和收益，这是完全正常的，但不应止步于此。
你可以将此与 IDC 关于从物联网试点项目，逐渐演变为更具可扩展性的布署的发现进行完美比较，IDC 发现这些布署所寻求的好处主要集中在内部目标和营运上。
这种情况可能会持续一段时间，因为尽管大型物联网项目的数量越来越多，但物联网更多地被视为策略和战术，而不是转型和内部目标是关键。
工业 4.0——下一个成熟阶段
波士顿咨询集团表示，绝大多数受访者将工业 4.0 视为提高生产力的机会——并分析了这是如何在实践中完成的——两者的相似之处非常明显。那么，进入下一个成熟阶段需要什么？
工业 4.0 是当前制造技术自动化和数据交换的趋势。它包括信息实体系统、物联网和云端运算。工业 4.0 创造了所谓的「智慧工厂」。
不是为了成熟，而是为了超越生产力的提高，转向更高的敏捷性、实时机会、创新能力的发展和真正的创新、确定新的信息驱动和服务导向的收入来源等等目标？
答案与所有数字化转型一样，挑战也一样。开发新的能力，在智力、人员、流程和创新等式中寻找新的机会，并创造可以对商业模式，甚至整个行业产生重要影响的有竞争力的利益和服务，需要的不仅仅是项目，还有更多生产率。
在实践中，即使在工业 4.0 「启动」十年后，我们看到大多数企业仍处于网络实体融合工作的早期阶段，至少一位分析师表示。
工业 4.0 的挑战和风险
正是在这里，我们在工业 4.0 中也发现了那些永恒的障碍。波士顿咨询集团等确定：
- 策略的定义（工业 4.0），第一个挑战。
- 重新思考组织和流程以最大化结果。
- 了解业务案例。
- 进行成功的试点。
- 使组织意识到需要采取行动。
- 变更管理，因此经常被忽视。
- 公司文化。
- 真正的部门互联。
- 天赋…。
它们都是我们在许多其他领域看到的挑战，我们至少要添加两个（还有更多）：
- 卓越的信息管理，因为这一切都是关于可操作的情报，和连接的信息，以及在相关性、创新和实时可用性的背景下为任何期望的业务、员工和明显的客户目标提供的卓越流程。
- （网络）安全（和隐私）。随着 IT 和 OT 的融合，工业物联网中越来越多的攻击已成为事实。此外，阻碍 IIoT 计划的主要原因之一，是对安全性的担忧，而 IIoT 是工业 4.0 的关键组成部分。
除了这些挑战之外，还有其他几个与实际、技术和生态系统相关的挑战：
- IT 和 OT 整合方面的挑战。
- 数据合规性问题。
- 在不确定时期管理风险并降低成本。
- 处理互联供应链的复杂性。
- 更好地了解 IT 和 OT 技术，更重要的是，了解如何利用它们。
- 改变客户和行业合作伙伴的需求。
- 竞争以及工业 4.0 冠军快速获得竞争优势的事实。
- 永恒且极其重要的人类挑战（人才、工作的未来、就业……）。
虽然领先的制造商正在克服上述挑战，有些已经克服，但其他制造商需要加快步伐。波士顿咨询集团的报告题为「在工业 4.0 中实现价值冲刺」，并非巧合。
害怕别人带头是个好顾问吗？不？你需要从某个地方开始吗？是的，你可以。在数字化转型是一场需要多次冲刺的马拉斯松的世界中，即使恐惧是一个糟糕的顾问，是时候在工业 4.0 中冲刺价值了吗？看看班里最好的人在做什么，我们会说是的。
工业 4.0 的好处
无论是工业 4.0、智能工业还是工业网络，制造商在改变他们的工作方式方面都有很多好处。
我们在本概述前面提到了一些好处、风险和挑战，但让我们更仔细地了解一些主要优势。其中一些也在本网站的其他报导中进行了更深入的探讨。
工业 4.0 的基本目标是让制造业——以及物流等相关行业——更快、更高效、更以客户为中心，同时超越自动化和优化，发现新的商机和模式。
显然，工业 4.0 的大部分好处类似于制造业数字化转型的好处、物联网在制造业中的使用、营运和业务流程优化、信息驱动的价值生态系统、整体数字化转型、工业网络，以及我们网站上的许多其他主题。但是，让我们总结一下工业 4.0 的一些主要优势。
透过优化和自动化提高生产力
正如工业 4.0 状态部分所述，流程和生产力的优化是制造商看到的第一个好处。
这也是工业 4.0 项目的首要目标之一。换句话说：节省成本、提高盈利能力、减少浪费、自动化以防止错误和延误、加快生产以实现更多实时工作，并在整个价值链中发挥作用，其中速度对每个人都非常重要，纸质数字化流动，能够在生产问题的情况下更快地进行干预等等。
这是低悬的果实，但很重要。除了我们前面提到的 BCG 的研究之外，这些领域的投资首先进行的迹象很明显。同样，从支出的角度来看，制造商投资物联网 (IoT) 预算的第一个用例是制造营运（物联网在所有制造应用案例中的总价值为 1780 亿美元，这一数字高达 1025 亿美元），这并非巧合2016 年）。工业 4.0 提供了各种优化解决方案，从优化的资产利用率和更顺畅的生产流程，到更好的物流和库存管理。
实时经济中实时供应链的实时数据
虽然我们刚刚在优化、自动化和提高生产力的背景下提到了速度，但它在许多其他方面也有好处。
许多提高生产力的好处，都与成本和流程优化的内部目标有关。然而，与此同时，有几个也符合增强以客户为中心的观点。
工业 4.0 是关于产品的整个生命周期的，制造业显然不是独立存在的。如果你查看制造业务所在的整个价值链和生态系统，就会涉及到许多利益相关者，这些都是客户。客户还希望提高生产力，无论他们位于供应链中的哪个位置。如果最终客户想要快速获得优质产品，并且对客户体验、质量、服务和产品，在他们想要的确切时间交付的期望有所提高，那么这会影响整个供应链，一直到制造乃至更远。
在日益实时的经济中，速度不仅是一种竞争优势和客户期望，它也是一个协调、成本和价值创造的问题。此外，客户只是期望它。
数据和信息表面再次发挥了非常重要的作用。
工业 4.0、智慧工厂、供应链、知情客户、一致性：这一切都与数据有关，从实际营运到将产品交付给最终客户等等。
你尽早收集的数据越多，这些数据就越及时地到达重要的地方，供应链的价值就越大。事实上，这是 RAMI 4.0 的三个维度之一的本质，即参考架构模型工业 4.0，我们将在下面解决。
透过先进的维护和监控可能性提高业务连续性
当工业资产损坏时，需要对其进行修复。这需要时间、金钱，而且经常需要支持人员和工程师的大量移动。
当汽车制造厂中的工业机器人等关键工业资产放弃时，损坏的不仅仅是机器人。生产受到影响，花费大量金钱和客户不满意，有时生产可能会完全中断。这是每个人最糟糕的噩梦，因为业务连续性是一个非常受关注的问题。
除了所有更换/修复工作、资源和成本之外，声誉可能会受到损害，订单可能会被取消，并且随着时间的流逝，金钱就会被扔掉。如果工业资产已连接并可被监控（例如健康状态监控）透过物联网，问题在发生之前就得到解决，好处是巨大的。可以设置警报，可以主动维护资产，可以进行实时监控和诊断，工程师可以解决问题，如果它们确实发生在远处，那么列表还在继续。此外，我们将获得模式和洞察力，以在事情似乎更经常出现问题的领域进行优化，并且我们将看到一个新的维护服务世界打开了。难怪资产管理和维护是制造业物联网投资的第二大领域。
更优质的产品：实时监控、支持物联网的质量改进和协作机器人
