在中国，工业大数据领域的研究和应用刚刚起步，随着大数据、物联网及云计算技术的发展，数据蕴含的价值正在飞速提高，但以工业大数据为主线的技术创新与产业发展趋势正在显现。
“工业4.0”是以智能制造为主导的第四次工业革命，通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统——信息物理系统相结合的手段，实现新的制造方式。信息物理系统是指通过传感网紧密联系物理世界，感知客户真实的效用，将网络空间的高级计算能力有效地应用于现实世界中，从而在生产制造过程中，设计、开发、工程、规划、制造、运营和物流流程中实施最高标准，有关的左右数据通过传感器采集进行分析，以达到动态的、实时优化的、自我组织的价值链，并形成可以自律操作的智能生产和服务系统。
工业4.0提出的背景
“工业4.0”一词最早出现在2011年德国举行的汉诺威工业博览会上，在2013年汉诺威工业博览会上，“工业4.0”概念正式由德国“工业4.0小组”提出，并被德国政府《高技术战略2020》确定为十大未来项目之一。
2013年德国在分析本国机械产品对外出口数据时，发现过去5-6年的时间内这一数据没有增长，一方面来自最大的发展中国家——中国工业化过程已经基本结束;另一方面，德国产品的使用寿命周期长，一旦卖出很长时间都不会更换。在这样的背景下，德国需要寻求制造业的突破不能继续围绕把产品做好一个目标，于是提出了工业4.0，即产品的设计要为客户提供更多的价值，其内容主要针对信息与制造。。
作为虚拟网络——实体系统(Cyber-Physical System,简称CPS)融合的主要思想，早在2006年美国就提出来了。2013年12月12日，美国白宫召开了第一次CPS成员会议，讨论的内容跟德国的工业4.0几乎是一样的，但应用领域包括能源、健康服务、航空、天然火灾等级。美国以CPS为概念的先进制造一直在持续。以通用电气为代表的工业大数据计划已经启动，通用电气与亚马逊、埃森哲及威睿等企业共同合作，投资数十亿美元，致力于工业大数据产业浪潮。其目的是将航空、电力、采油、医疗器械等命脉行业通过传感器同互联网连接，经云计算平台的数据分析，来控制调节工业机器的正常运转及维护，提高机器效率，节省使用维护成本等。
工业4.0颠覆什么
工业1.0即机械化时代，那次工业革命是基于对人力解放的需求。发生在18世纪末，主要特征是以蒸汽机为动力实现机械化生产，使经济从以农业、手工业为基础转型到以机械制造为基础的发展模式，人类开始以机械设备代替手工作业;工业2.0即流水线时代，发生在19世纪初，以电力推动的规模化生产，通过零配件和装配线成功分离而实现规模化生产，代表企业是福特汽车，其基于在商品经济日趋繁荣的环境下大规模生产对效 率的需求;工业3.0即工业自动化时代，是以电子与信息技术结合为标志，使工业生产高度自动化，这次以美国硅谷主导的工业革命解决的是对制造精度的需求;工业4.0即智能化时代，在大数据时代，机械化与信息化深度融合，让信息变得更有价值，通过数据优化和高效的执行系统为产品创造更加接近用户需求的价值，即实现价值创造的需求。每一次工业革命都是对传统工业的颠覆，工业4.0是技术创新和商业模式创新，需要思维模式与商业模式的转型。以物联网、大数据分析为技术基础、以软件为载体，实现管理经验的软件化。利用工业大数据分析，提前预知客户需求，创造新的商业价值。“工业4.0”项目主要分为两大主题：一是“智能工厂”，重点研究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，即将工艺流程数字化;二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等，将人的真实需求、效用通过数字化反馈到产品与服务系统的设计中。该计划将特别注重吸引中小企业参与，力图使中小企业成为新一代智能化生产技术的使用者和受益者，同时也成为先进工业生产技术的创造者和供应者。智能化工厂将是一个自我比较、自我重复、自我优化的过程。现在工厂追求的是品质和性能，未来工厂追求的是效率和效用。
