工業4.0隱含著什么 不要被忽悠了

　　三、工業4.0不能等同于智能制造

　　第三點，不論是紅領也好，或者說工業4.0也好，它一定不能等同于智能制造，它是智能產業，是產業的智能化，不是制造智能化。只有從產業的角度去理解，那么我們知道，有很多方向是可以創新的。比如：

　　智能設計，設計的智能化。像波音公司用來設計飛機的軟件就有8000多種，它的設計是智能化;

　　智能試驗，試驗的智能化。我們現在工業產品設計出來以后要先做樣機，樣機出來以后再進行試制，然后不斷修改、調試，要通過不斷的試驗。而試驗智能化以后，我們的產品不用再一次又一次地做出實物來，再去一次一次地修改，通過虛擬現實技術就可以完成試驗的過程;

　　智能物流。最近在微信上有一篇比較火的文章，就是講亞馬遜的倉庫。智能物流目前是以亞馬遜為代表的，它有如一個支配一切的大腦，以強大的計算能力實現了大量貨物的快速出入庫;

　　智能服務。比如一臺飛機發動機出廠以后，傳感器會自動將運行數據傳回，以供進行大數據分析。它的運營狀況是怎么樣的呢?它處于什么樣的狀態?什么時候需要維修?哪個部件需要更換，都會有非常詳盡的跟蹤;

　　再就是智能生產和產品的智能化等;

　　還有就是智能產業鏈或智能產業生態圈。比如說紅領的C2M真正成功的話，就形成了智能產業鏈或智能產業生態圈。

　　四、工業技術不發展，工業4.0制造可能還是“垃圾制造”

　　我們從紅領集團的案例中也可以得出的第四個啟示是要厘清信息技術與工業技術。

　　在提到工業4.0，是要智能制造，要智能化之后，我們可能更多想到的是通訊，是信息技術。實際上，我們最缺乏的，可能還不是在信息技術上，而是我們的工業技術基礎比較薄弱。前段時間有人提出，互聯網+垃圾產品=垃圾產品，套用這個邏輯，如果我們的工業技術本身不能發展，那么我們的工業4.0制造有可能還是“垃圾制造”。

　　我想，工業4.0的智能化一定是以我們的工業技術數據化為基礎的。比如波音公司用于飛機設計的8000個軟件，是他們在制造飛機的過程當中所積累的千千萬萬個“KNOW-HOW”，并把它數據化以后形成的，只有把這個數據化了之后實現的智能化才是真正的智能化。所以我認為，未來工業4.0所遇到的真正的挑戰，是我們的工業技術要過關。比如工業機器人是連續生產，其精準度的要求是非常高的，伺服系統、執行系統等等，其背后的支撐都是工業技術。所以，我們的工業4.0，逃不過工業技術這一關。

　　五、智能工場會有一個巨大的市場

　　再有，智能工“廠”和智能工“場”，一字之差，但謬以千里。

　　工廠是連續生產，里面的工業技術非常復雜，精度、可靠性要求非常高，但是一些“工場”，是間歇性的，沒有復雜的工藝，對精度和可靠性相對工廠，要低很多，就像服務機器人比工業機器人難度要小一樣，我們存在許多工作場所，可以通過物聯網和智能化，進行商業模式創新。比如說我們有生態檢測系統，比如防洪系統，通過傳感器，對區域內的水流進行監測，我通過沿線的數據分析，就可以知道哪些地方何時會發生洪水，洪水有多大。再比如今天講到的智能物流系統，比如智能天氣預報系統，比如垃圾回收系統等等，我們把它叫智能工場，從這個概念來講，不僅要盯著“工廠”，還有很多“工場”需要我們創新，還有很多機會。

　　所以，通過紅領集團的案例，我想告訴大家一個事實，工業4.0不能夠僅僅理解成為智能制造，如果把工業4.0等同于智能制造，就有可能被誤導。

　　總之，在2015年我就已經提出，未來是一個智能地球，這與IBM所提出的智慧地球是有區別的。那么既然是智能地球，未來的工業4.0一定是很有前途的，但是第一，不要被美妙的，所謂的商業模式所束縛，不要從模式出發，一定要基于價值邏輯，一定從客戶從價值出發，一定著眼于戰略創新而不是運營創新;一定要從整個產業鏈和產業生態來看，有智能設計、智能試驗、智能服務等等，同時要注意兩點，工業技術是基礎，智能化首先是工業技術的數字化，要老老實實地把工業技術提高上去。當然，智能工場也是一個巨大的市場，需要大家關注。

　　最后，送大家一句話：十年后，回頭望，一片喧囂。