工业4.0(Industry4.0)，是德国政府和工业界定义的制造业的未来蓝图。德国人认为，18世纪机械制造设备的引入标志着“工业1.0”时代，20世纪初的电气化与自动化标志着“工业2.0”时代，20世纪70年代兴起的信息化标志着“工业3.0”时代，现在，人类正进入“工业4.0”时代，即实体物理 和虚拟网络 融合的时代。其中，所谓信息物理系统(Cyber-PhysicalSystem,CPS)是新 代工业革命的核心技术。诺伯特?维纳在1948年就提出的“控制论”(Cybernetics)是CPS技术的前身，现在为工业界广泛知晓的CPS则是美国国家科学基金会(NSF)在2006年正式提出的，是NSF重点资助的研究方向。德国工业4.0与美国CPS，究其核心要义，是传统制造业利用物联网(InternetofThings，IoT)和大数据分析(BigDataAnalytics)进行的智能化转型。
然而，我们在谈到工业转型带来的变革时，往往容易看到其代表性的技术特征，而忽视促使其转型的 原始的驱动力，即对于新价值创造的永恒追求。如果说前三次工业革命从机械化、规模化、标准化和自动化等方面大幅度地提高了生产力，那么工业4.0与前三次工业革命 大的区别就在于：不再以制造端的生产力需求为起点，而是将用户端的价值需求作为整个产业链的出发点;改变以往的工业价值链从生产端向消费端、从上游向下游推动的模式，从用户端的价值需求出发提供定制化的产品和服务，并以此作为整个产业链的共同目标，使整个产业链的各个环节实现协同优化：这 切的本质是工业视角的转变。工业4.0的概念有三个支撑点： 是制造本身的价值化，不仅仅是做好 个产品，还要将产品生产过程中的浪a费降到 低，实现设计、制造过程与用户需求相配合;二是让系统在制造过程中根据产品加工状况的改变自动进行调整，在原有的自动化基础上实现系统的“自省(Self-Aware)”功能;三是在整个制造过程中实现零故障、零隐患、零意外、零污染，这就是制造系统的 高境界。
在现今的制造系统中，存在着许多无法被定量、无法被决策者掌握的不确定因素，这些不确定因素既存在于制造过程中，也存在于制造过程之外的使用过程中。前三次工业革命主要解决的都是可见的问题，如避免产品缺陷、避免加工失效、提升设备效率和可靠性、避免设备故障和安全问题等。这些问题在工业生产中由于可见、可测量，往往比较容易加以避免和解决。不可见的问题通常表现为设备的性能下降、健康衰退、零部件磨损、运行风险升高等。这些因素由于其很难通过测量被定量化呈现，往往是工业生产中不可控的风险，大部分可见的问题都是这些不可见的因素积累到 定程度后造成的。因此，工业4.0的关注点和竞争点是这些不可见因素的避免和透明呈现。
工业4.0的另 个特点就是制造过程和制造价值向使用过程的延伸，不仅仅关注将 个产品制造出来，还应该关心如何去使用好这个产品，实现产品价值的 大化。产品的创新和价值的创造不再仅仅以满足用户可见的需求为导向，而且要利用用户的使用数据创建使用情景模拟，从情景模拟中找到用户需求的缺口(GAP)，这些缺口我们称之为“不可见的需求”，对此即便是用户自己都很难意识到。例如，买汽车的人都会提出省油的需求，各家汽车制造商因此致力于改进车型和发动机让车子更加省油，却很少去关注用户的驾驶习惯对于油耗的影响。同时，驾驶习惯对于用户而言也是不可见的，因此不会有用户要求汽车具备管理驾驶行为的功能。由此可见，工业4.0时代的市场竞争会从以往满足客户可见的需求向寻找用户需求的缺口转变。以往我们将产品卖给客户之后就几乎到达了生产价值链的终点，然而工业4.0时代将价值链进 步延伸：以产品作为服务的载体，以使用数据作为服务的媒介，在使用过程中不断挖掘用户需求的缺口，并利用数据挖掘所产生的信息为用户创造价值。