可见与不可见竞争转型战略
可见的产品是实物的显现与应用，比如洗衣机，可见的是设备洗涤的过程，包括噪音，稳定性，功能选择，清洁效果，清洁时间等，不可见的是客户的真实需求 ——服装卫生。围绕产品做设计，考虑的是以材料和精度减少噪音和提高稳定性，以变频设计解决简单洗涤还是强洗。但如果了解客户的真实需求，则是满足客户卫生要求，那么清洁的方式可能不一定只有水洗一条路径，不用水也可以除味或者去污，这样新的设计方案就可能出来了。
对于工业企业，未来的竞争是在看不到的市场上：服务——创新思维模式。美国辛辛那提教授李杰提出了“煎蛋理论”，工业企业核心产品和价值创造的关系犹如蛋黄、蛋白的关系。核心产品是蛋黄、价值创造是蛋白，蛋白是相对蛋黄的多维延伸。不是数据的堆砌处理、也不是传统的商业模式。需要在以下三个方面重新建立体系：⑴建立更全面的生产关系、产业联盟;⑵更广泛的数据;⑶专业人才体系与先进的技术;
工业4.0本质上是思维模式与商业模式的转型。过去，运营企业和制造企业是买卖关系，现在要转为战略同盟，从设备买卖过渡到能力买卖，即价值导向的解决方案：改变自己的商业模式来满足客户的具体要求与未来的未知需求。背后的逻辑是基于工业大数据的分析，提前预知客户的需求。
工业4.0对中国机械行业的挑战与机遇
如果说到物联网，工程机械行业并不陌生，小松、中联、三一都已经实现了设备的远程监控，这里有物联网的雏形，但还不是生产和产品的制造智能化的概念。对于全面过剩的工程机械行业，面临工业4.0时代，机遇与挑战并存。在中国，工业大数据领域的研究和应用刚刚起步，随着大数据、物联网及云计算技术的发展，数据蕴含的价值正在飞速提高，但以工业大数据为主线的技术创新与产业发展趋势正在显现。
中国拥有大量的应用数据
工业4.0对要素最大的改变是技术进一步取代人工，这对于人力成本占优势而技术水平占劣势的中国机械制造业来说，工业4.0似乎遭遇更大的压力，但工业 4.0的核心是大数据，拥有的数据越多，反馈的效率越高，中国拥有的机器在全球使用量最大，数据最多，因此有机会在智能制造阶段与欧美保持同步。
对于拥有众多客户端的中国制造企业来说，拥有产品就相当于拥有“蛋黄”，了解客户需求，为客户提供增值服务就相当于围绕“蛋黄”做大蛋白。但如果制造企业没有这方面的意识，也可能被“蛋白”企业所吞并，制造企业沦为服务性企业的制造工具。苹果收购了诺基亚，并于近期宣布注销“诺基亚”品牌，这是移动互联时代典型的蛋白吞并蛋黄的案例。
物联网进一步减少装备的市场容量
中国机械制造业的产能过剩将是持续的，对任何一个国家来说，工业化和城镇化发展的高峰都会带来制造业特别是机械制造业产能过剩的问题，这是经济发展阶段的特殊产物;而对中国来说，由于是国有体制主导，追求企业规模的投资冲动加深了产能过剩的程度，使得中国这一问题更加严重。
物联网是将物理世界的信息更加可视化，通过设备联网减少设备的闲置率，提高全社会设备的使用效率。这种可视化对工程机械应用端来说可以降低成本，但对原本就产能过剩的制造企业来说，这将是一个新的打击。
产业链重新定义
我们比较弱的方面是基础工业太差，我们的轴承、马达和传感器都需要重新定义。小松以前的传统是只进行设备销售，而2005-2007年小松投资成立了智能服务体系，进行智能数据挖掘，主要是通过监控设备的开机率来预测市场真实需求并有效地安排生产。现在开始利用SOM做轴承、关键零部件的健康分析，反馈指导设计、提高客户使用服务。尽管中国拥有大量的市场客户，但核心零部件依赖进口，通过零部件功能设计和数字化来实现产品优化可能成为一个瓶颈，这就需要中国机械制造企业重新定义供应链，未来机械设备的制造将通过核心零部件的数字化和流程的数字化来满足客户的需求。
人与人、人与商品之间的网络联系已经非常成熟，而工业领域物理世界之间的互联网——物联网才刚刚起步，机械制造业未来竞争力取决于技术，特别是产品性能和工艺转换为软件的能力，而非简单的劳动力成本。
