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工业互联网在全球范围内的提出者是美国，与之相对应的另一个概念叫做“工业4.0”。下面，我们一起来回顾一下从工业1.0到工业4.0发展进程：
尽管世界工业因为三次革命取得了长足的发展，但有一些难题却仍然没能解决。比如在工业1.0,、2.0、3.0时代里，因为生产厂家无法低成本的了解每一个客户的需求，所以往往采用一刀切的方法，就是把需求做多的性能组合到一起，成为一款产品。
比如你想要一款适合你的体型的衣服，服装厂是无法知道你的体型多大的，所以只能测量很多人的体型之后，把最集中的尺码分成40号，41号，42号等等，但是如果你的体型偏肥或偏瘦，对不起，概不伺候。
工业4.0的提法来源于德国政府《德国2020高技术战略》中所提出的十大未来项目之一。它旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。
●智能工厂
我们首先来看“智能工厂”。“智能工厂”重点研究智能化生产系统及过程，通过人工智能大数据技术实现生产服务能力智能互补匹配与智能生产供应链衔接，使网络化分布式的生产设施能够按需求进行智能化合理运转。智能工厂可以提升生产效率。
当然上述仅仅是智能工厂作用的一方面体现，智能工厂的作用远不止于此，它还有其他作用，如下图说所示：
●智能生产
“智能生产”主要涉及内容如下图所示：
让我们来看一个例子。
在一个可口可乐的生产车间里，生产线上连续过来三个瓶子，每个瓶子都自带一个二维码，里面记录着这是为客户A、客户B和客户C定制的饮料。生产流程如下所示
这就是我们看到的智能化生产。它能够实现多品种、小批量、定制化的生产，比如每一灌饮料从客户在网上下单的那一刻起，就进入了定制流程，饮料所有的特性都是符合客户喜好的。
因此，想要实现智能化生产，生产的原材料、生产设备、管理信息系统及相关系统必须融会贯通。这在从前是不可想象的。
我们一起看一下传统工厂的职能。
传统企业ERP和MES这两个系统是分割开来的，MES系统的信息无法反馈给ERP系统，信息的不贯通导致一线的决策精细化控制实际是无法做到的。这就是不能实现智能化生产的结症所在。
要实现订单控制与生产控制之间的贯通，就必须依赖互联网、物联网、大数据等技术，这就是工业4.0要去解决的问题。
●智能运维
在如今的制造系统中，存在着许多无法被决策者掌握的不确定因素，前三次工业革命主要解决的都是可见的问题，如避免产品缺陷等，这些问题在生产中由于可见、可测量，往往比较容易加以避免和解决，而很多不可见的问题由于传统技术手段缺乏而难以控制。
机器、设备、产品尽管仍然是工业4.0关注的中心，但机器的表现，产品的健康状况已不再由人工决定或评估。工业4.0的生产流程及产品使用的状况都可以转化为可量化的数据，人为的因素将被降至最低。在数据的支持下生产流程的透明度将得到提高，产品的可追溯性也成为可能。同时，对生产制造过程中产生的海量数据进行分析与挖掘，还可以将数据转化为描述机器行为及健康状况的信息，这使得机器在充分了解自身的运行状态与健康状况的基础上，可以根据自己行为的趋势对未来自身的表现进行预测。同时，这些从数据中获得的信息还能够为机器性能维护、生产管理、设计等提供决策支持，进一步帮助提升质量与生产效率。最后，有效的数据信息还可以使生产设备具备自我学习与自我认知的能力，人工经验与知识则可以转化为智能的数字化分析算法，使整个运维流程更加智能化。
●智能服务
