工业4.0包含了太多新旧不一的词语，难免让人困惑不已。我们需要用一种历史视角去审视各种概念的来龙去脉，才能更好理解这样一个爆发性的概念。本次精选十五个词汇，进行简单导读和分析。
1 Lean Manufacturing精益制造
点评 它包含了即时响应 (Just-in-Time, JIT)、零库存及敏捷制造的概念，同时也与以减少错误为目的的六标准差 (Six Sigma) 互相补足。精益制造最重要的思想，就是关注核心竞争力、减少浪费。这是从丰田走出来的全球明星概念和实践。丰田独具慧眼地发现，小批量生产完全可能比大批量生产的成本更低。这对工业4.0的推动，有着一脉相承的示范效应。
即使当下存在着所谓的补课和普及，但说的都是技术问题。实际上工业管理思想的贯彻，是一个普遍性的难点——这可能比技术实施还难。因为这件事，需要领导作出改变。
2 IPT Integrated Product Team集成产品研发团队
点评 国外最流行的产品开发模式，根据产品开发的需要，将各种部门的团队组织起来，专门围绕产品而动。 这种团队组织方式，有效地打破了部门切割造成的信息无法有效传递的局面，可以大幅度提高产品的开发效率。在这一方面，航空业一直走在前面。而国内的华为，也从中受益颇丰。对于复杂产品的研发，多学科多部门必须紧密结合，单纯靠部门协同，是无法胜任的。
3 CMConfiguration Management构型管理
点评 飞机制造史上最为重要的数字化和工程状态管理的思想。通过构型管理，复杂系统的销售、设计、制造、售后维护等都得以进行统一的数据管理。波音、空客都以此做为数字化制造的核心。当国产ARJ的年产量跌跌撞撞不过15架的时候，空客每3天可以制造一家A320的飞机。构型管理的价值一直不能被国人深刻重视，这是中国智能制造缺失的环节。讨论工业4.0，如果不能深入进入这些概念和实践，就很难有效解决实际问题。
4 Big Data 工业大数据
点评 这个概念都快烂了。但中国制造业最头疼的问题是，数据被捆绑在不同的系统、软件、硬件、文档上，而无法解放。这是中国多年的二维图纸文化形成的！重文档图纸，不重模型；重描述定性，不重数字量化。“中国制造2025”的悖论，大家都认为问题出在高端装备制造上，其实根本问题之一在于工业基础缺乏数字化表达，基于模型的产品驱动做的远远不够。中国制造业号称有最大的工业大数据可以供使用，但这个是伪命题：这个巨人被锁住了。
5 OT 运维技术 DT 数据技术
点评 DT是阿里的最爱，阿里云一直在鼓吹一个概念，“从IT到DT”，所谓地从信息技术到数据技术。这个对称而吸引眼球的概念，让人们意识到已经迅速过渡到大数据时代。但是，DT这个概念在工业领域，并不是首先要解决的，充其量这仍然是一个信息化的概念。而OT运维技术则要复杂的多，设备运维和健康管理所蕴含的数学模型和数字化表达，是工业的Know-How所在，是工业化的基础。OT更能表达企业的一线实践，DT太虚了，放之四海而皆准。工业界不需要这样广泛虚化的词。
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EAEnterprise Architecture组织体系结构AFArchitecture Framework组织体系框架，用来描述体系的顶层架构的规范、原则、视图等
点评 EA是一种类似于蓝图的顶层设计；这个Enterprise很容易有误导作用，翻译过来像是“公司”。但翻译成“组织”，又好像是工作岗位层级的设置，仍然不够准确。EA体系是顶层思想模型化管理的最重要的根基之一。中国制造2025需要它。
中国智能制造的工业顶层框架，一定应该从这里出发。从上而下，才能兼顾各种不同的视角。这才是工业升级版本的依据。没有数字化模型和顶层体系架构的逐渐演化，谈论工业版本，纯粹是文字游戏。没有数字化，就没有工业版本。
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RAMI 4.0Reference Architecture Model for Industrie 4.0
点评 这是ZVEI在2015年3月CeBIT展会上提出来的德国工业4.0的顶层体系框架。实际上，德国人并不擅长顶层体系框架，系统工程视角也是其弱项，但从工业4.0开始，德国制造业显然已经考虑到这个问题。有了这个参考架构，才能真正称得上德国工业4.0元年。