我们不妨以汽车为例做 个大胆的预测，在未来的工业4.0时代，人们去4S店选车不再仅仅选择车型、颜色和内饰等定制化特征，而且用户还可以在 辆布满传感器的车内进行试驾，当用户坐上驾驶座椅时，传感器会自动记录整个座椅上的压力分布， 款符合用户身形和坐姿习惯的座椅就自动设计完成了;在用户开车过程中，汽车内部的传感器自动记录用户的驾驶动作，进而预测用户的驾驶习惯， 套兼顾驾驶操作体验和舒适性的动力系统和控制系统即被自动匹配完成;在用户驾驶汽车的过程中，汽车能够自动识别用户驾驶习惯的改变，提醒用户驾驶习惯的变化对于能耗和剩余里程的影响;在上下班高峰期，汽车能够通过海量的交通数据预测出未来 段时间内可能通过道路的拥堵情况，并为用户推荐 佳行驶路径;在驾驶过程中汽车还可以记录路面的平整度，这些数据 在系统内被分享，提醒后面的驾驶者减速驶过 段坑洼的路面，随后被发送给市政管理部门， 二天再经过相同路段时发现坑洼的路面已经被修补好了。用户到家之后，可以通过手机或是网页查看 天的驾驶记录，不同驾驶模式下的能耗情况 目了然，可以与社区内的其他用户比 比谁更加节能环保，同时系统还提供了相应的驾驶习惯改善建议。此外，用户还能查看汽车的健康状态报告，各个关键部件的健康状况、衰退情况和故障风险 目了然，与之相匹配的维护保养建议也被自动提供，网上预约后就可以到4S店进行维护。如果只是简单的更换，还提供视频及文字讲解的详细步骤说明。至此用户发现虽然去4S店的次数和保养维修的费用明显减少了，但汽车的故障却几乎降到了零。
这个例子离我们并不遥远，也许在未来5年甚至更短的时间内就会成为现实。未来工业界卖给用户的不再是产品，而是有价值的能力;对于驾驶者而言，汽车是 个产品，但是更重要的是汽车带来的行动力、时尚感、经济性、舒适性和安全性等 系列能力。这些能力对应的服务也不再像以往那样只提供给用户有限的选择，而是根据用户的使用情况和需求提供定制化的 佳匹配方案，因为每 个用户的使用数据都是定制化的，这使用户不再是统计结果中的 个样本，而是 个丰富的、高度个性化的个体。
再举 个与我们日常生活息息相关的例子。我们大部分人都有去超市买鞋垫和去制衣店量身定制西装的经历。过去我们买鞋垫只会问要买多大的尺码，同 个尺码的所有人得到的鞋垫都是相同的。但是我们每 个人的脚形、体重、站姿、走路习惯、搭配的鞋类都是不同的，因此不可能有 款鞋垫能够同时满足同 尺码每 个人的需求。美国的Dr.Scholl’s公司在卖鞋垫给用户之前会 让用户站在 个连接传感器的踏板上，系统会记录用户站立时足底的压力分布，随即用户就可以获得 款定制化的鞋垫。这其实也只是个开端，还有更多的价值空间可以挖掘，比如足部压力数据的采集只考虑到了站立时的情况，走路和跑步时的压力分布同样十分重要，同时还要考虑鞋垫与不同鞋类的搭配，如运动鞋、高跟鞋、皮鞋等。这些数据还可以卖给制鞋公司，在买完鞋垫之后向用户推荐 款适合搭配的鞋。 后，这些数据如果与医学研究相结合，还可以提醒用户站立姿势和跑步习惯可能造成的足部和膝盖的损伤风险，给用户提供改善习惯的建议。对于制衣店而言也是 样，大多数制衣店在给用户量体时都在固定的姿势下进行，而没有考虑用户在动态情况下的舒适程度。如果我是 个教师，会经常抬手在黑板上写字，手臂的运动幅度就会很大，手肘和腋下部分就需要加大弹性。因此，未来的量体应该是动态的，让用户穿上特制的衣服之后按照喜好随意活动，衣服上的传感器会自动记录几个关键位置的应力情况，根据这些数据为用户制作更加合体的衣服。这些在过去看来都是天方夜谭的事情，随着智能传感和3D视觉技术的成熟，已经触手可及，这就是科技进步带动商业与服务模式创新的良性循环。
从以上两个例子我们不难看出，数据依然是为用户提供定制化产品 重要的媒介，工业4.0时代的制造将通过数据把终端用户与制造系统相连接，这些数据将自动决定生产系统各个环节的决策，实现生产上下游环环相扣的整合，人的工作难度将被大大降低，在这种模式下工厂的组织构架将趋于扁平，生产资源的利用也将更加优化。
还有 个例子是 近特别流行的智能手环，佩戴智能手环可以采集睡眠过程中的数据，醒来之后查看数据分析的结果，睡眠质量如何、有多少时间处于深度睡眠状态、深浅睡眠交替的曲线等信息都 目了然。这时我们才发现决定睡眠质量的并不是 共睡了几个小时，而是深度睡眠占整个睡眠时间的比例。白天的精力好坏是我们可见的现象，但睡眠质量是不可见的，智能手环通过睡眠数据的分析将不可见的睡眠质量变成了可见可测的结果，并利用这些信息帮助用户去管理可见的生活。
