工业4.0与工业互联网，如何重塑未来制造？-贝博恩创新科技网

下面我们从多个维度进行详细的对比和阐述。

（图片来源网络，侵删）

核心概念解析

起源：由德国政府在2025年提出,旨在巩固德国作为全球领先制造技术和供应商的地位。
核心理念：利用信息物理系统将生产中的机器、物料、产品和人员等一切元素互联互通，建立一个高度灵活、个性化、数字化的“智能工厂”生产模式,它被称为第四次工业革命。
信息物理系统、智能工厂、价值链整合。
技术支柱：德国提出了一个著名的“参考架构模型RAMI 4.0”，它从三个维度来定义工业4.0：
1. 层级维度：从产品层（产品本身）到控制层（PLC）、管理层（MES）、企业层（ERP）、连接层（互联网）。
2. 生命周期维度：从产品的设计、开发、生产到维护、回收。
3. 价值流维度：从横向的企业间协作（供应链）来看。通过这三个维度的交叉，可以精确定位任何工业4.0的应用场景。

起源：由美国通用电气于2012年率先提出，后联合AT&T、Cisco、IBM、Intel等公司成立了工业互联网联盟,旨在推动工业技术与信息技术的融合。
核心理念：通过先进的传感器、软件和大数据分析平台，将工业领域的设备、网络和人连接起来，打破“信息孤岛”，实现数据驱动的智能决策，从而提升效率、降低成本、减少浪费。
数据驱动、智能分析、平台生态。
核心架构：通常分为三层：
1. 智能感知层：通过传感器、控制器等设备采集物理世界的工业数据。
2. 网络传输层：通过5G、工业以太网、Wi-Fi等技术将数据安全、可靠地传输到云端或数据中心。
3. 平台与应用层：在云端或本地进行数据存储、处理和分析，开发出各种工业APP，为生产、运营、维护等提供智能应用。

对比维度	工业4.0 (Industry 4.0)	工业互联网
起源国家	德国	美国
核心理念	自上而下的系统性变革，目标是构建“智能工厂”和“智能生产”。	自下而上的技术赋能，核心是“数据”，通过数据分析优化工业运营。
侧重点	纵向整合：打通企业内部从底层设备到顶层管理的垂直数据流。横向集成：实现企业间价值链的协同与集成。	智能分析：强调利用大数据、人工智能、云计算等技术对海量工业数据进行深度挖掘，产生洞察。
技术焦点	信息物理系统、物联网、增材制造（3D打印）、机器人技术。	大数据分析、云计算、人工智能、边缘计算、数字孪生。
实现路径	强调标准和架构（如RAMI 4.0），以实现系统间的互操作性和兼容性。	强调平台（如GE Predix），构建一个开放的生态系统，吸引开发者和企业共同创造价值。
最终目标	打造一个高度自动化、个性化、柔性化的未来制造业生态系统。	提升整个工业体系的效率、可靠性和可持续性，创造新的商业模式。

尽管工业4.0和工业互联网有诸多不同，但它们是相辅相成、目标一致的，最终都指向了智能制造的未来。

目标一致：两者都旨在利用新一代信息技术（物联网、大数据、AI等）改造传统工业，提升生产效率、降低成本、实现柔性生产和个性化定制。
技术互补：
- 工业4.0的“信息物理系统”是实现工业互联网的物理基础,它让机器设备具备了被连接和感知的能力。
- 工业互联网的“大数据分析平台”是实现工业4.0的智能大脑，它让连接上来的数据产生了价值,驱动智能决策。
殊途同归：
- 你可以理解为，工业4.0描绘了未来工厂的宏伟蓝图（是什么样），而工业互联网提供了实现这个蓝图的工具箱和方法论（怎么建）。
- 一个完整的智能制造解决方案，既需要工业4.0的系统架构思维来组织生产流程,也需要工业互联网的数据分析能力来优化运营。

中国作为制造业大国，也提出了自己的国家战略——“中国制造2025”，该战略并非简单复制德国或美国的模式，而是结合自身国情，提出以智能制造为主攻方向。

可以说，中国的“智能制造”是融合了工业4.0和工业互联网优点,并结合自身发展需求提出的综合性国家战略。

	工业4.0	工业互联网
一句话概括	德国的“智能工厂”蓝图	美国的“数据驱动”引擎
形象比喻	设计图纸：告诉你未来工厂应该是什么样子，有哪些房间和功能。	施工队和工具：告诉你如何利用数据、云计算等工具，把工厂建起来并让它高效运转。
关系	两者是一体两面，共同构成了智能制造的核心。工业4.0是愿景，工业互联网是实现路径之一。

在当今全球化的背景下，这些概念和技术的界限已经越来越模糊，企业不再纠结于“我们是搞工业4.0还是工业互联网”，而是更关注“如何利用这些先进的技术来解决我们自己的生产问题，实现降本增效和创新发展”，所有这些努力的归宿，都是迈向一个更智能、更高效、更绿色的未来工业世界。

（图片来源网络，侵删）

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