本文摘要：智能生产或者工业4.0，它的本质并不是技术革命，而是科学知识的革命和承传的革命，是在生产大数据的基础上，将数据分析的能力变为科学知识创意的来源。

智能生产或者工业4.0，它的本质并不是技术革命，而是科学知识的革命和承传的革命，是在生产大数据的基础上，将数据分析的能力变为科学知识创意的来源。近日，美国辛辛那提大学特聘讲座教授李杰先生在拒绝接受中国机电一体化技术应用于协会记者专访时，传达了上述观点。

　　正如马斯洛对人类市场需求的五个层次的定义，在李杰教授显然，工业4.0也某种程度不具备五个层次，基础层Physical needs，是设备、机器和人的基本市场需求；第二层Safety Security needs，是对设备和人所在环境的掌控、管理，维持恒温恒湿的平稳环境的市场需求；第三层Social needs，是机器对机器、机器对人、人对人之间的数据传输和交流的市场需求；第四层Esteem needs，是基于生产过程和设备用于的数据搜集和分析；第五层Self-actualization needs，是基于对大量数据分析建构新的科学知识。只有超过第五层，才能确实构建智能工厂、智能生产。　　因此，数据分析能力是智能生产十分最重要的能力。

这种数据分析能力，推展智能生产的三个方向，第一个方向是利用数据来理解和解决问题可见的问题，第二个是利用数据来分析和预测不可见的问题，从意味着明白解决问题的Know-how，更进一步解读问题产生的原因，从而防止不可见的问题。第三个，就是指数据中挖出新的科学知识，再行利用科学知识去新的定义问题，使得可见或不可见的问题都可以在生产系统中防止。　　融合中国实际国情，李杰教授指出，在智能生产的定义、定性、定位三要素中，定位问题十分最重要。　　中国怎么看未来智能生产的定位？所谓生产大国、强国，重点不是生产的东西多就叫强劲，重点在于能从生产里建构出有新的价值，比如，对生产方法的研发、设计。

举例来讲，焊不会冷变形，如果研发一个不必须焊的产品，使用一体成型技术，就可以防止这个问题。以前是通过自动化方案解决问题这些问题，现在是用更加先进设备的设计来解决问题。

自动化技术解决问题的是那些设计无法转变的问题。新的设计过的自动化就是指解决问题到防止问题产生。　　定位是防止问题，不是解决问题。　　因此，定位是要从可见问题到不可见问题的伸延。

这句话的意思是，自动化问题不是解决问题可以定义出来的问题，而是在还不理解为什么不会再次发生质量问题的情况下，通过自动化的生产过程需要产生大量数据分析，让我们更加理解怎么样去防止还没再次发生的问题，或者解决问题以前无法解决问题的问题。　　所以定义，定性，定位，三个问题。中国要放到定性和定位方面，工业4.0对中国的定义，从性质上不过于一样。德国是靠机器外销、靠工厂存活的国家。

而美国则是讨厌创建新的市场的国家，他本身没工厂观念。在美国讲工厂讲的是未来怎么牵头产业，不过于讲工厂，讲的是新的市场。　　这两个观念对德国跟美国不过于一样。

而中国大量生产设备都倚赖进口，因此智能生产无法只侧重工厂，也无法谈空的工业4.0概念，要谈过去做到的东西，怎么去找到科学知识的gap。科学知识唯一的来源就是数据。

　　智能生产很基础的一个核心就是evidence based data ，用数据让这些事实变为可以承传的东西。以前是把人的经验承传，现在，是生产过程所有的问题和过程都可以数字化，数字化的目的就是为了不作分析。

　　数字化是要需要分类，拆分，分解成，分析。数字化的目的是为了展开更加深度的自学，分析，科学知识的积累，然后人可以更加灵活性的更加有智慧的去处置问题。以前人是靠经验积累，没经验无法处置问题，别人回头了你再不积累不下来。

所以我们讲的智能生产，实质上是一个承传问题跟竞争力问题。　　中国作为生产大国，在过去的生产生产活动中，大量进口全球各种设备，因此才是在各种数据的搜集和汇总上具备优势。而如何增强这些数据的分析能力，从而推展智能生产，这才是中国的工业4.0接下来必须考虑到的问题。

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