工業4.0包含了太多新舊不一的詞語，難免讓人困惑不已。我們需要用一種歷史視角去審視各種概念的來龍去脈，才能更好理解這樣一個爆發性的概念。本次精選十五個詞匯，進行簡單導讀和分析。
1 Lean Manufacturing精益制造
點評 它包含了即時響應 (Just-in-Time, JIT)、零庫存及敏捷制造的概念，同時也與以減少錯誤為目的的六標準差 (Six Sigma) 互相補足。精益制造最重要的思想，就是關注核心競爭力、減少浪費。這是從豐田走出來的全球明星概念和實踐。豐田獨具慧眼地發現，小批量生產完全可能比大批量生產的成本更低。這對工業4.0的推動，有著一脈相承的示范效應。
即使當下存在著所謂的補課和普及，但說的都是技術問題。實際上工業管理思想的貫徹，是一個普遍性的難點——這可能比技術實施還難。因為這件事，需要領導作出改變。
2 IPT Integrated Product Team集成產品研發團隊
點評 國外最流行的產品開發模式，根據產品開發的需要，將各種部門的團隊組織起來，專門圍繞產品而動。 這種團隊組織方式，有效地打破了部門切割造成的信息無法有效傳遞的局面，可以大幅度提高產品的開發效率。在這一方面，航空業一直走在前面。而國內的華為，也從中受益頗豐。對于復雜產品的研發，多學科多部門必須緊密結合，單純靠部門協同，是無法勝任的。
3 CMConfiguration Management構型管理
點評 飛機制造史上最為重要的數字化和工程狀態管理的思想。通過構型管理，復雜系統的銷售、設計、制造、售后維護等都得以進行統一的數據管理。波音、空客都以此做為數字化制造的核心。當國產ARJ的年產量跌跌撞撞不過15架的時候，空客每3天可以制造一家A320的飛機。構型管理的價值一直不能被國人深刻重視，這是中國智能制造缺失的環節。討論工業4.0，如果不能深入進入這些概念和實踐，就很難有效解決實際問題。
4 Big Data 工業大數據
點評 這個概念都快爛了。但中國制造業最頭疼的問題是，數據被捆綁在不同的系統、軟件、硬件、文檔上，而無法解放。這是中國多年的二維圖紙文化形成的！重文檔圖紙，不重模型；重描述定性，不重數字量化。“中國制造2025”的悖論，大家都認為問題出在高端裝備制造上，其實根本問題之一在于工業基礎缺乏數字化表達，基于模型的產品驅動做的遠遠不夠。中國制造業號稱有最大的工業大數據可以供使用，但這個是偽命題：這個巨人被鎖住了。
5 OT 運維技術 DT 數據技術
點評 DT是阿里的最愛，阿里云一直在鼓吹一個概念，“從IT到DT”，所謂地從信息技術到數據技術。這個對稱而吸引眼球的概念，讓人們意識到已經迅速過渡到大數據時代。但是，DT這個概念在工業領域，并不是首先要解決的，充其量這仍然是一個信息化的概念。而OT運維技術則要復雜的多，設備運維和健康管理所蘊含的數學模型和數字化表達，是工業的Know-How所在，是工業化的基礎。OT更能表達企業的一線實踐，DT太虛了，放之四海而皆準。工業界不需要這樣廣泛虛化的詞。
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EAEnterprise Architecture組織體系結構AFArchitecture Framework組織體系框架，用來描述體系的頂層架構的規范、原則、視圖等
點評 EA是一種類似于藍圖的頂層設計；這個Enterprise很容易有誤導作用，翻譯過來像是“公司”。但翻譯成“組織”，又好像是工作崗位層級的設置，仍然不夠準確。EA體系是頂層思想模型化管理的最重要的根基之一。中國制造2025需要它。
中國智能制造的工業頂層框架，一定應該從這里出發。從上而下，才能兼顧各種不同的視角。這才是工業升級版本的依據。沒有數字化模型和頂層體系架構的逐漸演化，談論工業版本，純粹是文字游戲。沒有數字化，就沒有工業版本。
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RAMI 4.0Reference Architecture Model for Industrie 4.0
點評 這是ZVEI在2015年3月CeBIT展會上提出來的德國工業4.0的頂層體系框架。實際上，德國人并不擅長頂層體系框架，系統工程視角也是其弱項，但從工業4.0開始，德國制造業顯然已經考慮到這個問題。有了這個參考架構，才能真正稱得上德國工業4.0元年。
