作为国家竞争战略的工业4.0，首先是大数据化，通过数据深度发掘分析，将任务智能分配各个业务单元或执行单元;同时可以利用数据终端，查询、控制、优化生产现场;说大一点还包括数据社会化，互联各种复杂管理的大数据社会。本篇主要介绍米克力美在长期给工厂端工业4.0集成方案(AGV物流系统)的感受和理解，简单来讲就是信息化和自动化的深度融合，目标是以信息物理融合系统为技术核心，实现端到端集成、横向集成、纵向集成的新工业价值生态。领导们和山寨媒体高调的把工业4.0挂在嘴边，那么中国工业4.0的路线图是什么样的?应从哪里开始入手?

　　首先将要将工厂生产有用数据整合起来，最起码要把关键节点的数据有效的整合，它在技术上涉及数学、图形统计、信息可视化。其架构除了数据本身，还包括术语概念、模板模型、数据关系、变换关系、任务生成系统等。以典型的中国代工厂生产模式为例：接单、设计、工艺、采购、生产、装配、物流、交付、服务等。而对于产品的设计BOM往往也会定义为设计BOM、工艺BOM、生产BOM、装箱BOM等。

　　生产资源管理包括企业组织、人员、资金、信用、产品、生产装备、网络系统、供应物料等，这里面数据资源，将是实现工业4.0的核心资源，生产信息流是重中之重。根据数据确立业务的工作方式、工作流程，也是企业实现自动化的基础，因为要实现自动化，必须有标准化任务模型，而数据就是自动化的执行依据，而智能化可以理解为数据更高层应用模式。在我们看来现阶段中国的工业企业要实现智能化并不太现实或者试错的成本太高。

　　工业生产的组织执行，核心之一便是物流：其中物流要划分成两个部分，第一是生产中的变化，第二是传统意义上的运输、储存。实现工业4.0，要达到高度自动化、高度信息化，其中高度自动化是根据系统数据的执行，高度信息化则是讲数据本身也包括网络化(网络化是数据的传递)。所以，工业企业要想提升到工业4.0的水平，需要一系列的投入，而这种投入是有先后顺序的。相对而言，工业装备、网络系统投入都很大，而在投入这些系统之前需要对企业进行整体数据建模。分析市场并结合企业的自身情况确立发展方向，然后才能开展下一步的工作。米克力美正是基于目前国内企业生存状态和技术水平，进行深度分析并开发出一套以AGV物流系统为主体的数据及执行系统(针对部分行业或局部工艺)。学习工业智能化知识，可关注微信公众号：米克力美

　　为什么说现阶段中国企业还不适合全面实施工业4.0战略，在生产的过程其实也是信息的变换过程，分析整体生产业务流程就会发现，信息处理的过程往往占到非常大的比例。而在我们与企业打交道的过程中，发现企业普遍存在数据缺少记录、数据不正确、数据不完整、数据时效不够等系统问题，还有不少土豪企业花巨资打造数字化系统，纯粹是给方便领导查看的面子工程，大量数据需要人工主动录入(让人参与其中一方面增加人工不说，遇到捣蛋的工人其结果….你懂的)而这些问题往往导致企业的巨大损失。假设我们在谈一笔业务，打电话问库存情况如何，获知有库存，于是签订合同，然后生产才发现库存数据错误已经不够，那么这样系统只会增加企业的风险。所以我们要想参与新工业革命，就必须从夯实这些基础开始。