“工业4.0”探讨项目由德国联邦教研部与联邦经济技术部联手自助，在德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子企业等德国学术界和产业界的建议和推动下形成，并已上升为国家级战略。“工业4.0”项目主要分两大主题。一是“智能工厂”重点探讨智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；二是“智能生产”，主要涉及整个公司的生产物流管理、人机互动及3D技术在工业生产过程中的运用。该计划将特别注重吸引中小企业参加，力求使中小企业成为新一代智能生产技术的使用者和受益者，同时也成为先进工业技术的创造者和供应者。
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德国工业4.0战略将更具灵活性、更加强劲，在工程、规划、制造、运营和物流流程中实施最高标准。这将催生动态的、实时优化、自我组织的价值链，并可通过一系列标准进行优化，当然还需要适当的监管框架、标准化接口和统一的业务流程。其愿景，一是它的最大特点是制造业中所有参与者及资源的高度社会技术互动。二是它的职能产品可明确识别，并有可能随处可见。三是它的战略实施后，将有可能把个人客户和产品的独特性融入到设计、配置、订购、计划、生产、运营和回收阶段。四是它的实施，将使员工能根据具体情况进行控制、监管和配置智能制造资源网络和制造步骤。五是它的实施需要进一步扩展相关的网络基础设施，并通过服务水平协议进一步规范网络服务质量。德国人特有的严谨态度描述了他们眼中的“工业4.0”，不同的专业、不同的角度，可以帮助我们全面地理解“工业4.0”。
一、从知识创新和数据角度略论“工业4.0”
从知识创造的角度认识工业4.0，是一个新的视角。知识化被认为是创造新知识，通过新知识创造带来新的价值，产生新的业态。与信息化不同的地方在于，知识创造不是存量提升，而是增量创造的过程，是带来新价值的过程。工业4.0在三个方面体现知识自动化的含义：一是“工业4.0”借助物联网的数据采集功能，大数据的规律发展功能，云和端的互动功能，使知识创造有了新的工具和载体，促进了暗默知识的显性化、云端化，加速了知识创造的过程。二是“工业4.0”提到横向集成、纵向集成、端到端集成，实际是借助互联网和平台经济打破公司内部门间或者不同公司之间的知识边界，使暗默的知识表出化、集成化，通过知识整合创造新的知识。三是CPS和MBD是指基于模型的制造，目前运用最多的是在航空产业，汽车制造也开始有这样的运用。CPS和MBD使虚拟的模型具有自主学习的能力，加速了离散知识的系统化和自动化。
知识创造可以加速公司异质化资源的形成，并成为公司竞争力的核心资源。知识创造扩大全社会价值的空间，成为全球范围内公司竞争的战略制高点。美国的再工业化不是传统制造业的回流，而是要创造新的价值空间。靠的是什么？靠的是新知识的创造能力，未来公司价值的大小将主要体现在知识创造的动态能力上。未来的产业组织形态将是网络化的，所有公司都是网络上的节点，只不过有些公司是平台型的，有些公司是单点型的，这主要取决于不同行业知识创造的最佳组织形式，以及不同公司知识创造的组织能力。
知识创造的再组织是工业4.0成功的关键。这里有两个层次，一是基础学科打破学科界限，实现学科交叉和融合；另一个是打破公司组织的界限，实现组织内知识的整合和再创造。有一种观点：从组织变革上推进知识创造，是工业4.0能否取得成功的关键。从发展演化来看，知识化要依赖于信息化，依赖于大数据的采集，是由数据到信息到知识的过程，而不是说知识没有基础，凭空产生的知识。
