从根本上来讲，工业4.0是一种在信息技术发展到新阶段产生的新的工业发展模式。从终极目标来看，工业4.0不能为技术而技术，核心在于提高企业、行业乃至国家的整体竞争力。

1．工业4.0是互联

工业4.0顺应了万物互联的发展趋势，将无处不在的传感器、终端系统、智能控制系统、通信设施等各种高端技术和系统，通过信息物理系统（CPS）融合形成一个智能网络，进而帮助工业制造过程实现多种互联，如产品与生产设备之间、不同的生产设备之间以及数字世界和物理世界之间实现互联。这一多种形式的互联使得机器、工作部件、系统以及人类能够通过网络持续地保持数字信息的交流，最终实现万物互联的美好愿景。

（1）生产设备之间的互联

智能设备的普及和广泛应用是工业2.0到工业3.0时代的重要研究成果和标志，在工业4.0时代设备智能化水平将不断提升并广泛普及推广，将出现更高端、更智能的研究成果。工业4.0的基础是单机智能设备的互联，不同类型和功能的智能单机设备的互联组成一条全新的智能生产线，不同智能生产线之间的互联组合形成一个智能车间，智能车间之间的互联形成智能工厂，通过不同地域、行业、企业的智能工厂实现智能制造系统。这些高端、先进的智能设备、智能生产线、智能车间及智能工厂可以自由动态地组合，以满足不断变化的制造需求，这也是工业4.0区别于工业3.0的重要特征。

（2）设备和产品的互联

正如德国总理默克尔在2014年汉诺威工博会上所讲的，工业4.0的出现意味着智能工厂能够实现自行运转，与此同时零件与机器设备之间也可以进行自主交流。在工业4.0背景下，由于产品和生产设备之间能够通信，这样能够帮助产品了解加工制造的流程和细节，还可以知道自己将被如何使用等一系列疑问。在产品的生产制造过程中，零件与设备能够亲自参与并协助生产过程，回答诸如“被制造完成的时间”“制造过程的生产工序”“如何使用”等等问题。

（3）虚拟和现实的互联

信息物理系统是工业4.0的核心，它通过将物理设备连接到互联网上，让物理设备具有计算、通信、控制、远程协调和自治等五大功能，从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合。信息物理系统能够将资源、信息、物体以及人紧密联系在一起，从而创造物联网及相关服务，实现智能工厂的转变，形成智能环境，是实现设备、产品、人协调互动的基础。智能制造的核心在于实现机器智能和人类智能，实现生产过程的自感知、自适应、自诊断、自决策和自修复。

（4）万物互联（IOE，Internet of Everything）

工业4.0时代下，信息技术发展的终极愿景是实现处处互联、时时互联的目标，并将所有智能设备和产品集成，形成一个网络终端。万物互联就是人、物、数据和系统程序通过互联网连接在一起，从根本上实现人类社会里所有人和人、人和物以及物和物之间的互联，重构整个社会的生产工具、生产方式和生活场景。人们能够以多种方式通过社交网络连接到互联网，基于感知、传输、处理的各类人造物将成为网络的终端，人、物、数据在网络环境下进行流程再造，基于物理世界感知和人群交互的在线化、实时化的数据与智能处理改变着我们对外部世界的响应模式。

2．工业4.0是集成

2018年德国汉诺威工业博览会以“融合的工业加入网络”为主题，意味着在工业4.0浪潮下，产业集成化程度将越来越高。工业4.0通过CPS构建一个全新的智能网络，进而实现产业高度集成，具体包括纵向集成、横向集成和端到端集成。从集成发生的边界来看，纵向集成发生在车间，也就是工厂内部；端到端集成涉及产业链，是产业链边界的体现；而横向集成是跨越了多条产业链，体现为产业生态的边界，这也是最大范畴的集成活动。从价值创造的角度来看，横向集成所产生的新工业价值生态更具有颠覆性，因为它很可能会产生在传统的产业边界内无法创造的价值。当网络化在多个行业得到应用后，如果拥有一定的标准化数据及信息标准，不同行业代表的产业链将产生交织，形成横向集成的模式，最终促进新工业价值生态的诞生。这三个集成既是工业4.0发展的重点，也是难点，只有实现了产业高度集成，才能真正地进入工业4.0时代。

（1）纵向集成

纵向集成是指企业内部所实现的所有生产、运营环节信息的无缝连接，是生产环节上的集成（如研发设计内部信息集成）和跨环节的集成（如研发设计与制造环节的集成）。纵向集成主要解决企业内部信息流、资金流和物流的集成，即解决信息孤岛的问题，解决信息网络与物理设备之间的联通问题。工业4.0时代下，一个高度纵向集成的企业，可以全盘控制从原材料的准备到产品零售过程中的所有环节。因此，纵向集成也是产品全生命周期的集成，是在企业内部实现所有环节信息的无缝链接，而这正是工业4.0时代所有生产智能化的基础。

（2）横向集成

横向集成是企业之间通过价值链以及信息网所实现的一种资源整合，是为了实现各个企业之间的无缝合作，提供实时产品与服务。所以横向集成的对象都处于同一层次上，也叫作水平集成。在市场竞争牵引和信息技术创新的驱动下，每个企业都在追求生产过程中的信息流、资金流和物流的无缝链接与有机协同。在工业4.0时代，企业不仅要实现内部高度集成，更要从企业内部的信息集成走向产业链信息集成，从企业内部的协同研发体系到企业之间的研发网络，从企业内部的供应链管理到企业之间的协同供应链管理，从企业内部的价值链重构到企业之间的价值链重构。(www.daowen.com)