我们提到客户想要速度。然而，这并不意味着他们已经准备好以质量换取速度，恰恰相反。
如果你的生产系统及其更广泛的环境中的所有内容都与智慧传感器、软件、物联网技术、洞察系统和客户挂钩，你还可以提高产品质量。自动化在这里肯定发挥着重要作用，网络实体系统（更多下文）和物联网的典型组件也是如此，可以实时监控质量方面，机器人减少错误。
另一方面，如前所述，要应对的风险和挑战之一是：理论上，自动化程度越高，人们的工作量就越少。其他提到的好处也是如此，例如维护（你需要的支持工程师越少，你需要的支持工程师就越少）。这是一个进退两难的已知问题，我们将在后面介绍。与此同时，确实知道机器人不会很快接管所有人类工作。许多公司增加了机器人的使用，同时僱佣了更多人。我们在质量方面提到它的原因是，这肯定是你看到协作机器人出现的一个领域（协作机器人是高级协作机器人的一个奇特术语，或者更简单地说：适合人机协作的机器人）。
更好的工作条件和可持续性
谈到人，人（和社会）维度在工业 4.0 中无处不在。此外，如果我们着眼于可能性和收益，人类、社会甚至永续性方面是工业 4.0 目标的关键。
根据工厂或仓库的实时温度、湿度和其他数据改善工作条件，在发生事故时快速检测和加强保护，检测气体、辐射等的存在，更好的沟通和协作可能性，专注于人体工程学、清洁空气和清洁工厂计划（当然是工业 4.0，因为欧盟希望在清洁空气和清洁任何技术方面处于领先地位），名单还在继续。
「新」消费者的个性化和定制
我们都知道：消费者的行为和偏好已经改变。数位工具改变了我们工作、购物和生活的方式。
人们对快速响应和实时信息/交付的要求也越来越高，如前所述。除此之外，消费者还喜欢一定程度的个性化，具体取决于具体情况。以运动鞋为例。一旦同一双鞋的几种颜色就足够了，就知道我们希望能够以任何方式客制化它们。
除此之外，另一种现象正在发生，它确实扰乱了传统的供应链。消费者越来越多地获得（并希望）与品牌及其制造能力直接互动的可能性。如前所述，用于客制化产品的数位平台、缩短生产和交付之间的路线、共同创造的可能性等等。在许多制造环境中，这些事情已经发生。这不仅仅是在消费者环境中。我们也越来越多地在 B2B 环境中看到客制化，即使只是贴上标签、添加客制化功能或调整产品的任何特性。
如果你想大规模提供这些服务，甚至将它们转化为竞争优势，那么工业 4.0 中的自动化，以及多种技术和流程将成为必需品。一个没有透露细节的真实例子：一家大型银行希望在其所有分支机构（面向客户的环境）中使用具有自己外观、感觉和功能的特定办公设备，作为品牌重塑的一部分。还有很多例子。
提高敏捷性
既然我们谈到了竞争优势和客制化，我们还需要解决敏捷性、可扩展性和灵活性问题。
我们期望从支持 IT 服务和技术（例如云）中获得相同的可扩展性和敏捷性，在制造业中也是如此。这与之前的定制主题部分相关，但主要是关于利用技术、大数据、人工智能、机器人和网络实体系统，来预测和满足季节性需求、生产波动、缩小或扩大规模的可能性；换句话说：所有有时或多或少可预测的调整，可以变得更可预测或不可预测，但可以透过提高可见性、灵活性，以及从以下角度利用资产，来满足最佳生产要求的可能性，来处理时间和规模。
创新能力和新收入模式的发展
正如你在我们的数字化转型策略概述中所读到的，数字化转型涉及多个层次、步骤和能力。
你可以改变流程、特定功能、客户服务、体验和技能组合，但最终真正的价值是透过利用新的（通常是信息密集型的）收入来源和生态系统来实现的，从而实现创新能力，例如布署 as-a-为客户提供服务能力、先进的维修服务等。
最后，工业 4.0 也是如此。这是我们经常写的一个话题。你可以在我们关于制造业数字化转型的报导中了解更多相关信息。
工业 4.0 策略与实施
如前所述，重要的是要指出工业 4.0 仍然主要是一个愿景。这是否意味着它只是一个模糊的想法？不，相反。
但我们确实看到的是，大多数组织仍处于工业 4.0 准备的早期阶段，目前主要是临时工作。然而，与其他演进相比，工业 4.0 的愿景得到了更多的研究和记录。
工业 4.0 是一个愿景和一个现实，具有实现愿景的策略路线图
让我们比较一下数字化转型和工业物联网在其中的作用，随着机械、工程和制造的演变，工业 4.0 本质上就是这样。
拥有全面工业 4.0 策略的企业认为，他们在多个方面都取得了更大的成功，包括与财务业绩、社会影响、人才和技术投资相关的衡量标准(Deloitte)
数字化转型虽然在学术上受到重视，尽管存在众多由无数人开发的数字化转型框架和路线图策略，但没有统一的定义，也没有明确的行业范围的方法。工业物联网的实施也是如此。
就像数字化转型和工业物联网一样，工业 4.0 的采用发生在组织的个人环境中。然而，工业 4.0 不仅仅是制造业的自动化，最终也显示出转型的愿景，它是由一个包含学术界、公司等的大平台进行彻底研究、准备和展示的，因为这是一项明确的任务。
从本质上讲，这意味着在工业 4.0 中，在实际实施真正发生之前，有大量工作、参考模型、路线图和描述良好的组件。这是非常独特的。
因此，就像数字化转型一样，工业 4.0 需要一种分阶段的方法，在最早的成熟阶段和领域中的措施，最终导致实现综合愿景和现实。然而，与数字化转型相反，这一愿景和现实得到了更多的研究、记录和标准化（尽管提到的需要在单个业务的背景下工作）。
工业 4.0 成熟度模型和路线图基础
在工业 4.0 成熟度模型中，有几种方法可以查看上述分阶段方法。一种这样的成熟方法，将自主机器和系统视为真正的工业 4.0 的信息，和实际操作和制造系统视角。
正在上传…重新上传取消工业 4.0 策略——分阶段的方法，每一步都有价值机会，整个旅程的整体价值更高——阶段、准备、实施和行动
在这种循序渐进的方法中，每个阶段都建立在下一个阶段并增加更多价值，我们从数据到信息，再到知识，再到智慧和从数据角度采取的行动。确实，不错的旧 DIKW 模型。
从系统和设备/机器的角度来看，这些阶段对应，分别是看到正在发生的事情（数据），知道为什么会发生（分析，知识），预测会发生什么（基于我们之前开发的模式和能力以及人工智能）工业 4.0 追求的终极步骤：自主机器在自我优化的工业 4.0 系统中的自主反应。
第二种成熟度方法更多地围绕业务本身，并且与你通常在任何项目中看到的内容相对应。
我们想要实现什么，我们今天拥有什么（评估），我们想去哪里以及到达那里缺少哪些环节（称为工业 4.0 中的方法论分析，其中差距分析是其中的一部分），然后是布署策略计划，并在流程、安全性、技能、技术和实施方面有明确的路线图。
而且，与往常一样，这当然是监控和改进。
工业 4.0 整体策略挑战
虽然一些组织在工业 4.0 方面或多或少有一致和整体的策略，但大多数组织没有。事实证明，缺乏策略是许多业务领域面临的主要挑战之一。
那些有长期策略的公司与其他公司之间存在很大差距。另一方面，需要说的是，那些所谓的「灯塔」往往活跃在行业中。事实是，大多数组织都没有工业 4.0 策略，而且还遭受策略短期主义的困扰。这甚至不足为奇，因为一些品牌策略家多年来一直在喊叫，现在组织整体上过于关注短期，部分原因与时代精神，和我们对实时的现在和现在的痴迷有关。不断变化的需求，以及财务和竞争原因都在起作用。
