作為國家競爭戰略的工業4.0，首先是大數據化，通過數據深度發掘分析，將任務智能分配各個業務單元或執行單元;同時可以利用數據終端，查詢、控制、優化生產現場;說大一點還包括數據社會化，互聯各種復雜管理的大數據社會。本篇主要介紹米克力美在長期給工廠端工業4.0集成方案(AGV物流系統)的感受和理解，簡單來講就是信息化和自動化的深度融合，目標是以信息物理融合系統為技術核心，實現端到端集成、橫向集成、縱向集成的新工業價值生態。領導們和山寨媒體高調的把工業4.0掛在嘴邊，那么中國工業4.0的路線圖是什么樣的?應從哪里開始入手?

　　首先將要將工廠生產有用數據整合起來，最起碼要把關鍵節點的數據有效的整合，它在技術上涉及數學、圖形統計、信息可視化。其架構除了數據本身，還包括術語概念、模板模型、數據關系、變換關系、任務生成系統等。以典型的中國代工廠生產模式為例：接單、設計、工藝、采購、生產、裝配、物流、交付、服務等。而對于產品的設計BOM往往也會定義為設計BOM、工藝BOM、生產BOM、裝箱BOM等。

　　生產資源管理包括企業組織、人員、資金、信用、產品、生產裝備、網絡系統、供應物料等，這里面數據資源，將是實現工業4.0的核心資源，生產信息流是重中之重。根據數據確立業務的工作方式、工作流程，也是企業實現自動化的基礎，因為要實現自動化，必須有標準化任務模型，而數據就是自動化的執行依據，而智能化可以理解為數據更高層應用模式。在我們看來現階段中國的工業企業要實現智能化并不太現實或者試錯的成本太高。

　　工業生產的組織執行，核心之一便是物流：其中物流要劃分成兩個部分，第一是生產中的變化，第二是傳統意義上的運輸、儲存。實現工業4.0，要達到高度自動化、高度信息化，其中高度自動化是根據系統數據的執行，高度信息化則是講數據本身也包括網絡化(網絡化是數據的傳遞)。所以，工業企業要想提升到工業4.0的水平，需要一系列的投入，而這種投入是有先后順序的。相對而言，工業裝備、網絡系統投入都很大，而在投入這些系統之前需要對企業進行整體數據建模。分析市場并結合企業的自身情況確立發展方向，然后才能開展下一步的工作。米克力美正是基于目前國內企業生存狀態和技術水平，進行深度分析并開發出一套以AGV物流系統為主體的數據及執行系統(針對部分行業或局部工藝)。

　　為什么說現階段中國企業還不適合全面實施工業4.0戰略，在生產的過程其實也是信息的變換過程，分析整體生產業務流程就會發現，信息處理的過程往往占到非常大的比例。而在我們與企業打交道的過程中，發現企業普遍存在數據缺少記錄、數據不正確、數據不完整、數據時效不夠等系統問題，還有不少土豪企業花巨資打造數字化系統，純粹是給方便領導查看的面子工程，大量數據需要人工主動錄入(讓人參與其中一方面增加人工不說，遇到搗蛋的工人其結果….你懂的)而這些問題往往導致企業的巨大損失。假設我們在談一筆業務，打電話問庫存情況如何，獲知有庫存，于是簽訂合同，然后生產才發現庫存數據錯誤已經不夠，那么這樣系統只會增加企業的風險。所以我們要想參與新工業革命，就必須從夯實這些基礎開始。