中国制造疑虑犹存工业4.0存在这十大误区

5、热衷于搞示范工程，轻工厂基层

在各地政府的鼓励下，智能制造的示范工程迫不及待地出炉。而企业则急于从政府手里扣到钱，进行大戏开演。

说实在的，对于没有数字化思维的企业，把钱给他们，只能让他们更舒服地死在新的道路上。如果把示范都变成了自动化、机器人升级设备而无法深刻理解这次数字技术**的根本，就是断掉了自己走向未来的*后一次机会，就是堵死了升级之路。

工业4.0大讲智能工厂的分层构造，却很少好谈论工厂本身的**要素。精益制造、成组技术、DFSS（面向设计的的六西格玛）等大量基本管理思维被忽视

工业4.0热衷于谈智能产品，很少谈论BOM（即产品结构及物料清单）。有着一线工厂实践经验的人都知道，企业得BOM者得天下。如何有效管理好BOM，有效管理好流程，是评价一个企业真正的标准。国际标准、行业标准、作业指导书，都需要模型化、流程化和标准化，这才是走向未来升级的跟跟。而知识模型化，才会有数据的流动，大数据分析才会有了真正的价值。

6、质量不在工业4.0清单中

当我们把所有的焦点，都集中在工业4.0神奇的智能产品和智能工厂的时候，我们会忘记生产过程中的一个*为重要的环节：质量控制。

工业4.0不可以干扰我们对质量的关注。谈论质量必须成为一种表明身份的工具：和其他人相比，我或者我们工作更主动、更卖力和更积极。

相比戴明的**质量控制理论，不客气地说，工业4.0反倒是一种香水有毒的邀请：大学生别有用意地舞会，邀请着那些容易上当的高中生。

我们在看到德美**进行制造业升级的时候，必须弄清楚自己的路并未有走完。中国制造2025有着自己迥然不同的心事。

7、人才的培养被漠视

德国工业从来没有忽视人才的培养。在德国工业4.0白皮书中，郑重其事地推荐了人才教育作为根基。德国颇为精巧地设计了学院立方体AcademicCube的概念，就是为了强调人才教育的高校、企业、政府的联动，成为这次推动工业4.0发展的根本力量。

在工业互联网中，新型人才的培养被同样寄予厚望。除了传统的机械、电气工程技能，需要全新的跨学科的技术、分析和***才。GE特别强了下一代工程学、数据科学家、用户界面专家等适应工业互联网的工作岗位，需要制定专属的教育计划，来培养“数据人才”。所有的知识基础，就需要从上游的教育系统抓起。

我们的从业者、媒体或是解读者，会漫不经心地抹掉这段记录。实际上，在德国工业4.0整个战略中，教育部一直深驻其中。

8、大笔专项资金被工业4.0引到另外一条设备升级的路上

政府为中国的智能制造，配备了1＋X专项配套资金。每一个体量够大的种子选手，都跃跃欲试地急于从政府手中拿走这些大笔的资金。而这些资金如此进入企业的方式，则需要大加考量。工业4.0*容易掉进去的坑，就是“设备升级陷阱”。

我们需要回到这次工业升级的起点来看，中国制造2025的目标，与工业4.0的问题不一样，不能用工业4.0的设备升级思路，来引导政府资金的支配。
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