无论如何，在工业 4.0 的范围内，很明显，到目前为止，绝大多数计划都是临时的和孤立的计划，除非它们是策略旅程的一部分，否则它们不会削减它。很多时候他们不是，导致结果比希望的要少，甚至失败。
在德勤的 2020 年工业 4.0 报告中，对短期的关注和缺乏整体策略再次变得清晰。
德勤表示，工业 4.0 的快速颠覆使得组织必须保持整体、综合策略并寻求长期成长机会。然而，调查显示，领导者还有很长的路要走。三分之二的人表示他们没有正式的策略来解决工业 4.0，只有 10% 的人表示他们有全面的策略，在整个组织中整合对工业 4.0 的关注。
网络实体系统：工业 4.0 的基石
网络实体系统 (CPS) 一方面是工业 4.0 的组成部分，另一方面是工业 4.0 愿景的一部分。
网络实体系统是具有嵌入式运算和储存可能性的智慧实体组件、对象和系统的组合，它们透过网络连接，是物联网、数据和服务范围内工业 4.0 智慧工厂概念的推动者，具有专注于流程。
简而言之，正如该术语所表明的那样，网络实体系统是指工业环境中数位（网络）和实体的桥接。
工业 4.0 愿景中的网络实体系统 (CPS)
这可能看起来仍然很复杂，但话又说回来，网络实体系统很复杂。此外，该术语并不新鲜，在工程和行业环境中更为人所知。
它更适合融合 IT/OT 世界的营运技术 (OT) 方面，这在工业 4.0 和工业网络中是典型的。因此，如果你想了解工业 4.0 或工业网络，你需要了解一些基本的营运、生产和机械术语。
工业 4.0 视图中的信息实体系统基于最新的控制系统、嵌入式软件系统，以及 IP 地址（与物联网的联系变得更加清晰，虽然严格来说两者并不相同，但它们肯定是双胞胎，因为我们请参阅下一个「章节」。
在机械、工程等领域的工业 4.0 环境中，信息实体系统被视为不断改进增强和功能整合演进的下一个阶段。
将工业 4.0 视为整个产品生命周期中，价值链组织和控制的下一个新阶段，CPS 的这种持续改进从机械系统开始，转移到机电一体化（我们使用控制器、传感器和执行器等）物联网中熟悉的术语）和自适应电子学，现在正进入网络实体系统兴起的这个阶段。
网络实体系统本质上，使我们能够使工业系统能够进行通信和联网，从而增加现有的制造可能性。
它们在结构健康监测、追踪和追溯、远端诊断、远端服务、远端控制、状态监测、系统健康监测等领域带来了新的可能性。
正是有了这些可能性，透过联网和通信的网络实体模块和系统实现，如前所述，互联或智慧工厂、智慧健康、智慧城市、智慧物流等现实成为可能。
工业 4.0 之前的网络实体系统
在最初的定义中，可以追溯到十多年前，IP 地址在网络实体系统中没有特别提及。
2008 年，加州大学伯克利分校的 Edward A. Lee 教授将网络实体系统定义如下：「网络实体系统 (CPS) 是运算和实体过程的整合。嵌入式计算机和网络监视和控制实体过程，通常使用反馈回路，其中实体过程影响运算，反之亦然。」
在他在伯克利网站上的页面上，Lee 教授链接到 cyberphysicalsystems.org，你可以在其中找到他的定义和思维导图形式的CPS 概念图，你可以在其中单击各个组件以信息。对于德国工业 4.0 学术界和工业界人士来说，CPS（以及网络/数位和实体的桥梁）是工业 4.0 的关键。
网络实体系统还包括模拟维度和孪生模型、智慧分析、自我意识（自我配置）等。我们之前已经解决了其中一些主题，包括数位双胞胎。
希望向网络实体系统演变的概念、背景和现实的本质现在变得更加清晰。注意：网络实体系统和网络实体制造系统或网络实体生产系统（CPSS）之间存在差异，我们从技术组件转向更重要的过程和应用维度。
网络实体系统：关键特征总结
接下来，我们将深入了解物联网及其在工业 4.0 中的地位。你会注意到两者实际上是双胞胎。
在此之前，我们总结了与物联网相关的信息实体系统的一些关键特征：
- 网络实体系统被视为制造、机械和工程领域的下一次发展。基本维度是数位和实体的桥接，这可能要归功于网络技术，以及信息技术和营运技术的桥接/融合。
- 网络实体系统可以通信。它们具有智慧控制系统、嵌入式软件和通信功能，因为它们可以连接到网络实体系统网络中。
- 信息实体系统可以被唯一辨识。他们处理了一个 IP（网络协议）地址，这意味着他们使用网络技术，并且是万物互联的一部分，可以在其中唯一地寻址它们（每个系统都有一个标识符）。
- 网络实体系统具有控制器、传感器和执行器。在网络实体系统（机电一体化和自适应电子学）之前的早期阶段，情况就是如此；然而，正如我们将在物联网中看到的那样，它发挥着重要作用。
- 网络实体系统是工业 4.0 的基本建构块，也是制造（及其他）附加功能的推动者，例如追踪和追溯和远端控制（有关这些功能的更多信息，请参见下一节 CPS 和物联网）。
- 可能归功于网络实体系统的功能使智慧工厂、智慧物流（物流 4.0）和其他智慧应用领域成为可能，其中包括能源、石油和天然气以及公用事业。
工业 4.0 建构模块：（工业）物联网
正如所承诺的那样，物联网的时间到了。如前所述，物联网 (IoT) 在工业 4.0 及其国际同行中无处不在。
正如你可以在我们关于工业物联网 (IIoT) 的页面上看到的，并从上图中关于网络实体系统的图形中推断出，CPS 本质上主要是关于工业物联网的。
物联网和网络实体系统：相似的特征
根据定义，IP 地址的存在意味着网络实体系统作为对象，连接到（物联网）网络。IP 地址还意味着网络实体系统可以在网络中被唯一标识。这也是物联网的一个关键特征。
网络实体系统还配备了传感器、执行器和作为物联网一部分的所有其他元素。网络实体系统，就像物联网一样需要连接性。所需的确切连接技术取决于上下文（在两者中）。
物联网由具有嵌入式或附加技术的对象组成，这些技术使它们能够感知数据、收集数据，并为特定目的发送数据。根据对象和目标，这可能是捕获有关行动、位置、气体存在、温度、设备「健康」状况的数据，列表是无穷无尽的。这些数据只是一个开始，真正的价值始于在物联网项目目标范围内，对它们进行分析和采取行动。
物联网设备也可以接收数据和指令，同样取决于「应用案例」。所有这些也适用于信息实体系统，它们本质上是连接的对象。还有更多相似的特征，但你已经看到有多少共同点了。
支持 CPS 的功能和物联网应用案例
此外，由信息实体系统启用的新功能，例如结构健康监测、追踪和追溯等，本质上就是我们所说的物联网应用但案例。
换句话说：你可以用物联网做什么。其中一些以跨行业的方式使用，超越了制造业。
下面是我们之前处理的两个启用 CPS 的功能示例，以及它们如何真正成为 IoT 用例。
在实践中，追踪和追溯的可能性导致了多个物联网应用案例，其中包括医疗保健、物流、仓储、运输、采矿，甚至面向消费者的物联网用例。后者有大量的解决方案和技术的应用。你可以使用物联网追踪和追溯你的滑板、宠物以及任何真正的东西。
