工業(yè)4.0（Industry4.0），是德國政府和工業(yè)界定義的制造業(yè)的未來藍(lán)圖。現(xiàn)在，人類正進(jìn)入“工業(yè)4.0”時代，即實體物理世界和虛擬網(wǎng)絡(luò)世界融合的時代。其中，所謂信息物理系統(tǒng)（Cyber-Physical System,CPS）是新一代工業(yè)革命的核心技術(shù)。諾伯特·維納在1948年就提出的“控制論”（Cybernetics）是CPS技術(shù)的前身，現(xiàn)在為工業(yè)界廣泛知曉的CPS則是美國國家科學(xué)基金會（NSF）在2006年正式提出的，是NSF重點資助的研究方向。德國工業(yè)4.0與美國CPS，究其核心要義，是傳統(tǒng)制造業(yè)利用物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IoT）和大數(shù)據(jù)分析(Big Data Analytics)進(jìn)行的智能化轉(zhuǎn)型。

工業(yè)4.0與前三次工業(yè)革命最大的區(qū)別就在于：不再以制造端的生產(chǎn)力需求為起點，而是將用戶端的價值需求作為整個產(chǎn)業(yè)鏈的出發(fā)點；改變以往的工業(yè)價值鏈從生產(chǎn)端向消費端、從上游向下游推動的模式，從用戶端的價值需求出發(fā)提供定制化的產(chǎn)品和服務(wù)，并以此作為整個產(chǎn)業(yè)鏈的共同目標(biāo)，使整個產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)實現(xiàn)協(xié)同優(yōu)化：這一切的本質(zhì)是工業(yè)視角的轉(zhuǎn)變。

在現(xiàn)今的制造系統(tǒng)中，存在著許多無法被定量、無法被決策者掌握的不確定因素，這些不確定因素既存在于制造過程中，也存在于制造過程之外的使用過程中。前三次工業(yè)革命主要解決的都是可見的問題，如避免產(chǎn)品缺陷、避免加工失效、提升設(shè)備效率和可靠性、避免設(shè)備故障和安全問題等。這些問題在工業(yè)生產(chǎn)中由于可見、可測量，往往比較容易加以避免和解決。不可見的問題通常表現(xiàn)為設(shè)備的性能下降、健康衰退、零部件磨損、運行風(fēng)險升高等。這些因素由于其很難通過測量被定量化呈現(xiàn)，往往是工業(yè)生產(chǎn)中不可控的風(fēng)險，大部分可見的問題都是這些不可見的因素積累到一定程度后造成的。因此，工業(yè)4.0的關(guān)注點和競爭點是這些不可見因素的避免和透明呈現(xiàn)。

工業(yè)4.0的另一個特點就是制造過程和制造價值向使用過程的延伸，不僅僅關(guān)注將一個產(chǎn)品制造出來，還應(yīng)該關(guān)心如何去使用好這個產(chǎn)品，實現(xiàn)產(chǎn)品價值的最大化。產(chǎn)品的創(chuàng)新和價值的創(chuàng)造不再僅僅以滿足用戶可見的需求為導(dǎo)向，而且要利用用戶的使用數(shù)據(jù)創(chuàng)建使用情景模擬，從情景模擬中找到用戶需求的缺口（GAP），這些缺口我們稱之為“不可見的需求”。

