工业4.0是机遇，也是挑战

工业4.0是第四次工业革命，是制造业的大定位、大转型、大升级，是工业自动化产业前所未有的发展机遇。无论是机器人的大规模应用，还是工厂互联网的明智使用，都将给全球制造业带来巨大的变化。

蓝图，94个特别项目

2015年是中国工业4.0的元年。2015年5月8日，国务院发布了《中国制造2025》战略规划，标志着中国工业4.0蓝图正式实施。此后，工信部还出台了94个智能制造专项，启动了30多个智能制造试点示范项目，并发布了一揽子相关政策，推动和积极实施中国制造2025战略。

一时间，关于工业4.0和智能工厂示范项目的宣传铺天盖地，一夜之间沸腾了中国制造业。经过半年多的时间，人们对工业4.0的思考也趋于平静，一开始盲目追随，在通往智能制造的转型道路上几乎找不到什么捷径。相反，它需要一种更接地气的工匠精神。

转型、升级

发达国家正在加快实施再工业化，发展中国家也在加快工业化进程。中国正面临发达国家先进技术和发展中国家低成本竞争的双重挑战，加快产业转型升级刻不容缓。

国务院总理李克强指出:“与发达国家基于工业3.0步入工业4.0不同，中国不仅要跟上工业4.0的步伐，还需要弥补在工业2.0和工业3.0中错过的经验教训。”

一开始起步慢

尽管工业4.0的前景非常光明，但它的实施是一个长期的过程。在早期阶段，经过大量的花费和努力，效果可能并不明显。在从工业2.0和工业3.0向工业4.0转变的过程中，将面临巨大的挑战。

工业4.0需要强大的硬件支持来完成数据采集、网络连接、计算分析、可视化等功能，而硬件的投资成本相当高。

为了获得更多关于机器效率和健康状况的信息，需要安装更多的传感器。建立数据连接后，机器会实时输出大量数据，但数据传输速度和传输质量会受到硬件质量的影响。大数据的分析、清理和存储也需要高性能计算机和大容量存储介质的支持。目前，许多工厂没有这样的硬件或数据连接，而数字化分析平台将需要额外的投资。

安全,安全

另一个挑战来自于安全和保障。工业数据通常包含许多商业秘密。随着数据的传输和分析，泄露机密的风险也在增加。通过工业大数据分析，工厂可以与第三方数据分析公司合作，将智能数据的分析算法或软件与工厂内部数据环境分离。确保工厂内的数据与工厂外的分析平台之间的安全连接变得很困难。

工业4.0需要实施。未来的工程师将不再只专注于一个领域。相反，他们需要掌握多学科知识。目前，工业领域综合人才的缺乏和人力资源的缺口是实现工业4.0的挑战。

艾琳金《控制工程》杂志主编;由内容经理马克·霍斯克编辑，控制工程， CFE传媒，mhoske@cfemedia.com．

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关键概念

4.0工业正在中国的94个项目中进行验证。

投资和努力最初可能产生很少可识别的好处。

的安全场外数据分析是一个问题。

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