结构健康监测也无处不在，主要涉及工程、建筑维护、设施管理等行业。使用合适的传感器和系统，你可以监测各种物体的结构健康，从桥梁和建筑物中的物体，到生产资产制造业和工业 4.0 中的网络实体资产。
智慧工厂、智慧工厂和智慧应用
新功能，我们刚刚提到了其中两个，并且由于工业 4.0 视图中的 CPS 而成为可能，反过来又启用了智慧工厂、智能工厂和任何智慧。
什么是智慧物流等的核心使能？事实上，（工业）物联网，除了传感器、执行器、通信能力和数据收集/分析的简单方面。你可以将此与作为智慧应用建构块的连接对象、人员、流程和数据的万物互联视图进行完美比较。
这是工业 4.0 的 CPS 观点与工业 4.0 的关键物联网现实之间的另一个关键相似之处。
总结：事实上，你可以将网络实体系统称为制造业工业物联网中的（尽管是先进的）事物。因此，CPS 和物联网实际上不仅仅是双胞胎。
参考建筑模型工业 4.0 (RAMI 4.0)
正如提到的工业网络联盟有一个框架，称为 IIRA （工业网络参考架构），德国「平台工业 4.0」开发了所谓的参考架构模型工业 4.0 （RAMI 4.0）。
工业 4.0 和 RAMI 4.0：国际扩张
RAMI 4.0 与工业 4.0 一样起源于德国，但在其他国家也发挥着越来越大的作用。事实上，「Platfform Industrie 4.0」正在寻求欧洲层面，以及与全球其他国家的一致性。
即使一些欧盟国家使用智慧工厂、未来工业、数位生产或智慧制造等不同术语，欧盟委员会（EC）也在介入。
3 维 RAMI 4.0 模型显示，必须在其整个生命周期中追踪生产对象
2017 年初，在欧共体的「数字化欧洲工业」项目范围内举行了一次论坛。工业 4.0 和 RAMI 4.0 在 EC 网站上的各种程序中也有明确的提及（并且有一个包含工业 4.0 参考架构模型精髓的 PDF可以在上面找到，并非没有原因）。
在上述论坛上，即 2017 年初举行的所谓「利益相关者论坛」上，围绕工业 4.0 的国际合作是主题之一。「Plattform Industrie 4.0」利用这一机会进一步扩大了与法国未来工业联盟(Alliance Industrie du Futur)和意大利智慧工厂项目(Fabbrica Intelligente)等的双边关系。在欧盟之外，合作伙伴包括上述 IIC （工业网络联盟）和日本的机器人革命倡议（同时，日本在 CeBIT 2017 贸易展上宣布了其包罗万象的社会 5.0 倡议）。
如前所述，本页底部概述了对工业 4.0 技术、概念和原则的持续接受和利用以及全球十几个工业 4.0 计划。
RAMI 4.0（和工业 4.0 组件）的关键要素
关于 RAMI 4.0，您需要了解哪些关键方面（架构模型概述在下面嵌入）？
首先，要知道有两个文件奠定了工业 4.0 和 RAMI 4.0 的基础。
工业 4.0 工作组调查结果报告
2013 年，发布了所谓的「Umzetsungsempfehlungen」文件。它本质上是「工业 4.0」工作组的报告，其中包括原则和基础，包括：
- 跨增值网络的横向整合。
- 垂直整合和网络/连接的生产系统
- CPPS（网络实体生产系统）技术
- 整个价值链的工程一致性。
- 劳动/工作的新社会基础设施。
我们在第一个文档中提到了这些主题，因为我们将更深入地处理它们。
工业 4.0 策略实施文件：RAMI 4.0 的用武之地
第二份文件「Umsetzungsstrategie」是一份包含工业 4.0 策略翻译和实施建议的文件，于 2015 年发布，包含 RAMI 4.0 模型、工业 4.0 组件和实施研究路线图。
这是本文档，更具体地说，是我们在此处处理的 RAMI 4.0 和工业 4.0 组件。
RAMI 4.0 的 3 个维度
RAMI 4.0 架构参考模型使用 3 个维度进行解释：
- 第一个维度由层次结构级别组成。
- 第二个维度涵盖生命周期和价值流。
- 第三个也是最后一个维度涵盖了所谓的 RAMI（架构）层。
层级
层次结构维度由 7 个聚合级别组成，即 1) 互联世界、2) 企业、3) 工作中心、4) 工作站（或机器）、5) 控制设备、6) 现场设备（传感器和执行器）和 7 ） 产品。
需要注意的是：虽然传统上这些级别被视为「真正的层次结构」，并被描绘为金字塔，但在工业 4.0 中，它们更多地被设想和描绘为现实中的网格，包括流程、设备、产品、组织、生态系统等。在显示工业 3.0 的金字塔中，只有 6 个层级，企业位于顶部。虽然从技术和业务的角度来看，互联世界的联系确实要紧密得多，但我们必须指出，早在有人谈论工业 4.0 之前，就已经存在诸如具有生态系统的扩展企业之类的东西。
层级维度是我们在关于无处不在的连接和数位化转型的报导中，多次讨论的内容，但在不同的层级范围内，智慧产品和智慧工厂是这个互联世界的一部分。
它还涉及技术（我们在所有方面都类似的去中心化）（IT，尤其是 OT）以及跨层级的参与者无处不在的交互，由此产品被视为网络的一部分。
生命周期和价值流维度
正如术语已经描述的那样，生命周期和价值流维度涵盖了 RAMI 4.0 中相关生命周期，以及整个价值链和各种流程（和利益相关者）的各种数据映射阶段。
稍后我们将更深入地介绍这一点，因为它是数据部分的关键，从预生产开发产品数据模型开始，从构思和开发开始（数据等，一直到下游的其他阶段，包括实际生产和各种过程，直到生产对象寿命结束并被回收或丢弃）。这个想法：早期的数据越多，以后的价值就越大。
架构层
第三个维度，架构层，由 6 个组件组成：业务、功能、信息（a）、通信、集成和资产。
本质上，我们在谈论 1) 企业及其业务流程，2) 资产的功能，3) 所需的数据，4) 作为信息访问的通信，5) 整合，引用，从现实世界到数位世界的转变6) 资产作为现实世界中的实物。
将所有三个维度结合在一起，除了漂亮的视觉效果外，您还拥有一个面向服务的 3D 架构。
工业 4.0 原则：横向和纵向一体化
在对 RAMI 4.0 的介绍（如 2015 年文件中提到的工业 4.0 策略和实施建议）之后，让我们来看看其他一些所谓的工业 4.0 原则。
这些是在 2013 年报告中确立的，其中工业 4.0 工作组介绍了他们对这些原则和基础等方面的调查结果。请记住，正如我们将更深入地介绍的那样，这些建议、原则等主要是关于制造业的，但事实上的工业 4.0，其原则、愿景和要素已经超越了制造业——并将继续这样做随着工业 4.0 从愿景变为现实，以迎接当今已经发生的其他行业不可避免的转型。
尽管水平和垂直整合之间存在差异，但目标是相同的：各种系统之间和所有流程的生态系统范围的数据信息，使用数据传输标准并为自动化供应和价值链奠定基础。
工业 4.0 中的横向整合
横向整合是指 IT 系统在各种生产和业务规划过程中的整合。
在这些不同的过程之间，存在着物质、能量和信息的流动。此外，它们既关注内部作为外部（合作伙伴、供应商、客户以及其他生态系统成员，从物流到创新）的流动和利益相关者。
