昨天幾乎花了3-4小時瞭解工業4.0，這是我這麼長時間以來第一次認真去了解、學習。說來都有些慚愧，我這個在汽車行業混了近14年，自己也一直從事生產和精益方面的工作，居然從來沒有去認真瞭解和思考過工業4.0意味著什麼。
曾經我的想法是，工業4.0離自己太遠，以為那是德國的未來目標，中國才提出沒多久，何況需要很多鋪墊和準備，不應該很快到來。這是典型沒有了解而得出的判斷，下面我也來給跟我有一樣認識的小夥伴科普下。
工業4.0的由來
2011年在德國漢諾威工業博覽會上“工業4.0”的概念首度被三位教授提出。2013年04月在漢諾威工博會上《保障德國製造業的未來：關於實施“工業4.0”戰略建議書》發佈，至此，“工業4.0”成為《德國2020高技術戰略》的十大未來項目之一併正式上升為國家戰略。
“工業4.0”是一個利用物聯信息系統(Cyber-Physical System簡稱CPS)將生產中的供應，製造，銷售信息數據化、智慧化，以提高製造技術水平為方向，將製造業轉向智能化為目標的一場“自下而上”的生產模式革命。核心概括為建設一個網絡系統（Cyber-Physical System，物聯信息系統）、研究兩大主題（智能工廠、智能生產）、實現三大集成（橫向集成、縱向集成及端對端的集成）、推進三大轉變。
"工業4.0"項目三大主題：
一是"智能工廠"，重點研究智能化生產系統及過程，以及網絡化分佈式生產設施的實現；
二是"智能生產"，主要涉及整個企業的生產物流管理、人機互動以及3D技術在工業生產過程中的應用等。該計劃將特別注重吸引中小企業參與，力圖使中小企業成為新一代智能化生產技術的使用者和受益者，同時也成為先進工業生產技術的創造者和供應者；
三是"智能物流"，主要通過互聯網、物聯網、物流網，整合物流資源，充分發揮現有物流資源供應方的效率，而需求方，則能夠快速獲得服務匹配，得到物流支持。
工業4.0—核心驅動力
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內外系統的整合為製造業企業智能化發展的基礎。
如AirDesign平臺可以實現不同合作伙伴之間對複雜產品和生產數據的交互功能
模擬技術使得生產成本大幅降低。
目前，已經有飛機制造企業通過3D打印技術來降低飛機的重量，從而節省鈦等稀有材料的使用量，也是在改變能源結構上的重大轉變
增強現實技術及智能機器人助力製造業儘快實現自動化及無人化生產。
比如西門子為Comos軟件開發的發電站虛擬操作訓練系統，比如ABB公司研發的雙臂機器人YuMi，可以實現與工人並肩工作，它們的計算機視覺系統和帶緩衝墊的兩臂，使得它們不但可以識別零件，還能保證與人進行安全的互動，更好的協調了人機之間的關係化解了部分可替代的矛盾。
大數據分析、雲計算及工業物聯網為精益化生產創造價值。
美國通用電氣（GE）公司開發了Predix、Predictivity和APM等可預測資產管理工具，可以將各種生產設備和供應商相互連接並接入雲端，提供資產性能管理和運營優化服務。2014年僅通過Predictivity解決方案，公司就獲得超過10億美元的收入，2015年公司進一步開放Predix工業互聯網平臺，使得全球範圍內更多的機器接入網絡平臺。GE推出了面向應用開發者的專用雲平臺Predix.io，進一步拓展GE的工業互聯網平臺。IBM公司推出了Bluemix雲平臺，全球有超過幾萬個雲客戶。德國西門子公司採用SAPHANA雲平臺技術，於2014年正式對外提供預測性維護、資產分析和能源數據管理等基於數據的服務。
工業4.0--機構研究:
勞動力優勢漸失，製造型企業將更願意轉回國內(成本下降四層）。
生產力將大幅提升，生產製造類崗位將縮減。
通過對德國23個行業，40大類工作崗位分析，德國未來將減少60萬個組裝和生產類崗位，新增96萬個就業崗位，淨增35萬個就業崗位。
主要新增：
IT、分析、研發、人機界面 21萬；工業數據科學家7萬；機器人協調員4萬。
未來已來
處於傳統汽車發動機行業的我，的確有些焦急。夕陽產業、轉型較慢、運營成本偏高都讓未來充滿了不確定因素。再看看目前新能源汽車勢頭、電池發展速度都是遠遠快於傳統汽車產業。我們不要真像馬雲說的，先是看不上、再看不懂、最後跟不上。我們需要的應該是認識、理解、接受、擁抱，那才是我們的路徑。
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