每一次的工业变革都是生产方式遇到瓶颈，工业4.0要解决的是运营

每一场变革或者革命能否成功的最关键问题是能否解决现有的矛盾，在制造行业，从工业互联网或者工业4.0的概念常被提及，那么整个行业所期待的工业互联网到底要解决什么样的矛盾呢?

首先来说，工厂的自动化一直以来都是发展的大势所趋，机器替代人工，除了减少成本之外，也将大幅提升生产效率。那么我们应该怎么样去理解工厂的自动化呢?

对于工厂的自动化，在刘菁看来，从底层到上层主要分为五个层级，底层是消费的硬件，即工业原产线，是执行层和控制层，再往上是运营和管理层，也就是监控数据采集系统;而最上层是ERP系统，而机器人概念是横跨在执行层和操作层之间。

在制造业下行的情况下，运营的效率往往不能够得到比较好的提升，因为原材料成本降低有限的，所以只能够更加的精益生产，更能够节省就让效率提高，这样才能够让我的产品会有竞争力，所以工业软件在制造业下行的情况下是变得尤为的重要。

在工业领域，随着需求端差异化、多样化，用人工来实现财产调度一定是不现实的，所以软件的辅助成为最好的选择。

所以说其实每一次工业的变革，都是某一种生产方式遇到了瓶颈，比如从人到机器是产能遇到瓶颈，而从机器到自动化则是效率遇到了瓶颈。而工业4.0的本质是数据化、信息化、软件化。它所解决的瓶颈是运营的瓶颈。

工业互联网落地，企业面临什么问题，又该如何解决?

显而易见，工业互联网在概念上带来的变化是颠覆性的，是牵扯到整个产业链的变革，针对不同的企业，就需要针对性的实现落地。从落地的节奏来说，主要从三类模型中来看：

第一类，是做成品的企业，如做电梯的、减速器、变频器等等，主要以零部件为主，这类企业如果想拓展更多的业务方向，一般会遇到标准化硬件产品这一问题。一般都是通过分销商、渠道商、代理商销售，并且是面向各个行业，那么对于不同的行业，这类企业是不清楚具体的应用及具体的需求的。

所以简单的来说，对于这类企业来说，未来最大的难点并非技术，而最缺乏的就是对各行业的理解。

第二类，设备类或者机器人系统集成的企业;对于这类企业来说，他们做的是非标设备，即所谓的高端订制，这类企业是非常了解整个行业的工艺的，也就是工艺壁垒很强。那么它们未来的方向或者趋势怎样来做呢?

对它们来说，最重要的是更多的去理解软件层面，然后去做软硬件之间的协同，其次就是理念问题。智能制造的发展过程中，硬件的趋势是越来越标准化、模块化。而软件在这个过程中起到的作用是实现这些标准化硬件的差异化。这对于设备类企业来说是走向工业4.0的必经之路。

第三类，软硬件解决方案商，显然，这类企业是工业4.0路上的先行者，比如在汽车和电子行业都已经有了整条线的解决方案。未来这类企业将在各行各业出现非常优质的龙头公司，并且将呈现各自的横向拓展。

哪些行业会成为智能制造的先行者

从消费领域来讲，这个进程会更加快一些，因为在2C端商业模式比较先进，所以消费类产品或者消费类企业，在数据化道路上会更快，并且更有潜力。

刘菁认为，根据数据判断，包装行业、汽车行业、医药行业相对比较传统，同时体量比较大，增速也不会太快。而金属加工等这些特定行业会是挣扎在盈亏平衡的边缘，同时，这类企业对智能制造的需求也非常旺盛，但缺少资金支持。

工业互联网 更多的是向数据化的迈进

无论是中国制造2025，还是工业4.0，核心的理念就是智能制造，信息技术和制造业的深度融合所形成的新的生产制造模式。其所提倡的是全新的生产制造模式。

而这种改造更多的是向数据化的迈进，比如上文所说的EPR厂商，他们的优势在于对数据的处理能力。制造业在现阶段，首先是要设备之间的互联，而EPR是通过电子商务与客户的连接。

其次，就是通过数据分析消费习惯，然后通过数据产生的这些行为去挖掘更多的潜在需求，探索更多的消费可能性。整个行业或者整个工业领域，实现数据化、信息化的工业环境之后，客户在下单时，供应商就知道该怎么去做。

所以，整个制造业未来可能将以电子软件为主导，但这必定是一个漫长的过程，现阶段，整个工业领域仍处于连接到连接的过程，而接下来要做的就是从连接到智能，通过连接来构建数据体系，然后对数据进行搜集、分析和反馈加工，最好形成良好的判断机制，提供优秀的解决方案。其次就是数据的云化。

在机器替代人的过程中，也并非处于成本考虑，更多的是处于本质考虑，而目前看来，这种替代还远远没有到来。

通过智能化的连接，每个环节产生数据后，对数据进行加工、分析处理，从数据中分析用户需求，真正发挥数据价值。这是一个真正的智能制造的内涵所在。同时，对于经济处于转型期的中国而言，智能制造是实现制造业升级的内在要求，是重塑制造业新优势的现实需要。