换句话说：横向整合是关于整个价值和供应链的数字化，其中数据交换和连接的信息系统占据中心位置。可以想象，这不是一项小任务。首先，组织内部仍然存在相当多的断开连接的 IT 系统。这对所有组织来说都是一个挑战，无论是否是工业组织。如果你开始考虑与供应商、客户和其他外部利益相关者的无缝整合和数据交换，情况会变得更加复杂。
还要记住 RAMI 4.0 的生命周期和价值流维度，我们在这里讨论了早期数据收集和配置的重要性。
无论是关于产品数据，还是关于横向价值链中提到的各种流程，和其他流程的信息（因此，从供应商和生产到最终客户和/或其他利益相关者/合作伙伴的路径），在这方面仍有相当多的工作要做看待。
尽管如此，它对于工业 4.0 和整个业务都非常重要。横向连接信息系统的这种需求的好处和驱动因素，与我们在信息管理中发现的相当，如果系统没有整合，则缺点也是如此。
我们谈论的是客户服务和满意度（供应链中的许多客户）、计划、员工生产力和满意度、速度等等。将其与保险场景中的信息管理挑战进行比较：如果后台资讯（例如索赔流程）未与前端连接，则客户服务代理在寻求信息，或信息时无法足够快地帮助客户对进程（状态）的帮助。在工业 4.0 和制造业中也是如此。我们只是在谈论更多的利益相关者、高度相互依赖的流程和利益相关者、更多的流程和数据等等。
毫无疑问，横向整合有助于横向协调、协作、成本节约、价值创造、速度（作为平稳服务和营运的推动力，同时也加快上市时间和工人效率），以及创建横向生态系统的可能性价值，基于信息。
然而，这并不是因为它很容易就很容易。询问任何行业的任何组织。最后但同样重要的是：我们不只是在谈论信息。最终重要的是知识、洞察力和行动。
工业 4.0 中的垂直整合
横向整合是关于 IT 系统和供应/价值链中的流程，以及在其中发生的各种流程，而纵向整合则具有层级组件。
换句话说：它是将不同层次生产和制造级别的 IT 系统（而不是水平级别）整合到一个全面的解决方案中。
这些层次级别分别是现场级别（透过传感器和执行器与生产过程交互）、控制级别（机器和系统的调节）、生产线级别或实际生产过程级别（需要监控和控制）、营运层面（生产计划、质量管理等）和企业计划层面（订单管理和处理、更大的整体生产计划等）。
这种垂直整合的典型解决方案和技术，包括控制制造过程并位于控制层的PLC、支持各种生产过程层和监督任务的 SCADA，事实上通常用于工业控制系统、MES 或制造执行系统的管理级，和企业级智慧ERP，这是该层次结构图中的最高级别。
如前所述，MES（制造执行系统）作为信息和连接的数位中心，在工业 4.0 转型的第一阶段发挥着核心作用。
工业 4.0 中的自动化金字塔和新商业模式
如前所述，工业 4.0 提供的机会超出了自动化、更高效率等目标。正如工业 4.0 背后的人所说，真正的机会在于辨识和实施新的商业模式。
工业 4.0 的真正机遇在于新商业模式的辨识和实施
虽然说起来容易做起来难（对于许多公司来说，达到这些阶段和目标实际上是一项不可能完成的任务，但现在当然，这也是他们主要关注分阶段方法或较小步骤的原因之一，正如你可以在我们关于工业转型的报导中看到的那样)，这是真正的目标：基于数据的新商业模式、新的生态系统和服务客户的新方式，以新的方式满足需求并创造新的收入来源。
这些更宏大的产业转型目标，主要围绕着所谓的自动化金字塔的服务维度展开。
下面是这样一个自动化金字塔的一个很好的例子，由 invilution 的人提供。确实，它看起来像上面的垂直整合图像。并不是说工业 4.0 背后的人发明了一切，对吧？我们现在所拥有的是物联网日益成长的重要性。工业 4.0 当然在很大程度上是关于 IT 进入 OT 的世界，结合 IoT 以及 IT 和 OT 的融合。而且，是的，它看起来也有点像 DIKW 金字塔，一个永远存在的模型，展示了从数据到信息到知识到智慧的路径（以及在某些描述到行动），最终它都非常相关.
自动化金字塔实际上只是对组织中工业 4.0 实施的描述，不仅对那些一直活跃于工业自动化领域的人来说很熟悉，而且对许多已经研究过工业策略方面的人来说也很熟悉。物联网策略。
我们将从转型的角度，来看实施工业 4.0 的自动化金字塔（称为工业转型金字塔）由 4 个级别组成。
在查看网络模型（例如 OSI 和其他模型）时也要考虑它们，因为显然存在技术维度，IT 和物联网人员 - 当然 - 也会认识到很多。
就像工业 4.0 的其他方面（例如垂直整合和水平整合）一样，本质上我们谈论的是数据，从连接的资产开始，一直到基于传感器和系统辨识资产的服务，这些传感器和系统携带的信息，会被分析并透过网络发送到建构新服务的其他平台。如果你碰巧看到这个简单的自动化金字塔，你会注意到我们已经对其进行了一些调整，因为用于布署新服务的生态系统维度有所不足（更多内容见下文）。
第一层：传感器和执行器——连接应该连接的东西
自动化金字塔的第一层涉及传感器和执行器。在物联网上下文中，我们会说「事物和设备」层，尽管在这里你也可以想象其他技术和系统。
第一层主要由产品和制造资产和组件组成，它们成为信息载体，因为它们可以透过传感器进行寻址、本地化和辨识，并相互连接。几乎是物联网的基础：将需要连接的东西连接到「感知」需要「感知」的东西，将数位和实体连接起来，为下一个层次奠定基础。
第二级：系统和内部服务——监控和管理
建立在传感器、执行器和本质上的数据连接层之上的是服务和系统层，它支持组织和管理价值链的新方式。
在这里，我们遇到了诸如能源监控以及机器、建筑物、基础设施等资产的系统和状况的监控和管理等应用。换句话说：主要是监控和管理，尽管考虑到下一步：我们进行监控是有原因的——增强、理解和建立新的能力。虽然它更多地属于第三级，但你可以在这里想象应用，例如，您可以找到基于性能获利的方法。
水平你：连接性 - 连接新的应用程序和功能
添加额外的连接层，不仅连接资产，还连接数据和监控系统，然后我们进入物联网和 IP 服务模型，实现更智慧的应用和新功能，如预防性/预测性维护、资产追踪等许多组织的业务方法，已经发生了变化。
最初，这些维护、跟踪和其他应用通常专注于内部营运，但当然，当在客户生态系统环境中布署和提供时，有些可以成为额外的收入来源，例如通过提供可以带来新收入的维护合同，或作为使用你销售的设备进行服务，同时为你自己（服务和支持）和您的客户（减少停机时间）降低成本。
第四级：新服务和生态系统——转型
最后，第四层是你可以利用能力和服务，以及数据/智慧的地方，你必须根据上下文透过无数服务真正转变你的业务模型。
这些可能包括使消费者能够客制化他们订购的商品，和销售高级服务，以产生新的收入来源的应用，尤其是在数据生态系统，和可能的合作伙伴内开发服务时。也在这里，你可以开始开发新服务，这意味着你的核心业务将发生重大转变，方法是聚合来自你的智慧系统，和其他具有互补系统的数据和智慧，并利用全新的客户群。我们也在这里看到了工业物联网数据交换，和货币化平台。在这个阶段，限制你能做什么的不是技术，而是你的视野和想象力。
但同样，它看起来当然比实际操作要容易。从减少纸张和遗留系统到简单地连接资产和利用物联网，在第一层弥合 IT 和 OT 整合挑战，并能够监控和管理从能源到结构等任何需要监控和管理的内容，这已经是一个巨大的挑战为许多人迈出一步。