我們不妨以汽車為例做一個大膽的預(yù)測，在未來的工業(yè)4.0時代，人們?nèi)?S店選車不再僅僅選擇車型、顏色和內(nèi)飾等定制化特征，而且用戶還可以在一輛布滿傳感器的車內(nèi)進(jìn)行試駕，當(dāng)用戶坐上駕駛座椅時，傳感器會自動記錄整個座椅上的壓力分布，一款符合用戶身形和坐姿習(xí)慣的座椅就自動設(shè)計完成了；在用戶開車過程中，汽車內(nèi)部的傳感器自動記錄用戶的駕駛動作，進(jìn)而預(yù)測用戶的駕駛習(xí)慣，一套兼顧駕駛操作體驗和舒適性的動力系統(tǒng)和控制系統(tǒng)即被自動匹配完成；在用戶駕駛汽車的過程中，汽車能夠自動識別用戶駕駛習(xí)慣的改變，提醒用戶駕駛習(xí)慣的變化對于能耗和剩余里程的影響；在上下班高峰期，汽車能夠通過海量的交通數(shù)據(jù)預(yù)測出未來一段時間內(nèi)可能通過道路的擁堵情況，并為用戶推薦最佳行駛路徑；在駕駛過程中汽車還可以記錄路面的平整度，這些數(shù)據(jù)首先在系統(tǒng)內(nèi)被分享，提醒后面的駕駛者減速駛過一段坑洼的路面，隨后被發(fā)送給市政管理部門，第二天再經(jīng)過相同路段時發(fā)現(xiàn)坑洼的路面已經(jīng)被修補(bǔ)好了。用戶到家之后，可以通過手機(jī)或是網(wǎng)頁查看一天的駕駛記錄，不同駕駛模式下的能耗情況一目了然，可以與社區(qū)內(nèi)的其他用戶比一比誰更加節(jié)能環(huán)保，同時系統(tǒng)還提供了相應(yīng)的駕駛習(xí)慣改善建議。此外，用戶還能查看汽車的健康狀態(tài)報告，各個關(guān)鍵部件的健康狀況、衰退情況和故障風(fēng)險一目了然，與之相匹配的維護(hù)保養(yǎng)建議也被自動提供，網(wǎng)上預(yù)約后就可以到4S店進(jìn)行維護(hù)。如果只是簡單的更換，還提供視頻及文字講解的詳細(xì)步驟說明。至此用戶發(fā)現(xiàn)雖然去4S店的次數(shù)和保養(yǎng)維修的費用明顯減少了，但汽車的故障卻幾乎降到了零。

這個例子離我們并不遙遠(yuǎn)，也許在未來5年甚至更短的時間內(nèi)就會成為現(xiàn)實。從這個例子中可以看出，數(shù)據(jù)依然是為用戶提供定制化產(chǎn)品最重要的媒介，工業(yè)4.0時代的制造將通過數(shù)據(jù)把終端用戶與制造系統(tǒng)相連接，這些數(shù)據(jù)將自動決定生產(chǎn)系統(tǒng)各個環(huán)節(jié)的決策，實現(xiàn)生產(chǎn)上下游環(huán)環(huán)相扣的整合，人的工作難度將被大大降低，在這種模式下工廠的組織構(gòu)架將趨于扁平，生產(chǎn)資源的利用也將更加優(yōu)化。

未來工業(yè)界的機(jī)會空間可以被分為四個部分：第一個部分是滿足用戶可見的需求和解決可見的問題，這個空間內(nèi)依然有中國制造需要補(bǔ)的課，比如質(zhì)量、污染和浪費等問題，需要的是持續(xù)的改善與不斷完善的標(biāo)準(zhǔn)化。第二個部分在于避免可見的問題，需要從使用數(shù)據(jù)中挖掘新的知識為原有生產(chǎn)系統(tǒng)和產(chǎn)品增加價值。第三個部分在于利用創(chuàng)新的方法與技術(shù)去解決未知的問題，如具有自省能力的設(shè)備，以及利用智能手環(huán)管理睡眠質(zhì)量等例子都是使不可見的問題透明化，進(jìn)而去加以管理和解決不可見的問題。第四個部分是尋找和滿足不可見的價值缺口，避免不可見因素的影響，這部分需要利用數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的智能信息去創(chuàng)造新的知識和價值，這也是工業(yè)4.0的最終目標(biāo)。

工業(yè)4.0的機(jī)會空間

通過分析數(shù)據(jù)預(yù)測需求、預(yù)測制造，利用數(shù)據(jù)去整合產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈，這就是工業(yè)4.0的思維。現(xiàn)在各個領(lǐng)域都在談大數(shù)據(jù)，但是大數(shù)據(jù)本身并不是一個問題，而是一個看待問題的新方式。大數(shù)據(jù)只是一個現(xiàn)象，其本身并不重要，利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值才是根本目的。

工業(yè)4.0是一場在不可見世界中的戰(zhàn)爭，而數(shù)據(jù)分析則是連接可見與不可見世界的橋梁。