第一个瓶子走到灌装处时，通过二维码的无线通讯告诉中控室的控制器，说张三喜欢甜一点的，多放糖，然后控制器就告诉灌装机器手，“加二斤白糖!”(张三真倒霉……)。

　　第二个瓶子过来，说李四是糖尿病，不要糖，控制器就告诉机器手，“这货不要糖!”

　　第三个瓶子过来，说王二麻子要的是芬达，控制就告诉灌可乐的机械手“你歇会”，再告诉灌芬达的机械手，“你上!”

　　看到了，多品种、小批量、定制生产，每一灌可乐从你在网上下单的那一刻起，他就是为你定制的，他所有的特性，都是符合你的喜好的。但有个前提，生产的原材料、生产设备、管理信息系统及相关系统必须是贯通的。
　　要实现贯通，就必须依赖互联网、物联网(比如射频识别技术)、大数据等技术，现在工业4.0有一个标准之争，就是设备之间的接口标准，这个接口可不是什么TCP/IP等协议能解决得了的，比如实时性要求。当然，核心是需要实现各类数据的有效采集和整合。

　　智能运维-基于大数据分析进行自我完善
　　在现今的制造系统中，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通常标签为性能下降，健康衰退等，这些因素由于传统技术手段缺乏而难以控制。
　　在工业4.0的时代，机台、设备、产品仍然是关注的中心。但机器的表现，产品的健康状况已不再由人工决定或评估，物联网下生产流程及产品使用的状况理论上都可以转化为可量化的数据，人为的因素将被降至最低。工业信息化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，可将大量的数据转化为表征机器行为及健康状况的信息，这些从数据中获得的信息可为性能维护、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率。有效的数据信息转化方法还可使生产设备具备自我学习与自我认知的能力，人工经验与知识可转化为智能的数字化的分析算法。
　　更进一步，机器在充分了解自身的运行状态与健康状况的基础上，可根据自己行为的趋势对未来自身的表现进行预测。机器的自我认知与自我预测可使自身得到及时的预见性的维护与改善，整个生产制造将更加智能。

　　智能服务-通过大数据部署实现服务化
　　工业4.0的另一个特点就是制造过程和制造价值向使用过程的延伸，不仅仅关注将一个产品制造出来，还应该关心如何去使用好这个产品，实现产品价值的最大化，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，而且要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需求的缺口，这些缺口称之为“不可见需求”，产品服务化将是工业4.0时代一个产品存在的真正价值所在。举个例子就更清楚了：
　　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改变，提醒用户驾驶习惯的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，并未用户推荐最佳路径;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，可以通过手机或网页查看一天的驾驶记录，不同驾驶模式下的能耗情况一目了然，可以与社区的其它用户比一比谁更加环保，同时系统还提供了相应的驾驶习惯改善建议，此外，用户还能查看汽车的健康状况报告，故障风险一目了然，不像现在一样，到底何时换轮胎也不清楚，只能定期到4S店去检查。
　　由此可见，汽车厂商不仅是卖了一辆汽车，同时通过额外增值服务实现了价值的延伸。我这里提一个概念叫网器，诸如海尔等企业已经开始将所有的家电变成一个网器，实时采集家电的使用情况数据，并将数据发送到云端，通过数据分析，不仅能提升自身产品质量，而且还可以为你提供更为个性化的服务，虽然现在还未完全流行，但相信，未来所有的制造品都是一个配有传感器的数据终端，制造业将通过收取服务费等形式创造新的商业模式。

　　云工厂-通过大数据实现智能供应链
　　当工厂的两化融合进一步深入的时候，另一种新的商业模式就有要孕育而生了，这就是云工厂。工厂里的设备现在也是智能的了，他们也在不断地采集自己的数据上传到工业互联网上，此时我们就可以看到，哪些工厂的哪些生产线正在满负荷运转，哪些是有空闲的。那么这些存在空闲的工厂，就可以出卖自己的生产能力，为其他需要的人去进行生产。互联网行业为什么发展的这么快，就是因为创业者只需要专注于产品和模式创新，不需要自己去买一个服务器，而是直接租用云端的服务就行了。而目前工业的创业者，还是要不断地纠结于找OEM代工还是自建工厂中，这个极大地限制了工业领域的创新。当云工厂实现的时候，我预言中国的工业领域将出现一个比互联网大百倍以上的创新和创业浪潮，那个时候这个社会的一切都将被深刻的改变。