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(lái)藍圖?，F在，人類(lèi)正進(jìn)入“工業(yè)4.0”時(shí)代，即實(shí)體物理世界和虛擬網(wǎng)絡(luò )世界融合的時(shí)代。其中，所謂信息物理系統（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，現在為工業(yè)界廣泛知曉的CPS則是美國國家科學(xué)基金會(huì )（NSF）在2006年正式提出的，是NSF重點(diǎn)資助的研究方向。德國工業(yè)4.0與美國CPS，究其核心要義，是傳統制造業(yè)利用物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IoT）和大數據分析(Big Data Analytics)進(jìn)行的智能化轉型。

工業(yè)4.0與前三次工業(yè)革命最大的區別就在于：不再以制造端的生產(chǎn)力需求為起點(diǎn)，而是將用戶(hù)端的價(jià)值需求作為整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的出發(fā)點(diǎn)；改變以往的工業(yè)價(jià)值鏈從生產(chǎn)端向消費端、從上游向下游推動(dòng)的模式，從用戶(hù)端的價(jià)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(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的共同目標，使整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節實(shí)現協(xié)同優(yōu)化：這一切的本質(zhì)是工業(yè)視角的轉變。

在現今的制造系統中，存在著(zhù)許多無(wú)法被定量、無(wú)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(guò)程中，也存在于制造過(guò)程之外的使用過(guò)程中。前三次工業(yè)革命主要解決的都是可見(jiàn)的問(wèn)題，如避免產(chǎn)品缺陷、避免加工失效、提升設備效率和可靠性、避免設備故障和安全問(wèn)題等。這些問(wèn)題在工業(yè)生產(chǎn)中由于可見(jiàn)、可測量，往往比較容易加以避免和解決。不可見(jiàn)的問(wèn)題通常表現為設備的性能下降、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(guò)測量被定量化呈現，往往是工業(yè)生產(chǎn)中不可控的風(fēng)險，大部分可見(jiàn)的問(wèn)題都是這些不可見(jiàn)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(diǎn)和競爭點(diǎn)是這些不可見(jiàn)因素的避免和透明呈現。

工業(yè)4.0的另一個(gè)特點(diǎn)就是制造過(guò)程和制造價(jià)值向使用過(guò)程的延伸，不僅僅關(guān)注將一個(gè)產(chǎn)品制造出來(lái)，還應該關(guān)心如何去使用好這個(gè)產(chǎn)品，實(shí)現產(chǎn)品價(jià)值的最大化。產(chǎn)品的創(chuàng )新和價(jià)值的創(chuàng )造不再僅僅以滿(mǎn)足用戶(hù)可見(jiàn)的需求為導向，而且要利用用戶(hù)的使用數據創(chuàng )建使用情景模擬，從情景模擬中找到用戶(hù)需求的缺口（GAP），這些缺口我們稱(chēng)之為“不可見(jiàn)的需求”。