工业4.0不仅在生产方面提供价值，更在服务层面能够为用户需求服务。它不仅关注将一个产品制造出来，还对如何使用好这个产品，如何实现产品价值的最大化即服务负责。工业4.0使产品的创新和价值的创造不再仅仅以满足用户可见的需求为导向，而是利用用户的使用数据创建使用场景模拟，从情景模拟中找到用户那些“不可见的需求”。因此，产品服务化成为一个产品存在的真正价值所在。
在未来，在用户驾驶汽车的过程中，汽车能自动识别用户驾驶习惯的变化，提醒用户这种变化对于能耗和剩余里程的影响；在上下班高峰期，汽车能通过海量的交通数据预测出未来一段时间内可能通过道路的拥堵情况，并为用户推荐最佳路径；在驾驶过程中汽车还可以记录路面的平整度，这些数据首先在系统内被分享，提醒后面的驾驶者减速驶过一段坑洼的路面；回到家后，用户还可以通过手机查看一天的驾驶记录，掌握不同驾驶模式下的能耗情况，并可以与社区的其它用户分享这些数据信息；用户还能查看汽车的健康状况报告，对故障风险做到实时了解；系统还可以提供相应的驾驶习惯改善建议……
由此可见，让汽车厂商不仅是卖出一辆汽车，同时更通过额外的增值服务实现了价值的延伸。
●智能物流
“智能物流”主要通过互联网、物联网、物流网，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，而需求方则能够快速获得服务匹配，得到物流支持。
智能物流利用条形码、射频识别技术、传感器、全球定位系统等先进的物联网技术通过信息处理和网络通信技术平台应用于物流业运输、仓储、配送、包装、装卸等基本活动环节，实现货物运输过程的自动化运作和高效率优化管理，提高物流行业的服务水平，降低成本，减少自然资源和社会资源消耗。
图：菜鸟联盟自动化仓库图例
菜鸟联盟自动化仓库专门为天猫超市提供仓储和分拣服务，与别的仓库最大不同是自动化程度高，从收到订单到包裹出库，除了条码复核等环节均实现了自动化。
菜鸟联盟自动化仓库通过自动化技术从收到订单到包裹出库平均只需要10分钟，时间远远短于传统仓库。仓库的自动化体主要现在以下几个方面：
首先是自动识别包裹实现了货找人。在菜鸟联盟仓库的传送带上每个一段距离就有传感器，其可识别纸箱上的条形码，再决定纸箱下一步去哪，支持路线合并和分流，一个订单对应的包裹会被传送到不同货架装入商品，传统仓库则需要分拣员拿着纸箱去不同货架前找商品。自动化方案大幅降低了分拣员劳动强度，提高了包裹生产的时效性和准确率，时效性是菜鸟网络当日达次日达服务的基础，而准确率意味着更好的用户体验以及更低的纠错成本。
其次是自动封箱机等自动机器人。菜鸟自动化仓库通过自动封箱机实现了纸箱打开、贴码、封装等步骤的自动化，缩短了商品打包时间。
第三是大数据智能选择适合的纸箱。一个订单对应的商品数量和种类不同，意味着它需要不同大小的纸箱，一般仓库是由人根据经验来选择，效率低且很可能会浪费大纸箱。菜鸟仓库在不同商品入库之前就知道其尺寸和特性，基于此自动为一个订单分配最适合的纸箱，从而节省包装成本。
第四是大数据智能调度商品存储。结合大数据，菜鸟自动化仓库可预测哪些商品即将畅销和不再畅销，进而对其存放的仓库和货架进行智能调度，最大化减少商品物流节点、缩短商品传送路径，提升仓储和物流效率。
菜鸟的自动化仓库运用了当前最流行的一些技术：传送带自动识别包裹路径是物联网技术，自动封箱机是工业机器人技术，智能选择纸箱和调度商品则是大数据技术。
在引进了新兴技术后，智能物流不论是从时效性还是准确性来看均提升了用户体验；进一步降低了物流成本，提升了人与商品的连接效率。
综上所述，整个工业4.0的过程其实就是自动化和信息化不断融合的过程，就是大数据持续发挥价值的过程，也是用新技术重新定义生产与服务的过程。