最近两天为广州、深圳的八家基金讲工业4.0。国家推动工业4.0的战略以来，这些机构已经听了多次工业4.0，其中有3家在今年上半年基金公司，我在上半年都已经讲过了。
所以这次讲工业4.0，我提出了一些自己的观点：工业4.0的核心在于降低设计的不确定性。
工业化的特点是：降低不确定性，规模化。
对于工业1.0，工业2.0而言，那个时候最主要矛盾是生产力不够发达，生产能力不能完全满足用户的需求。主要解决的问题是生产效率问题。借助工业革命，需要生产规模化，来提高效率。而规模化必须要求产品的一致性要高，对生产工人而言，人的能力存在偏差，有的人的能力强，产品的合格率高，有的人能力差，产品的合格率低。而同一个人生产的时候，有的时候误差大，有的时候误差小。工业化的一个核心就是通过机器提高产品的一致性，降低产品的不确定性。实现产品的规模化。
而随着工业的发展，生产力不断提高，产能可以满足用户的需求了，这时用户就会对产品有差异化的需求，于是产品的品类丰富了。这个时候有一个问题：一个企业生产很多产品，畅销产品销售一空，而一些不受欢迎的产品销售不出去，成为库存，导致公司经营业绩变差。
到了工业3.0时代，生产效率已经不是主要矛盾，而主要矛盾在于管理的瓶颈。有的企业中层用心经营，其库存低，劳动效率高，有的企业中层因为能力问题，库存水平高，管理的经营得劳动效率低。所以在工业3.0时代，需要解决的是大量对管理层需求问题，要提高的是对管理的一致性，降低经营管理的不确定性。
进入工业4.0，个性化需求越来越多，生产需要实现小批量多品种，个性化定制。如果有大量的定制产品需求，而设计产品需要设计师，传统设计、研发人员都需要多年经验积累的。当有大规模的设计需求时，必然需要更多经验不足的设计人员进入行业，如何保证经验不足设计人员能够设计出合格的产品?就需要提供一些机制，可以将有经验的设计人员的经验分享给缺乏经验的人，从而提高设计质量的一致性，降低设计的不确定性，实现设计的规模化。
工业4.0必将实现高度的自动化、高度信息化和高度的智能化，而高度智能化主要是利用大数据实现智能，利用智能化的工具，协同设计经验，实现设计的规模化。
另外借助大数据智能，还能保证企业决策层决策能力的一致性，以及服务水平的一致性，降低决策的不确定性，以及服务水平的不确定性。