我們不妨以汽車(chē)為例做一個(gè)大膽的預測，在未來(lái)的工業(yè)4.0時(shí)代，人們去4S店選車(chē)不再僅僅選擇車(chē)型、顏色和內飾等定制化特征，而且用戶(hù)還可以在一輛布滿(mǎn)傳感器的車(chē)內進(jìn)行試駕，當用戶(hù)坐上駕駛座椅時(shí)，傳感器會(huì )自動(dòng)記錄整個(gè)座椅上的壓力分布，一款符合用戶(hù)身形和坐姿習慣的座椅就自動(dòng)設計完成了；在用戶(hù)開(kāi)車(chē)過(guò)程中，汽車(chē)內部的傳感器自動(dòng)記錄用戶(hù)的駕駛動(dòng)作，進(jìn)而預測用戶(hù)的駕駛習慣，一套兼顧駕駛操作體驗和舒適性的動(dòng)力系統和控制系統即被自動(dòng)匹配完成；在用戶(hù)駕駛汽車(chē)的過(guò)程中，汽車(chē)能夠自動(dòng)識別用戶(hù)駕駛習慣的改變，提醒用戶(hù)駕駛習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(chē)能夠通過(guò)海量的交通數據預測出未來(lái)一段時(shí)間內可能通過(guò)道路的擁堵情況，并為用戶(hù)推薦最佳行駛路徑；在駕駛過(guò)程中汽車(chē)還可以記錄路面的平整度，這些數據首先在系統內被分享，提醒后面的駕駛者減速駛過(guò)一段坑洼的路面，隨后被發(fā)送給市政管理部門(mén)，第二天再經(jīng)過(guò)相同路段時(shí)發(fā)現坑洼的路面已經(jīng)被修補好了。用戶(hù)到家之后，可以通過(guò)手機或是網(wǎng)頁(yè)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，可以與社區內的其他用戶(hù)比一比誰(shuí)更加節能環(huán)保，同時(shí)系統還提供了相應的駕駛習慣改善建議。此外，用戶(hù)還能查看汽車(chē)的健康狀態(tài)報告，各個(gè)關(guān)鍵部件的健康狀況、衰退情況和故障風(fēng)險一目了然，與之相匹配的維護保養建議也被自動(dòng)提供，網(wǎng)上預約后就可以到4S店進(jìn)行維護。如果只是簡(jiǎn)單的更換，還提供視頻及文字講解的詳細步驟說(shuō)明。至此用戶(hù)發(fā)現雖然去4S店的次數和保養維修的費用明顯減少了，但汽車(chē)的故障卻幾乎降到了零。

這個(gè)例子離我們并不遙遠，也許在未來(lái)5年甚至更短的時(shí)間內就會(huì )成為現實(shí)。從這個(gè)例子中可以看出，數據依然是為用戶(hù)提供定制化產(chǎn)品最重要的媒介，工業(yè)4.0時(shí)代的制造將通過(guò)數據把終端用戶(hù)與制造系統相連接，這些數據將自動(dòng)決定生產(chǎn)系統各個(gè)環(huán)節的決策，實(shí)現生產(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(chǎng)的組織構架將趨于扁平，生產(chǎn)資源的利用也將更加優(yōu)化。

未來(lái)工業(yè)界的機會(huì )空間可以被分為四個(gè)部分：第一個(gè)部分是滿(mǎn)足用戶(hù)可見(jiàn)的需求和解決可見(jiàn)的問(wèn)題，這個(gè)空間內依然有中國制造需要補的課，比如質(zhì)量、污染和浪費等問(wèn)題，需要的是持續的改善與不斷完善的標準化。第二個(gè)部分在于避免可見(jiàn)的問(wèn)題，需要從使用數據中挖掘新的知識為原有生產(chǎn)系統和產(chǎn)品增加價(jià)值。第三個(gè)部分在于利用創(chuàng )新的方法與技術(shù)去解決未知的問(wèn)題，如具有自省能力的設備，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(jiàn)的問(wèn)題透明化，進(jìn)而去加以管理和解決不可見(jiàn)的問(wèn)題。第四個(gè)部分是尋找和滿(mǎn)足不可見(jiàn)的價(jià)值缺口，避免不可見(jiàn)因素的影響，這部分需要利用數據分析產(chǎn)生的智能信息去創(chuàng )造新的知識和價(jià)值，這也是工業(yè)4.0的最終目標。

工業(yè)4.0的機會(huì )空間

通過(guò)分析數據預測需求、預測制造，利用數據去整合產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈，這就是工業(yè)4.0的思維?，F在各個(gè)領(lǐng)域都在談大數據，但是大數據本身并不是一個(gè)問(wèn)題，而是一個(gè)看待問(wèn)題的新方式。大數據只是一個(gè)現象，其本身并不重要，利用大數據創(chuàng )造價(jià)值才是根本目的。

工業(yè)4.0是一場(chǎng)在不可見(jiàn)世界中的戰爭，而數據分析則是連接可見(jiàn)與不可見(jiàn)世界的橋梁。