工业 4.0 设计原则
工业 4.0 通常在六个所谓的设计原则中得到恢复，本质上是工业 4.0 愿景的一部分，并为想要理解、辨识和实施工业 4.0 项目的公司提供更清晰的指导方针。
这些设计原则已经有大量的学术工作，所以你可能会发现其他术语，可能是四个而不是六个设计原则。从本质上讲，它们相对简单——应该可以解释工业 4.0 最终意味着什么。
这些相对知名的工业 4.0 设计原则是 1) 互操作性（有时也称为互连或简称连接），2) 信息透明性（也称为虚拟化或虚拟实体），3) 分散化（也称为分散/自主决策或自治） ），4）实时能力，5）技术援助和服务导向（人机交互）和6）模块化。
更详细地了解这些工业 4.0 设计原则。
互操作性、互连性、连通性
为了转向智慧制造、智慧工厂或互联行业，你需要连接真实事物、人、标准、工作流程（人和机器）等事物。并连接所有你需要的数据和网络。它们都必须相互操作和相互连接。
你需要架起 IT 和 OT 的桥梁，你需要拥有可以透过传感器，和其他设备连接和通信的机器等资产，你需要连接人员、数据、机器等。这确实主要是关于物联网，从更广泛的角度来看，是服务网路、人的网络、服务和物联网、万物网络，无论你喜欢什么名字。
互操作性也是关于协作，让许多（真的很多）标准相互交流的能力，以便可以利用来自各种来源的数据（为什么我们使用工业物联网 Gateway、物联网平台，并谈论 IT 和 OT 整合，这超出了技术范围）并且也是关于人类协作，即 IT 和 OT 团队）。
互操作性是指连接的设备、连接的通信技术、连接的人、连接的数据、连接并与机器协作的人、机器与机器一起工作、可互操作的统一和整体信息、安全和数据层等等。相互操作和相互联系，在不止一种意义上与纵向和横向整合相关联。
信息透明、虚拟化和虚拟实体
信息透明度（或虚拟化）可能有点难以向朋友解释，因为它与信息的透明度无关。
信息透明度本质上是信息系统和网络实体系统，透过创建数位模型来模拟和创建实体世界元素的虚拟副本的能力，这些数位模型由你透过感测，器获得的所有这些数据提供，并具有互操作性和互操作性'事物'。
没有互操作性，信息透明和虚拟化是不可能的，因为信息需要放在上下文中，并且系统是上下文感知的，也可以结合来自其他来源的信息。在工业 4.0 的网络实体术语中，你可以说你需要来自网络环境（虚拟、数位）和实体环境（了解空间和地点的上下文）的信息。
最后请注意，我们谈论的是上下文感知信息。这本质上意味着两件事：1）信息不是数据，请记住 DIKW 模型，因此分析和从数据到信息的移动等，是这里的关键；2）上下文感知也意味着信息可以不同，不仅取决于收集和丰富信息的实际上下文，但也包括其范围的上下文，这可能意味着实时信息等。向朋友解释它的更简单方法，可能是说几乎所有东西都有一个虚拟副本。
去中心化、自主决策和自治
如前所述，工业 4.0 的核心目标之一是为机器和网络实体系统，带来自主和自主决策。
只有这样，才能处理不确定性、响应个性化需求、智慧工厂的概念及其在互联生态系统中的位置、所需的数据分析和各种物流所需的敏捷性和灵活性，满足速度的需要。我们在关于物流 4.0 的报导中，更深入地处理了自主和（半）自主决策和智能的这一方面。
去中心化不仅在工业 4.0 和物流 4.0 中被赋予，而且无处不在：物联网、雾和边缘运算、智慧行动到无数应用的边缘，包括楼宇自动化、区块链等等。事实上，物联网事实上是一个分散的给定的。我们谈论的是分布式现实。然而，在工业 4.0 和物流 4.0 的范围内，它基本上描述了自主生产系统、仓储（智慧货架、协作机器人等）中的自主决策，以及无数其他方面和应用（自动驾驶车辆、关闭控制）中的现象运动关闭或打开它们，在生产中做出决策，预测性维护，你说的）。
去中心化和自主决策，不仅是工业 4.0 的技术和网络实体系统的关键，而且在人的方面也是如此，因为并非所有决策都可以完全自动化，人工规划、解释和决策仍然是关键，在许多情况下存在与人协作的半自主能力的组合（例如协作机器人）。
关于权力下放和自治的讨论远未结束，当然从人类和决策的角度来看。在工业 4.0 中，口头禅是只在出现问题等情况下才让决策进入「更高层次」。然而，在实践中，这并不总是可以实现的，更不用说是可取的了。
实时能力
如果你努力在机器和网络实体系统级别上，实现更多自主权，那么你这样做是为了提高效率，并满足日益实时的经济需求。
在更广泛的协作和生态系统背景下，智慧制造环境中的高级分析、物联网以及信息和生产系统，已经与实时能力的发展有关。
没有互操作性，信息透明和虚拟化是不可能的。
因此，在数据层面，将其转化为可操作的情报和行动/决策，以及在整个制造、物流和「智慧工厂」营运的流程和功能层面，需要一个真正的——时间能力。从这个角度来看，灵活性、预测性维护、能够在发生故障时快速更换资产和物联网都很重要，这也涉及到前面提到的设计原则，和数据到前面处理的决策方面。
此外，实时能力对于最后两个设计原则，面向服务和模块化是必不可少的。
技术援助和服务导向
服务导向与即服务经济、服务网路，以及制造业需要更多地满足客户对具有增值服务（例如个性化）的服务和产品的需求，而不是什么公司决定生产。从某种意义上说，它正在以客户为中心和不断变化的客户需求范围内改变制造业。
然而，服务导向也与制造商和其他行业开发事实上基于数据、转化为智慧的新服务，以及寻求基于服务的新收入模式的需求有关。此外，技术援助，更具体地说是维护，是一项核心原则，因为物联网和数据分析，只是允许服务和维护的转变。有很多公司透过简单地在他们销售的设备中，增加智慧水平和与物联网的连接，来改变他们的服务模式。
辅助系统还必须服务于「内部客户」：所有需要能够做出决定的可能的工人，不断变化的技能组合也涉及到，并得到几个系统的支持，使他们能够这样做。在这里，我们还遇到了人机交互。
最后，服务方面还与基于数据的新即服务模式的开发相关，但也基于向机器即服务模式的演变。
模块化
模块化意味着很多东西，这取决于你如何看待它：广泛的智慧工厂环境中的各种单独模块，或者只是作为敏捷性和灵活性的最终结果。
我们之前已经涵盖了这一点，其中包括从客户需求角度的灵活性和敏捷性范围，能够为不可预测的和不断成长的个性化需求进行计划。
您可以说，模块化与从刚性系统、不灵活模型和线性制造和规划，转变为客户、整个供应链中的合作伙伴、监管机构、市场条件，和所有其他可能因素的需求不断变化的环境有关。转型和灵活性的需求被置于中心位置。这些模块是本地控制的，没有层次结构。
工业 4.0 和技术
在之前的工业 4.0 概述中，我们谈到了几种技术。如果您查看波士顿咨询集团的演示文稿和数据，你将看到工业 4.0 中的一些主要技术。
提醒一下：BCG 提到了先进的机器人技术、增材制造、扩增实境、模拟、水平/垂直整合、工业互联网（物联网）、云、网络安全，最后是大数据和分析。
它们中的大多数实际上是几种技术的总称。在此页面（和其他地方）之前，我们已经将横向和纵向整合、网络实体系统和工业物联网，作为具有许多技术和组件的非常广阔的现实来处理。我们还有数十篇关于上述九种数位工业技术（BCG 称之为）的融合和应用的其他演变的报导。