横向集成是企业间通过价值链和信息网络所实现的资源整合，是为实现企业间的无缝合作，提供实时产品与服务，推动企业间的研产供销、生产控制与经营管理、业务与财务全流程的无缝链接和综合集成，实现产品研发、生产制造和经营管理等在不同的企业之间的信息共享和业务协同。横向集成的目的，实际上就是通过组织的制度安排和管理运作协调来增强企业的竞争力，从而实现资源整合，提高客户服务水平。制造业普遍存在的工程变更协同流程就是这样一个典型的横向集成的应用场景。

（3）端到端集成

端到端集成是工业4.0背景下出现的新理念，是指将所有连接的端点都集成互联起来，并且对价值链上各企业的资源进行整合，实现从产品设计、生产制造、物流配送、使用维护的产品全生命周期的统一管理和服务。通过价值链创造集成供应商、制造商、分销商以及客户信息流、资金流、物流，从而为用户提供更有价值的产品和服务，同时也重构了产业链各个环节的价值体系。企业的ERP系统、PDM系统、组织、设备、生产线、供应商、经销商、客户、产品使用现场等围绕整个产品生命周期的价值链上管理和服务，都是整个信息物理网络需要连接的端点。

端到端的集成，既可以是企业内部的纵向集成内容，也可以是外部的企业与企业之间的横向集成内容，贯穿产品全生命周期每个环节的价值链，为企业实现大规模个性化定制奠定基础，为企业生产提供服务。总之，端到端集成是工业4.0时代的必然要求，是满足客户个性化定制的途径，也是实现产业链各环节的价值体系重构的必然结果。

3．工业4.0是数据

自第一次工业革命至今，数据一直是区别于传统工业生产体系的本质特征。德国机械设备制造业协会提出了“工业4.0的核心就是数据”的观点，IBM也认为大数据是第四次工业革命的主导力量。在工业4.0时代，制造企业的数据将会呈现爆炸式增长态势。信息物理系统的推广、智能装备和终端的普及以及各种传感器的使用，无时无刻不在产生大量数据，最终这此数据会渗透到企业运营、价值链以及产品的整个生产周期，成为推动工业4.0发展进程的基石。

（1）产品数据

产品数据包括设计、建模、工艺、加工、测试、维护、产品结构、零部件配置关系、变更记录等九大类数据。产品的各种数据被记录、传输、处理和加工，使得产品全生命周期管理成为可能，为满足个性化的产品需求提供了条件。

在工业4.0时代，个性经定制是一种趋势，因此大数据将具有非常巨大的潜在经济价值，利用产品数据，可以实现个性化的产品定制，为满足用户个性化产品需求提供相当重要的条件。一方面，内嵌在产品中的传感器将会获取更多的、实时的产品数据，使得产品管理能够贯穿需求、设计、生产、销售、售后到淘汰报废的全部生命历程。另一方面，企业与消费者之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计、加工等创新活动中。

（2）运营数据

运营数据包括组织结构、业务管理、生产设备、市场营销、质量控制、生产、采购、库存、目标计划、电子商务等10个部分的数据。工业生产过程的传感、连接为运营创造了更多数据，将给企业带来研发、生产、运营、营销和管理方式的创新。首先，生产线、生产设备的数据可以用于对设备本身进行实时监控，帮助实现工业控制和管理最优化。其次，通过对采购、仓储、销售、配送等供应链环节上的数据采集和分析，可以帮助企业更加精准地制定生产、营销决策，将带来运营效率的大幅提升和成本的大幅下降。再次，对销售数据、供应商数据的变化进行实时分析，可以动态调整优化生产、库存的节奏和规模。此外，基于实时感知的能源管理系统，能够在生产过程中不断实时优化能源效率。

（3）价值链数据

价值链数据包括客户、供应商、合作伙伴等来源的数据。企业在当前全球化的经济环境中参与竞争，需要全面地了解技术开发、生产作业、采购销售、服务、内外部后勤等环节的竞争力要素。大数据技术的发展和应用，使得价值链上各环节数据和信息能够被深入分析和挖掘，为企业提供探究产品价值链的全新视角，利于企业把价值链上更多环节转化为企业的战略发展优势。例如，汽车制造企业的大数据分析帮助企业实现提前预测功能，有利于提升客户对产品的支持和购买率。

（4）外部数据

外部数据包括经济运行、行业、市场、竞争对手等数据。在很多情况下，企业往往注重其内部数据的挖掘和利用，常常忽视企业外部数据的价值。当前，由于外部环境多变，为避免外部环境变化带来的风险，企业应当充分掌握外部环境的发展变化以增强自身的应变能力。大数据分析技术在宏观经济分析、行业市场调研中得到了越来越广泛的应用，已经成为企业提升管理决策和市场应变能力的重要手段，这是内部数据无法比拟的优势。如果企业一味地故步自封，很容易使其自身的内部数据形成数据孤岛，这将对企业的发展非常不利。