工业4.0的启示
金融危机之后，德国工业4.0战略的提出，以及美国工业互联网、制造业回归战略，让世界各国意识到发展实体经济的重要性。北京机械工业自动化研究所软件工程中心席专家蒋明炜指出，一个国家如果制造业空心化，这个国家是危险的。美国的制造业回归就是很好的例子，所谓的制造业回归，终目的是通过先进的制造技术，夺回制造业的优势，创造智能的制造环境，通过智能制造使得在高劳动力成本的条件下获利，为企业创造更多的价值。
事实上，工业4.0仍然是描绘未来工业发展的蓝图，现实的实现还需要时间的积累与沉淀。在中国制造业面临走向何处，朝何方向发展，达到的目标上给予了方向性的指导。德国工业4.0两个核心主题是智能工厂和智能生产，该战略旨在通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统—信息物理融合系统CPS(Cyber-Physical System)相结合的手段，将制造向智能化转型。
目前，中国处于工业化的中后期，也就是说，中国在没有完成工业化过程，便进入了信息化社会。因此，中国制造业的信息化水平跨度是从上世纪50年代到21世纪初，各企业的发展水平相差60年。这就造成中国大量中小型企业的设备、管理以及加工能力还处于上世纪50年代的发展水平，而大型企业的信息化水平与国际先进水平却没有太多差距。金航数码科技有限公司副总经理宁振波指出，中国制造企业制造水平参差不齐，绝大多数中小企业处于机械化阶段，所以，中国制造实现智能制造必然是“工业2.0是提升，工业3.0是普及，工业4.0是示范”的发展战略。 他表示，中国的2025制造策略，就是四化同步，三代工业并进。
企业发展参考
工业4.0描绘了工业发展未来的蓝图，真正落实到企业内部，响亮的莫过于所谓的数字工厂、智能工厂， 让企业走向数字化，网络化和智能化。基于互联网和物联网，把人、组织、设备连接，形成完整的供应链，在这个供应链上，客户的任何需求，而且是个性化的需求，都可以通过一系列的数字手段来积极响应与实现。
蒋明炜指出，工业4.0是制造业发展的方向，也是现代制造企业的发展方向。不同的企业，一定要根据自身的情况制订企业发展策略，找出自身的核心竞争力，如从现阶段的技术、资金、管理等多方面，去制定长期可持续发展的策略。如，某企业目前的产品创新缺乏竞争力，那就在关键技术的突破与创新上加大投入，如果企业拥有过硬的产品，掌握核心技术，生产制造环节是薄弱的，那就要提高制造工艺水平。所以，每个企业一定要根据自身情况，来选择做什么，不做什么，现在做什么，未来做什么，这需要一个长远的过程，不可能一蹴而就。
信息技术实现
工业4.0是一种国家战略，需要网络、信息系统、硬件等多方面的高度融合与匹配，要实现人与物以及与不同设备之间的链接。对于制造业来讲，要实现产品全生命周期管理，实现智能设计、智能产品、智能经营，实现整个供应链从客户需求到交付的协同与优化。用智能装备、智能物流以及智能计划与调度，实现整个生产制造过程的智能化。
蒋明炜解释到，在工业4.0的体系下，每一项信息技术都是构成体系的重要元素，也是其中重要的环节。如工业大数据、工业云、物联网、虚拟仿真、PLM、电子商务等。另外，还需要硬件的强力支撑，如机器人、3D打印等，缺一不可，相辅相成。他指出，新的信息化技术就是一种新的生产模式的体现。以3D打印为例，实现个性化定制容易的制造模式就是3D打印，在传统制造模式下，一个复杂、个性化的零件的制造过程是非常复杂的，它需要准备工装、模具、刀具、数控编程，如果是大批量生产，如汽车生产，工装模具的费用会被摊销，但在定制化产品的需求下，就会造成昂贵的生产成本。如果使用3D打印技术，在短的时间内，3D打印可以实现设计制造一体化，大限度的缩短生产周期、降低成本。
综上所述，本期封面专题，在工业4.0的大环境下，对2014年具影响力的工业大数据、工业云、物联网、PLM、虚拟仿真、机器人、3D打印、电子商务等八大信息技术进行盘点与梳理，旨在为读者总结在即将过去的一年中，新兴信息技术与产业发展的态势及未来的发展动向与趋势。
工业大数据的应用
过去，企业做什么，客户就要什么;现在是客户要什么(市场需求)，企业就做什么，同时客户获取信息的渠道变得很广，且需求也越来越多样化。那么，企业该如何精准的满足这些客户多样化的需求(市场需求)呢?中国机械工业联合会顾问朱森第告诉记者，互联网就可以帮助企业做到这一点，就如大数据。企业可以通过挖掘过去若干年的数据，分析出未来会有怎样的趋势及市场需求，进而了解自己的企业现在应该做什么。
大数据，是实现德国“工业4.0”、构建数字工厂的基础，如果没有大数据，企业无法及时了解新的市场走向及客户需求，更不用说跟随时代的发展建设数字工厂了。在这里，为了使我国的制造企业快速实现数字工厂的搭建，我们一起来谈谈工业上大数据的应用及实现数字工厂的佳方法。
在此，也许有人会疑惑，工业大数据与其他行业的大数据有何不同?中国西电集团公司总经理张雅林告诉记者，工业大数据及其他行业的大数据没什么区别，只是重点应用的领域不同罢了。制造业的大数据重点使用在创新与流程再造上，同时在制造过程中及对客户的总体服务上也会提供帮助。举个简单例子，企业要研发新产品，先就得通过大数据看客户得反映，服务这块也是如此。而其他行业的大数据，就如电子商务，更多地是运用在销售端上，销售人员可以通过客户的购买及浏览记录数据，分析出顾客的爱好及近的购买倾向等信息，便于销售人员更好的销售产品。
为了使制造业的同仁们能更好地运用工业大数据，以下就把制造业企业对大数据的应用案例分享于大家，希望对大家有所帮助。
长安汽车的应用
近两年，长安汽车通过“大数据”技术，来不断完善产品的价值和竞争力。据记者了解，长安汽车采用了“大数据”信息管理系统，搜集客户反馈的数据信息，并有针对性地进行分析和整理，进而对不同用户的日常使用工况和环境来为每一个消费者做出有针对性的养护，同时通过网络直接反馈到产品研发及前端销售手中，既可为今后产品的设计提供数据保证，还可为直接面对消费者的销售人员做出可靠的解决方法。
今年10月23日，长安轻型车携旗下明星产品长安睿行、长安尊行亮相2014年中国沈阳国际汽车展览会。据悉，在展会上的这两辆车的车型及性能设计，也都是从客户反馈回来的数据分析出来。
在汽车领域，美国辛辛那提大学特聘讲座教授李杰于今年3月份在中国工程院的一场学术报告会中也曾分享了一个关于陕汽重卡的案例(于3月刊的关注)。他在会上说，其一辆卡车的售价在25万元，但油一年也消耗20万元左右，很多购买卡车的用户都想了解油耗是怎么产生的，如何降低油耗。当陕汽重卡通过数据搜集系统得知用户的这些需求后，就引用了智能系统，然后用数据的形式告诉用户油是因为爬坡等原因被消耗掉。同时，陕汽重卡还开发出各种信息平台服务用户，后获得了巨大的市场回报。