工业4.0并不仅仅是制造业的革命，而是 场更加深刻的变革，创新模式、商业模式、服务模式、产业链和价值链都将产生革命性的变化。制造业的革命只是工业4.0实现的基础条件，其 根本的驱动力来自于商业模式与智能服务体系的创新技术变革，这两者才是未来工业界竞争的关键。
事实上，德国对工业4.0的定义仅仅体现了制造革命，并非是工业革命。这并不是去否定制造革命的重要性，如果制造系统不产生深刻变革， 切商业模式的创新都无异于空中楼阁。制造系统好比是工业4.0的“蛋黄”，我们在把“蛋黄”做好的同时也要努力把“蛋白”做大。老子云：“有之以为利，无之以为用”，如果拿 个杯子来做比喻，杯子当中看似“无”的空间才是容纳水的地方，才是价值真正的载体。中国的制造业 定要学会分析和使用杯子里面的价值：制造设备虽然是德国人生产的，但是我们要更懂得如何使用。如果我们的工厂虽然用的是德国人的设备，但是中国企业通过对使用数据的分析能够实现胜过德国工厂的高效、高质量、低成本和低污染，那么德国人就要反过来向中国人学习如何使用设备去创造价值。
发现用户价值的缺口、发现和管理不可见的问题、实现无忧的生产环境，以及为用户提供定制化的产品和服务，这些都离不开对数据的分析挖掘。我相信工业4.0的中心将会在中国，因为中国不仅仅是 的制造大国，更是 的使用大国，无论是制造设备还是终端消费品，中国都拥有 庞大的使用数据。然而这些数据并没有被很好地加以分析利用，因此还只是潜力，并没有成为真正的竞争力。
未来工业界的机会空间可以被分为四个部分。 个部分是满足用户可见的需求和解决可见的问题，这个空间内依然有中国制造需要补的课，比如质量、污染和浪费等问题，需要的是持续的改善与不断完善的标准化。 二个部分在于避免可见的问题，需要从使用数据中挖掘新的知识为原有生产系统和产品增加价值。 三个部分在于利用创新的方法与技术去解决未知的问题，如具有自省能力的设备，以及利用智能手环管理睡眠质量等例子都是使不可见的问题透明化，进而去加以管理和解决不可见的问题。 四个部分是寻找和满足不可见的价值缺口，避免不可见因素的影响，这部分需要利用数据分析产生的智能信息去创造新的知识和价值，这也是工业4.0的 终目标。
通过分析数据预测需求、预测制造，利用数据去整合产业链和价值链，这就是工业4.0的思维。现在各个领域都在谈大数据，但是大数据本身并不是 个问题，而是 个看待问题的新方式。大数据只是 个现象，其本身并不重要，利用大数据创造价值才是根本目的。工业4.0是 场在不可见 中的战争，而数据分析则是连接可见与不可见 的桥梁。
李杰教授所带领的美国国家科学基金会(NSF)智能维护系统(IMS)产学合作中心从2000年就开始了工业大数据分析理论和方法的研究，并在大量与企业合作的实践项目中积累了丰富的经验和系统的方法论。《工业大数据：工业4.0时代的工业转型与价值创造》是李杰教授在中国出版的 本书，系统性地阐述了李杰教授在工业大数据以及商业模式主控式创新设计方面的思想和研究成果，旨在为读者认识工业4.0提供 个新的视角，并为工业4.0的实践者们提供方向性的参考。在李杰教授的指导下，邱伯华、刘宗长、魏慕恒和董智升翻译了李杰教授从2001年至今公开发表的文献、研究手稿、在各种会议上的主题ⅩⅩⅠ报告以及媒体的相关报道，整理了李教授近两年在工业4.0实践设计和“信息物理系统”(CPS)体系设计的 新研究成果的手稿和口述材料，并结合了在产研合作中的实践案例完成此书。在 四次工业革命的浪潮中，各类新的词汇、概念和技术层出不穷，使人们难免会有雾里看花的感觉。希望这本书能够为国家政策制定者、企业管理者、技术拓疆者以及对工业4.0和工业大数据感兴趣的大众读者提供 个更加清晰的思路，并根据自己的定位和目标去选择适合自己的实践道路。《工业大数据：工业4.0时代的工业转型与价值创造》只是 个开始，接下来李杰教授还将出版与工业4.0、工业大数据和“信息物理系统”(CPS)相关的 系列书籍，从理念、体系设计、核心技术和实践等方面为读者带来更为详细的介绍和更加深刻的启发。