从智慧数据角度去理解“工业4.0”，是一种现实的态度。因为数据已经成为21世纪最重要的“原材料”之一。有探讨预测，全球大数据的市场规模将蓬勃增长，2017年，全球大数据产业的销售额将达到150亿欧元以上，其中德国将达到16亿欧元。在大数据迅速发展的背景下，德国经济和能源部为更好开发德国大数据的未来市场，德语毕业论文，支持大数据相关技术的研发创新，启动了“智慧数据―来自数据的创 新”项目。德国的IT公司、探讨机构和大数据领域的公司都摩拳擦掌、跃跃欲试，力促德国发展成为数据管理和略论系统领在大数据迅速发展的背景下，德语论文，德国经济和能源部为更好开发德国大数据的未来市场，支持大数据相关技术的研发创新，启动了“智慧数据―来自数据的创 新”项目。德国的IT公司、探讨机构和大数据领域的公司都摩拳擦掌、跃跃欲试，力促德国发展成为数据管理和略论系统领域的领头羊。
德国“智慧数据”技术项目紧紧围绕其ICT战略“数码德国2017”所设定的目标展开，同时以《高技术战略2020》中提出的“以互联网服务促经济发展”为依据，在联邦范围内受到高度关注。该项目涵盖并串联了重要的基础技术和标准，为大数据发展奠定了坚实基础，如德国经济和能源部发起的“THESEUS”、“可信任的云”、工业4.0、电动汽车、E-Energy 等项目。
“智慧数据”还将与德国教育与探讨部支持的“大数据管理与略论”项目产生协同效应。
二、从国家战略角度略论“工业4.0”
德国的战略角度：面对美国等发达国家的“再工业化”带来的刺激，以及以中国为首的新兴国家制造业的“底层翻身”，德国只能从自己的优势领域开始革命，先发制人提出工业4.0战略。基于德国工业的优势与弱势，其4.0战略路径必定是传统工业向信息技术化发展的“自下而上”路径。简单说来就是传统工业制造的智能革命，借助信息产业将其原有的工业模式智能化和虚拟化，定义智能工厂和智慧生产，抢先建立“游戏规则”。
比如：智能工厂，可以从一个部件生产车间里看到它样貌。在流水线上，每一个装有原材料的盒子上都贴有射频码，也就是这盒零部件的“身份证”。这张身份证可以在不同场景下进行不同的“对话”：与机器对话，在流水线生产中，告诉机器下一步应该做什么；与仓库对话，盒中的零部件用完后，在特定环节通过盒子上的射频码识别进入网络系统，自动向供应商提出新的订货要求……这种高自动化原材料输送系统，是庞大的智能工厂中的一小部分，它可以实现生产流程可视化监管，从而减少库存，降低消耗，提高效率。
美国的战略角度： “工业4.0”的美国版称为“工业互联网”，顾名思义，美国希望在各种工业环境下建立互联性，充分利用它强大的互联网能力，带动工业的发展。比如：“特斯拉”的例子，它的安全极速可达每小时297.7公里，百公里加速只需3.2秒，续航480公里。然而这样一款酷炫的车型其实是“拼凑”出来的，它的材料和零部件分别来自14个国家的不同供应商。不同于德国努力打造智能工厂，优化制造流程，美国却把自己的制造业外包出去，它通过“互联网”建立中枢系统，支配其他国家为其供给“血液”和“营养”。这就需要一个IT技术极为成熟的国际网络生产管理系统来支持全球化的生产，通过大量的数据收集和略论，保证所有生产线持续不断的标准化生产。
日本战略角度：延续德国模式，加大社会创新力度，在美德两国火拼下，日本制造业也不再低调。实际上，日本的产业竞争力一直居于世界前列，甚至一度赶超德国和美国。联合国工业发展组织发布的《2017-2017年世界制造业竞争力指数》报告表明，日本以0.5409的工业竞争力指数排第一，德国和美国分别排第二和第三。这和上世纪六七十年代日本在发展的转折点选择重点发展工业制造，而非重点发展IT产业的决定有关。面对工业4.0的压力，日本重新将IT、物联网、大数据在制造业中的影响写进了《日本2017版制造业白皮书》。
三、结束语
今年是“中德创新合作年”。德国工业4.0和“中国制造2025”是落实中德创新合作重点之一。中德两国都希望通过部署各自的制造业发展战略，在新一轮全球制造业的分工和竞争中发挥优势，抢占先机，寻求更广阔的发挥空间。作为两个制造业大国，双方致力于将“中国制造2025”与德国工业4.0进行对接，中德公司要从中寻找双方可能的合作点，让两个战略成为促进两国产业合作的强大力量。 | 
