為了降低生產成本，阿迪達斯在亞洲大量生產運動鞋，然而，從設計到商店出售需要耗時18個月。對于客戶來說，這個漫長的等待過程正在變得越來越難以忍受。并且，客戶還在尋找獨特的定制產品，并希望立即嘗試最新款式。但是，傳統的生產模式根本無法滿足這些要求，因此阿迪達斯正在創建一個“高速工廠”的概念，以便在更接近銷售網點的地方生產定制的運動鞋。

同樣，日本機床制造商大隈機械也開發了一套完整的銑削加工工藝，可以7×24小時自主運行，整個過程可以根據需要自動選擇和更換切削刀具，提供原材料和耗材，而不需要人為干預，工作人員只需在現場用平板電腦上的監測應用執行應用來監督工廠運營。

不變革，就淘汰

這些例子讓我們意識到第四次工業革命已經來臨，這將改變當前全球經濟模式，并決定未來如何創造經濟價值。與前三次工業革命一樣，這次工業革命會迅速采用創新和變革技術。這些技術將挑戰之前的所有假設，并改變我們對制造業的一切認知。這也意味著，制造商和政府需要為不可避免的變革做好準備，否則就會被時代拋棄。

今天，制造業的發展方向已經與前三次工業革命大相徑庭。前三次工業革命的重點是集中化和大批量生產，以實現規模經濟；而第四次工業革命將以大規模定制和彈性生產為基礎，產品生產的地點盡可能靠近需求中心。

制造商不再只是生產和管理庫存，而是致力于建立高度整合的供應鏈，并根據上游供應商和消費者的實時需求進行動態調整。這需要在生產過程中實時預測并采取糾正措施。造成這種轉型和“變革”的原因是制造商在整個端到端生產過程中希望以最小的甚至不需人為干預的情況下完成所有生產流程。所謂工業4.0制造模式很大程度上依賴于制造技術之間的自動化和數據交換，涉及信息物理系統、物聯網、云計算和大數據等。

物理信息與網絡技術融合

工業4.0模式旨在將工廠本身轉變為計算機或智能工廠。在每家智能工廠內，模塊化生產流程通過物理信息系統將計算機技術與機器相融合，而不僅僅是為了遙控和監測。這些模塊化智能工廠能夠自主決策如何實現生產的分權和自動化，并且能夠通過物聯網與人工操作員和其他智能工廠進行溝通和合作，以完成一個全方位的供應鏈變更。

事實上，這就像IT行業多年來使用數據中心的情況一樣：通過虛擬化物理服務器，以及業務流程自動化技術，使機器在一定程度上實現自我管理。而我們將繼續推動這些模式進一步開發新功能，例如軟件定義網絡（SDN）、混合云和人工智能（AI）。

數據中心虛擬化現在可能已經成為主流，但是工業4.0運動對很多人來說仍然陌生。盡管如此，它在全球制造業的發展卻越來越快，德國政府在2013年創建了這個詞，同時也提出了一個使該國制造業全面計算機化的計劃。2015年德國總理默克爾在達沃斯舉行的世界經濟論壇上介紹了這一概念，并將其稱為“工業4.0”。目前德國政府投資了2億多歐元用于鼓勵公民在學術、商業和政府領域進行切實可行的研究。現在，德國并不是唯一進行此類投資的國家，許多國家都紛紛跟進。

工業網絡面臨技術挑戰

然而，革命既有挑戰性，也可能雜亂無章，工業4.0也一樣。除了經濟生產力變化所帶來的文化和政治挑戰之外，推廣“工業4.0”模式還需克服幾項技術挑戰，包括集成新系統并對這些系統進行更多訪問，導致數據安全性問題大大增加。此外，英國服務器 俄羅斯主機，專有生產知識也成為IT安全問題；成功的信息物理通信需要高度的可靠性和穩定性，但很難實現和維護；以較少的人力監管維持整個生產過程可能困難重重；如何解決由于技術問題導致出現嚴重損失的生產中斷也需引起重視。

企業在確保其數據中心技術可用、安全的情況下，建立信息物理應用，不僅涉及軟件，還涉及工業機器以及工廠所有終端的安全。因此，實現這項行業構想似乎困難重重，因為所有這一切都需要在網絡上運行，這意味著全面實現這些革命性的變化，可能都是IT部門的工作。

工業4.0的應用性能管理比現在更為復雜。當一個傳統的軟件應用出現性能下降或者變“緩慢”時，很難確定導致這個問題的原因。大部分企業已部署了一系列工具來監測和診斷這些問題，遺憾的是，對于許多此類事件的響應團隊來說，雖然有很多工具可以利用，但由于缺乏可視性，因而仍然無法完成診斷工作。