跨越实体和数位领域的安全性、各自的流程，以及这些领域之间的通信是工业 4.0 成功的先决条件。仅以孤立方式实施的安全性很容易被绕过并且无效。
然而，与其将您发送到其他页面并考虑工业范围内某些技术的特定方面，我们将放大更多在制造业和工业市场中相当典型的技术。那些不太典型的（典型的是 IT 和 OT 的整合、增材制造、工业机器人等）可能是你今天看到的那些：物联网、大数据、云，也许是 3D 劣印等。它们是我们在 IDC 所谓的具有转型支柱，和创新加速器的第三平台中遇到的技术。
技术作为改进和（新）能力的推动者
那么，哪些技术才是工业 4.0 的真正关键？这取决于但物联网显然非常重要，因为它使大多数所谓的工业 4.0 杠杆（见下文）成为可能。
安全也是工业 4.0 愿景的固有部分。事实上，大多数提到的技术都是必不可少的，因为它们不可避免地相互关联和相互依赖。那么，我们从哪里开始呢？
开始的最佳方式，是查看你的目标和挑战，以及你在工业 4.0 旅程中所需的能力。
大数据、分析、云（和雾）、人工智能和模拟，仅举几例，都是关于我们希望在工业 4.0 中看到的适应性、灵活性、模块化、可扩展性，以及快速布署和整合能力。这些功能在我们之前列出的许多工业 4.0 资源（例如 Gartner 的页面）中都有体现，也是达到目的的手段。
请注意，一些咨询公司和分析师将其他数位技术，作为工业 4.0 的推动者。行动设备和技术只是一个例子。人机关系中，更高级的界面是另一个（或更好：作为机器的人与技术之间的关系中的新界面，使我们忽视了他们所说的软件，正在吞噬那个世界的世界中的关键软件维度。想想人工智能代理和机器人或其他上下文现象，如机器人过程自动化或 RPA）。
一系列杠杆和价值驱动因素中的工业 4.0 技术
显然，你不能一次实施所有技术，也不应该这样做。我们之前研究过工业 4.0 的策略维度，并将继续关注它。
如果你想在技术之旅中，拥有更以价值为导向和目标驱动的观点，你可能需要查看麦肯锡几年前制作的所谓的数位指南针，尤其是其中的价值驱动因素。
对于许多仍处于工业 4.0 旅程初期的组织来说，这可能看起来有点压倒性，但仔细观察却并非如此。
中心是我们都知道并涉及 8 个领域/维度的价值驱动因素：上市时间、供需匹配、质量、库存、劳动力、资产利用率、资源/流程和服务/售后服务。
因此，这些确实是一些主要领域，在该指南的范围内，你可以同时为一个或多个利益相关者，创造更多价值。因为很明显，这不仅仅是关于这 8 个维度，而是关于如何改进，与有形价值有明确联系的相关人员的各种流程，和体验的问题。
指南针的第二部分显示了与价值驱动因素相关的工业 4.0 杠杆。例如：为了更好地利用你的资产，远端监控和预测性维护可以帮助您实现这一目标。
从技术的角度来看，这是一个了解「进行」远端监控/控制和/或预测性维护需要哪些技术的问题，正是在这里，我们开始研究诸如大数据分析之类的技术，当然还有像你一样的物联网，如果它们与这样做的目的无关，则无法从你的资产中获取用于监控/维护目的的数据。
尽管麦肯锡等公司和许多其他公司是工业 4.0 的绝对领导者，但在进行分析并起草为你的业务服务的计划和路线图之后，从你的个人目标和实现这些目标的手段开始仍然很重要。
在查看技术之前：优先级和处理复杂性的策略和整体需求
从这个意义上说，我们对工业 4.0 的看法与我们对数位化转型的看法完全相同：技术是推动者，还有更多值得关注的地方。
虽然这听起来象是普通的商业常识，但它经常被遗忘。所以，不要过分强调「你真正应该拥有的技术」，还要小心那里的许多模型、框架和指南针。
如果你尝试将其可视化，那么工业 4.0 供应链广告的现实看起来就像一个巨大的复杂网格，其中包含大量行动的连接、节点和维度。然而，技术和工业 4.0 目的在以优先和分阶段的方式，降低我们以及我们的流程、合作伙伴、客户和供应链的复杂性。正是在这个审视我们复杂性的练习中，我们建构了创新和发展能力，和灵活性的能力，最终主要是透过利用我们在复杂的现实。
这需要每个组织采用不同的方法，即使我们可以藉鉴许多共同的经验教训和策略。然而，从来没有一刀切的。例如，再看看麦肯锡的数位罗盘。你可能想改善客户服务；指南针的深绿色部分。但这并不意味着预测性维护、远端维护和虚拟引导式自助服务是实现这一目标的解决方案。例如，劳动力部分也是客户服务的关键。库存部分也是如此。那么上市时间和质量呢？或者灵活地利用你的资产。他们都在更好地为客户服务方面发挥著作用。
这就是为什么工业 4.0 就像数字化转型一样，从定义上讲是一个整体，无法在插图中捕捉到，无论是我们制作的、麦肯锡的数位指南针还是那里的任何框架。把它们当作它们是什么：工具和指南针来思考处理复杂性，并提供我们可以在我们自己的、日益数字化的、挑战和机会的现实中利用的想法或方法，工业转型和技术适合。
工业 4.0 和无处不在的技术创新
在营运技术和传统制造技术意义上的制造（和供应链管理）技术水平上，信息技术（例如 IP、分析和人工智能）、物联网、几乎所有层面的科学研究和创新和技术创新。
谁能想到有一天会有一个刀架，它可以收集加工过程中的数据，然后将这些数据发送到仪表板，从而为操作员提供关于细长管状部件内部，发生的情况的洞察力？谁能想到有一天像空中客车这样的公司，会拥有一个航空数据平台并将其商业化？
工业 4.0 中所有技术发展的特点，是它向各个方向发展。并且它是否被称为 IT 或 OT 并不重要。例如，根据 IDC 对 2018 年及以后的制造预测，我们正在从 ERP 向智能 ERP 转变，其中嵌入式智慧构成了自动化大规模流程的支柱，并将执行时间加快了 25%。这种安全的骨干有望整合物联网、认知（人工智能和机器学习）甚至区块链技术，到 2021 年，五分之一的最大（全球 2000 强）制造商将依赖它。
下一代压力机和工具设备、制造执行系统的演变、新的 CAD 和 CAM 应用、成型材料、数位平台和行业云、智慧资产、透过虚拟实境、众包和产品虚拟化实现客户驱动的设计可能性，清单改变和尚未到来的是漫长的。但是，像往常一样，并非所有内容都与每个人都相关。更多关于上述预测以及制造中使用的营运技术和工业技术的演变，以及透过下面的按钮与 IT 相结合。
制造业技术预测
工业 4.0 技术高管最期待
在波士顿咨询集团总结了工业 4.0 的这 9 种技术之后，其他人很快跟进，并不断添加技术。我们甚至将自动驾驶汽车视为工业 4.0 技术。
这并不重要。正如德勤 2020 年度全球工业 4.0 报告，此次题为「第四次工业革命：准备与责任的交汇点」 （PDF打开）再次表明，「四大」技术仍有望拥有最深刻的对受访高管（并不真正代表中小企业）的组织的影响：物联网、人工智能、云和大数据/分析远远领先。
看到 3D 劣印、扩增实境和边缘运算的排名如此之低，人们可能会感到惊讶，但这并不令人惊讶。许多高管仍然试图了解工业 4.0，供应商告诉和想要销售的内容，与买家想要的内容之间显然存在差异，并且很少有组织在工业 4.0 方面有一些连贯的长期策略。
报告信息图中的下图显示了受访者的预期影响：
- 物联网领先 72%
