谷歌互联网统治地位不会对数字制造项目构成威胁“工业4.0所需的大数据目前并不是由德国公司收集，而是由硅谷的四家大公司收集。这让我们感到担忧。”加布里尔本月早些时候在跟谷歌董事长埃里克·施密特（Eric Schmidt）公开辩论时指出。德国的企业高层则似乎没那么忧心。在机动化设备部门总裁彼得·何维克（Peter Herweck）看来，谷歌的互联网统治地位不会对的数字制造项目构成威胁。
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谷歌互联网统治地位不会对数字制造项目构成威胁
“工业4.0所需的大数据目前并不是由德国公司收集，而是由硅谷的四家大公司收集。这让我们感到担忧。”加布里尔本月早些时候在跟谷歌董事长埃里克·施密特（Eric Schmidt）公开辩论时指出。
德国的企业高层则似乎没那么忧心。
在机动化设备部门总裁彼得·何维克（Peter Herweck）看来，谷歌的互联网统治地位不会对的数字制造项目构成威胁。“也许，他们未来还能成为我们的合作伙伴，能够帮助我们的工程师发现工厂内需要维修的工具和零部件。”他说道。博世董事会成员维尔纳·施特鲁特（Werner Struth）表示，“说到互联世界，智能制造需要的不仅仅是软件，还需要摸得着的硬件产品。”
评估自身数字化成熟度、匹配能力模型、制订目标
很多企业的领导，尤其是偏生产部门的领导，说要搞数字化转型，便让HR在市场上高薪招聘一个智能制造总监，然后就几个人苦心专研。数字化转型不是一个人几个人能搞起来的，企业在确定要搞数字化转型，在制定数字化转型战略目标的时候，一定不能忘记的事，要进行工厂能力调研，如果只管目标制定，不对能力进行匹配分析，结果往往目标可能无法落地。
关于数字化转型能力建设，君建议由企业组建数字化转型团队，该团队直接汇报给负责企业数字化转型的VP。各业务部门对接，整合和落实管理层业务战略愿景，并推动具体业务部门和IT执行落地。
数据应用于运营在阶段数据实际上也可能应用到运营
数据应用于运营
在阶段数据实际上也可能应用到运营，比如我们常说的构建了企部的BI系统，通过BI系统进行辅助决策和运营。但是在数字化经济时代，面对客户的需求我们需要更加敏捷地响应，传统的BI很难做到如此敏捷。其次，在阶段更多的是固化的定时操作，比如我们接到到订单后，安排采购和生产，我们每个月进行一次需求计划和预测，然后安排生产。而在数字化阶段，真正需要回答的是客户究竟需要什么？我们该生产多少，哪些应该多生产哪些应该少生产，基于当前的订单数据，我们应该如何调整我们的市场策略，如何引导客户产生更多的购买需求等。也就是说数据不再是简单地实现管理自动化，而是需要形成数据思维，形成数据驱动运营的思想。这与我们在谈到中台建设时，将业务能力数据化和数据能力业务化是一个道理。
次工业革命是什么
次工业革命
次工业革命开始于 18 世纪后期的英国，用水和蒸汽动力取代纯粹的人力和畜力，从而帮助实现大规模生产。 成品是用机器制造，而不再是手工制作。
第二次工业革命
一个世纪后，第二次工业革命引入了装配线以及对石油、和电力的利用。 这些新能源，以及借助电话和电报进行的更的通信，为制造过程带来了大规模生产和一定程度的自动化。
第三次工业革命
第三次工业革命始于 20 世纪中叶，在制造过程中增加了计算机、的电信和数据分析。 工厂的数字化始于将可编程逻辑控制器 (PLC) 嵌入机器中，以帮助自动化某些流程并收集和共享数据。
第四次工业革命
我们现在正处于第四次工业革命，也称为工业 4.0。 特征是自动化程度提高以及使用智能机器和智能工厂，知情数据有助于在整个价值链中更有效地生产商品。 灵活性得到了提高，因此制造商可以通过大规模定制更好地满足客户需求——终寻求在许多情况下以批量为单位来实现效率。 通过从工厂车间收集更多数据并将其与其他企业运营数据相结合，智能工厂可以实现信息透明和更好的决策。
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