工业4.0我们已不再陌生，但如何在中国实践和落地4.0，让企业插上智能的翅膀，我们有话想说！
随着时代的发展和进步，市场需求驱动生产模式不断发生变化。目前有一种非常显著的趋势，即客户需求趋于小批量、多品种、个性化和全球化，在这种情况下如何以低成本取得竞争优势，是全球都面临的挑战。
为此，以德国为代表的欧洲国家开始了第四次工业革命，力求以进一步降低能耗，降低产品成本，提高效率来满足客户的个性化需求。在这种全球格局下，我们中国企业该如何走？这是一场全世界的竞赛，没有一个国家可以置身事外。
如果想要赢，就要坚定不移地走工业4.0路线，并取得成功；如果要领先，不仅仅要跟随，更要超越。每一次工业革命的发展都是一步一个台阶向上走，想一蹴而就追求工业4.0的成功，是不现实的。当下要做的是切合实际，脚踏实地，步步为营去完成这场工业革命。
夯实基础是工业4.0落地的重要保障，这也是和智能工厂、智能制造尤为相关的方面，我们要从产品需求出发进行工业流程分析、价值流程设计，硬件设计，布局设计，甚至包括标准化设计。
企业面对工业4.0，有的可能迷茫或不知所措，在做这种迭代升级的时候，第一步最需要的是理清现状。我们可从人才建设，数据驱动，智能产品，职能操作，智能工厂，组织和战略多纬度来考虑，整体评估企业现处于一种什么水平，是门外汉，初学者，还是专家？企业的智能制造水平处于什么位置？明晰现况后，下一步就是精准目标。
鉴于多样的行业属性和公司特质，对于不同企业，不同行业的工业4.0目标应是不同的，为此要因地制宜地精准定位属于自己的目标。如方向错了，必然得不到想要的结果。当明确了目标，中间过程该怎么走，成为首当其冲的问题。
接下来是规划前进路径，这在工业4.0建设体系里非常重要，我们需要系统、全局地思考问题。举例来说，当企业需要低成本个性化定制，考虑是否要对研发提出更高要求，尤其是在标准化、模块化方面；是否需要对工艺和生产过程提出更精益化的要求？
还有是否会对物流、供应链提出更加敏感、高效的要求？由此可见，我们想获得工业4.0成功，需要解决的不是一个纬度上的单一问题，而是一个系统的全局问题。
如果经过理清现状，发现企业状况不到2.0水平，就必须分阶段，逐步去向最高目标迈进；如果在一到两年内接近了3.0水平，就需要根据实际情况和目标进行系统分析，重新定制量体裁衣的解决方案，补齐缺失的能力。
拿来主义和照搬照抄，在工业4.0实施和落地中是万万不可取的。上世纪末，精益思想融入中国，很多企业都在进行精益方面的探索和实践，却鲜有企业获益。这是为何？因为企业直接拿来丰田公司的方法论和工具；但由于国情不同，体制和企业文化不同，有的连5S都没抄明白。为此，企业必须根据目标、阶段而设计解决方案。
企业的最高目标是否都要达到4.0？其实未必。只要最大程度发挥企业竞争优势，获得理想的收益就够了。工业4.0时代与以往有很多不同：首先，企业战略各不相同。如果供应链较短，可以着重思考企业4.0战略，因为我们有机会直接进入蓝海市场。对于供应链较长的大多数制造企业，通常有两种解决方案：
第一，仍需按照标准化、模块化、数字化、精益、智能的方式，一步一个台阶迭代上去，利用新的方法和工具来解决现有问题，并无捷径。第二，可从产品层面拓展到服务层面，即企业在原有经营规模、经营范围的基础上做进一步拓展，如提供咨询服务，为产品附加智能价值，但这需要企业做更多创造性的开拓和突破。
无论您的企业将做出哪些战略调整，数据在4.0时代必须受到高度重视。谷歌说过21世纪数据就像石油一样宝贵，谁会利用数据，谁就有竞争优势。现在很多企业都认为拥有数据比较简单，而利用好数据却很难。搭建好数据仓库、数据模型来确保数据的干净度和处理数据的有效性就显得非常必要。
工业4.0时代，人在生产工作中的内容也发生了显著变化。大家都说4.0来了，工厂就没人了！其实不然，我们是把员工从低级的重复体力劳动中解放出来做更高级的工作，如决策、组织和创新。员工所面临的将是全新的工厂，由于安装了各种传感器，其充当着设备的眼睛、耳朵、嘴巴，可快速详尽地把现场信息和画面准确传递到员工的智能电脑或智能手机上，每个员工都将参与和解决各种现场问题。未来工厂将人与机器，机器与机器，人与人之间进行了有机结合。
为此，员工需要掌握所有与之相关的新技能和知识，企业对人力资源的要求有所不同了，关联到的人才培训要求也有所不同。21世纪企业的竞争是人才的竞争，这在工业4.0时代也是不变的真理。我们必须打造人才去为企业建设、规划智能工厂和管理、运维智能生产。
在规划智能工厂和智能制造中，对于企业所需资源，无论是物流装备，还是MES，WMS等软件，以往的做法是分别、独立去建设；但在4.0时代万物互联，所有资源都要在系统集成的金三角下去掌控，各个分系统要被总的系统集成，且所有都需要系统规划标准。
听很多企业说过买了核心装备但不好用，也听很多客户说过花大价钱引进先进产线，到工厂后表现却不尽人意。企业大多认为是员工水平不足以管理好设备，但更重要的是，你确定设备买对了吗？如果前期没有充分利用数据，有共性的设备发生问题后没记录、没分析；即使购买新设备，以往的经验数据没有在新设备上进行预防和规避，想指望多花钱就换来一个好用的设备，这不现实，所以资源集成非常重要。
工业4.0离我们并不遥远，云计算、大数据、CPS、大规模定制以及物联网、传感器、3D打印、物流4.0、机器人、AGV，这些也都是大家熟悉的概念。现在一些企业已经开始探索，但仅是跟随工业4.0是不够的，中国应该奋力超越，进行弯道超车式的迭代升级，我们致力于成就企业在中国取得工业4.0的成功！