- AI（并添加 ML）68%
- 云基础设施以 64% 排名第三
- 54% 的人认为良好的旧大数据/分析具有最深远的影响。
其余的不言自明。但是，请注意奈米技术的地位，例如，它远高于扩增实境。
超越自动化金字塔：中断的应用级别
尽管我们经常提到自动化金字塔的传统形象（就像我们喜欢继续参考 DIKW 模型来解释事物一样），其漂亮且易于查看的层次结构在工业 4.0 的垂直整合中占据中心位置，同时很明显，这个金字塔，主要是它各个层次背后的东西都被打乱了。
虽然对于许多公司来说，工业 4.0 和工业物联网还远未成为现实，但工业转型的准备工作会对硬件、工业制造软件、技术、流程，以及它们的整合、连接和互操作性产生影响。
层次结构和解决方案级别的边界模糊
正如各种技术与传统自动化金字塔的各个层次之间的界限，越来越模糊一样，数据、通信和系统孤岛也是如此。
随着向云的迁移、物联网的日益重要，以及将系统与我们在工业 4.0 和第三平台及其创新加速器中，看到的适当新技术连接起来的需求，解决方案格局正在随着 IT 的持续整合而发生变化和旧约。它带来了许多挑战，例如价值创造、连接数据和安全性等。
工业 4.0 的设计原则，如互操作性、虚拟化、去中心化、实时功能、面向服务的方法和模块化，都在我们所知道的各种工业解决方案的根本变化架构中发挥着关键作用
但是，需要从某个地方开始。通常从业务和技术堆栈的边缘开始。请记住传统的自动化金字塔，传感器、执行器和网络实体系统，位于其中并满足 PLC 控制级别。随着一切变得整合，或更好地与越来越模块化的方法相互连接，旅程就在这里和 SCADA 系统中开始。
仅从软件供应商的角度来看，这对许多人来说也是一个挑战。制造执行系统和 SCADA 系统，仅举两个例子，已经存在很长时间了，并不是为上述演变而设计的。它通常会导致客户真正不想要的附加方法。ERP 软件、制造执行系统、SCADA 系统甚至「较低」级别的根本架构变化和演变是不可避免的。从长远来看，它们甚至远远超出了，当今大多数人可以想象的「平台」和「面向服务」的模型。
ERP 向人工智能、物联网和区块链的智慧 ERP 转变的例子，就是一个很好的例子。如前所述，对于许多组织而言，仅从虚拟货币的角度来看，区块链仍然是他们从未听说过或了解的东西。
随着边缘运算和人工智能的出现，制造业务更广泛领域中的其他应用，正成为 SCADA、MES 等长期未来的众多不确定性之一。请期待这样一个景观，其中重要的不是厂房，也不是植物本身。这是整个价值链，包括对多工厂编排、智慧供应链管理，和面向服务的方法的日益成长的需求，其中功能就是服务，最终我们转向在各个层面无缝互连的智慧零件。
想想前面提到的工业 4.0 的设计原则：互操作性、虚拟化、分散化、实时功能、面向服务的方法和模块化。它们都在存在的各种解决方案，根本的变化架构中发挥作用。
快速浏览一下我们经典自动化金字塔前 3 层的一些演变，随着系统开始使用相同的工业协议和 IIoT 语言，它开始看起来像一个网格。
不断变化的企业资源计划水平
在 ERP 层面，有前面提到的向 ERP 的演变，其中人工智能的关键作用，将被注入到所有应用中，而人们甚至都不知道它。
利用区块链、机器学习、高级分析等从本质上处理所有交易、合同、管理、预测、自主、分析，以及所有仍有待解锁的数据的更多方面，以结果为重点的流程自动化水平和速度。它确实不同于 ERP，因为 Excel 运行生产。
中断的制造执行系统级别
在制造执行系统的层面上，我们已经开始摆脱传统的单一记录遗留系统，但这里也有很多变化。
再想想人工智能和机器学习，增加自主性，前面提到的向面向服务和模块化服务方法的转变，与更多系统的整合，而不是嵌入式系统中的案例和 MES 功能，具有更多的端到端最终方法超出了工厂生产线，更不用说单个工厂了。
复杂的 SCADA 系统级别
最后是 SCADA。如前所述，SCADA 系统目前仍然是可操作性水平上的重要一步，并且被视为连接分布式资产的关键，通常可以生成可操作的情报。
尽管从中短期来看，工业物联网和 SCADA 将继续存在或成为好朋友，因为今天有很多情况需要 SCADA，但从长远来看，SCADA 可能会随着 ERP 中的安全性、智慧性和功能性而消失，在 PLC 和物联网中只会在各个层面上增加。
从长远来看，很少有关于 SCADA 的论点在整体物联网和技术演进的范围内继续保持相关性。然而，这不是明天。首先将发生变化的是 HMI/SCADA 软件和整个 HMI 层，因为大量新技术可实现大量新的人机界面体验。
然而，在这里，以及所有其他提到的级别，还有很长的路要走，至少在SCADA/HMI 安全问题的级别上。
最终决定权的是「人类系统」
工业 4.0 的目标非常明确。到达那里是另一场球赛。也许我们甚至永远无法完全到达那里，没有人拥有水晶球。
然而与此同时，对于一些人来说，它仍然在摆脱纸质，对于另一些人来说，它正在迎头赶上，对于一些人来说，它正在走向创新，而它最终的意义在于：根据定义，实际结果是人类。而所有提到的软件和系统、优化、自动化、创造价值，和改变体验的流程和方式的巨大变化，最终是否会完全发生也是一个人的问题。
因为这很简单：重要的不是可操作的智慧，也不是可操作的智慧与更多的连接和倍增的智慧的连接，而是你使用它和用它做什么。
世界各地的工业 4.0 倡议和演变
正如我们在文章的介绍中，以及在工业 4.0 的 RAMI 4.0 参考架构模型的范围内所提到的，工业 4.0 的观点和概念显然已经全球化，并且继续如此。
在美国，工业 4.0 实际上对智慧制造计划产生了重要影响，并且与工业网络联盟进行了合作。
此外，越来越多的组织和国家正在采用工业 4.0。例子包括英国（工业 4.0 和围绕 4IR 的工作，EEF 第四次工业革命的缩写）、日本（如已提到的与日本机器人革命倡议的合作）、中国（工业 4.0 大纲所在的地方）「中国制造 2025」的基础）以及我们之前提到的众多欧盟倡议。2017 年 3 月 23 日，仅欧盟就制订了调整现有 12 项，和即将实施的 9 项国家行业转型计划的计划。从本质上讲，它们都在利用工业 4.0 概念，不管它们有多少不同的名称。
然而，工业 4.0 的全球扩张，不仅仅是政府举措或协议的问题。这也是工业巨头和领先的咨询公司，越来越关注工业 4.0 的结果。
从普华永道、埃森哲到麦肯锡；他们都积极参与工业 4.0。一个来自欧盟以外的工业巨头，积极参与工业 4.0 的例子是 Infosys，它支持德国科学与工程学院 Acatech （创造了工业 4.0 术语）的计划，以创建工业 4.0 成熟度索引。
该联盟成立于 2016 年春季，目的在在 2017 年 4 月之前，准备好工业 4.0 成熟度指数，其中包括研究机构和多个行业机构，以及 Infosys 等公司。
预计一系列公告和合作伙伴关系，将进一步推动工业 4.0 概念，在全球的进一步发展。最后但同样重要的是，请记住，我们不仅看到了工业 4.0 的全球/区域扩张：工业 4.0 原则和技术在制造业以外的垂直市场（医疗保健、公用事业、智慧城市、石油和气体等）。
