德国工业4.0平台，仍然在孜孜不倦地深耕技术细节。一段时间以来，在工业4.0的大背景下，人们渐渐意识到，要实现制造业数字化，除了技术驱动的自下而上的方法外，还必须通过自上而下的驱动方式。这种自上而下方法的起点是业务场景，从而衍生出很多的技术应用实例。而这些实例是获得新产品、解决方案和服务以及标准化的基础。

　　德国工业4.0平台构建了一个“基于价值服务VBS（value-based Service）”的工业4.0子体系，已经完全向工业互联网靠拢，进行了严格的技术对标，而且重点是从业务场景层面出发。因为对于技术用户而言，这些业务场景本身已经存在而且具体化了。

我国制造业规模庞大、体系完备，但大而不强问题突出。尤其是传统制造业，自主创新能力不强，生产管理效率较低。在我国制造业低成本优势逐步减弱的背景下，必须着力提高产品品质和生产管理效率，重塑竞争优势，数字化转型正是提升制造业竞争力的重要途径。当前，需更好顺应数字经济发展趋势，解决好制造业数字化转型进程中的难点问题，切实推动制造业高质量发展。

德勤深度分析智能制造在中国制造业中的部署及特点，预测智能制造落地前景，并为相关企业提出三大策略。报告提出，企业数字化能力素质体现在其利用数据指导生产以及系统自优化的能力，借鉴国际普遍认可的工业4.0发展路径，德勤将企业智能化成熟度分为六个阶段：计算机化、连接、可视、透明、预测和自适应。随着中国两化融合和工业物联网建设等多项举措推进，制造型企业数字化能力素质显著提升，大部分企业正致力于数据纵向集成。德勤调研结果显示，81%的受访企业已完成计算机化阶段，其中41% 处于连接阶段，28%处于可视阶段，9%处于透明阶段，而预测和自适应阶段的企业各自占2%。

在工业4.0的场景里，工厂变得越来越智能化，所有设备、产品部件和工作人员都将联网，设备与设备之间，设备也人之间，人与产品将进行实时的信息传输，基于透明化的信息流，工厂制造过程将变得更加协调，最终能够帮助企业化解风险和最大限度提升盈利水平。
　　近年来，随着物联网和传感器技术的突破，利用无线或有线的网络将工厂所有角色连接起来，数据采集变得越来越容易。工业4.0的核心是数据，各行各业的管理者正在利用数据分析，洞察新机遇。大数据分析可以使产量增加20％至25％，停机时间减少45％。
　　未来的制造工厂里，实现了虚拟计算和现实世界的连接，利用数字化技术颠覆制造流程，让一切都变得可控可调。数字化生产技术可能是未来10年内最有可能对制造业产生重大影响的颠覆性技术。

2009到2012年欧洲深陷债务危机，德国经济却一枝独秀，依然坚挺，它增长的动力来自其基础产业——制造业所维持的国际竞争力。对于德国而言，制造业是传统的经济增长动力，制造业的发展是德国工业经济增长的不可或缺因素。基于这一共识，德国政府倾力推动进一步的技术创新，其关键词是“工业4.0”。
　　德国2010年公布的《高科技战略2020》中，提出了一系列促进制造业发展的创新政策。为使该战略得到具体落实，2012年德国政府公布题为《十大未来项目》的跨政府部门的联合行动计划，并决定在2012～2015年间向十大项目资助84 亿欧元。被称为“工业4.0”的未来项目，与能源供给结构改革、可持续发展等项目同步公布。“工业4.0”未来项目，主要是通过深度应用ICT(信息通信技术)，总体掌控从消费需求到生产制造的所有过程，由此实现高效生产管理。

当前，以“德国工业4.0”为代表的工业发展战略在全球范围内影响深远，包括中国、美国在内的许多国家也纷纷提出了类似的战略，以应对次时代愈加激烈的经济竞争。与此同时，很多企业也在进行数字化转型，以更好地满足工业4.0时代的形势需求。
　　那么，到底什么是工业4.0？工业4.0的基本架构及战略模式是怎样的？企业如何进行工业4.0的数字化转型？对此，香港大学SPACE中国商业学院客席讲师、前德国西门子高管吕俊德教授，分享了关于工业4.0时代企业数字化转型的精彩内容。