一、前言
幾年前工業4.0開始出現，作爲在工業領域做內容營銷的文科生，我策劃主題或者寫文案時，總會苦惱於消化技術資料非常喫力。
買一本書系統學習吧，時間不允許。
如果快速看完資料，卻只能生搬硬套專業詞，內容說服力不夠。
當時我就在想，怎麼就沒有一份學習資料，是給在工業領域苦苦打拼，且非沒有技術背景的市場人員可以快速掌握要點，然後應用在工作的呢？
剛好近期有時間能多讀工業4.0，智能製造的書，就想不如把自己的【學習筆記】整理成一份入門資料分享出來。
這份圖譜包括文字+思維圖，主要用於自己做內容營銷、文案策劃的學習資料儲備，因此也更多是商業邏輯的分析，非專業技術講解。
這份學習筆記我預計會有三部分：
篇一：前三次工業革命的啓發——歷史除了回顧，更需要挖掘規律，預測未來。
篇二：工業4.0等智能製造理念，如何解決現代工業面臨的問題。
篇三：To B企業內容營銷如何立即工業4.0邏輯，提升產品價值吸引力和說服力。
本文主要是上篇，除了嘮叨一下爲何分享這份學習資料外，也整理自己瞭解到歷史三次技術變革隱含的工業發展方向和規律。
說明：
這份資料是學習筆記和心得，非嚴謹的行業研究，如有描述不當的內容，歡迎大家指正！
圖譜會根據自己學習的知識持續優化更新，歡迎交流探討。
二、獲取知識圖譜
1. 本圖是用Draw.io繪製，文末附有本文完整高清圖示，文章中只是部分截圖。
2. 如需編輯文字、樣式，可通過兩種方式獲取：
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三、圖示介紹
1. 通過歷史更好理解工業4.0的意義。
通過歷史變革的動因分析，可以躲開各種媒體熱詞的干擾，找到最能引起企業共鳴的內容——工業4.0的誕生主要解決企業的哪些重要問題，它未來可能發展的走向。通過這個角度去理解工業4.0，對於內容營銷從業者來說，會比專研技術資料更快，包括：
第一，工業3.0發展至今，給現代工業留存了哪些矛盾？
這個矛盾纔是讓讀者願意去閱讀文章、進一步瞭解產品方案的原因。
第二，技術變革的動力及規律，隱含着工業4.0未來的發展趨勢。
瞭解前三次工業革命的驅動力，也可以幫助我們更清晰地看到未來智能工業的走向。
2. 前三次工業革命給企業遺留了哪些矛盾及問題
剛開始接觸工業4.0聽到最多的兩個詞就是【產能過剩】、【小批量定製化】。只看詞面不難理解，但如果沒進一步探究詞義，寫文章時就總覺得沒法講到最核心的關鍵點上。
“到底產能是怎麼個過剩法？小批量定製化又具體指什麼呢？”
受制於人們物質的匱乏，從第一次工業革命的機械化開始，似乎【標準化大批量生產】便成爲一個目標——標準化意味着變動小，效率就高；大批量可以獲得採購的議價權，進一步降低成本。
那經過後面兩次工業革命的洗禮，這種模式的效率得到“飛一般”的提速，工業冷冰冰沒有個性化的“人設”也就此立住。對此，現代企業也面臨着三個問題：
問題①：產能過剩，企業需要不斷地細分市場
我理解的“產能過剩”更多是消費者不再願意選擇“標準產品”——即用同一個物品通用大部分生活場景，原因如下：
首先，最終消費者的生活更加精細化。舉個偏女性立場的例子，過去衛生巾基本就日用、夜用、護墊，後面隨着生活要求更高，介於日用和護墊之間又延伸出一個新的產品，是爲了滿足更細化的生活場景。
其次，企業面對激烈的競爭，對市場細分也更加小衆化。互聯網提供了“全民創業”的平臺，導致今天可能企業可能看到一個新的細分行業，1、2個月後這個細分行業就從藍海變紅海。對此企業不得不再細分，這種推廣也進一步“塑造”了消費者精細的生活習慣。
總的來說，企業的競爭力有一部分就是“細分應用場景”的能力——這也就“定製化”的雛形，目前肯定還做不到每個人根據自己需求給工廠下單（更像是一個美好的圖景），相比大批量的標準化生產，數量更少的特定應用場景，也顯得相對“定製化”了。
問題②：傳統標準生產受限，亟需提升敏捷靈活性
當企業“被迫”必須快速變更細分產品，快速推動產品上市時，傳統的標準生產設的阻力就很明顯了，因爲傳統的標準生產設備、工序都是爲過去【大而全】、【週期長】的產品服務的。
首先，不停地變更產品線。傳統企業並非沒有生產新產品，只是過去新產品的屬性一般變化較大，因此週期較長。如今的新產品更像是對過去產品某個屬性的微調來適應一個細分場景。但對於標準生產設備而言，無論是全新產品或者一個屬性的調整，都同樣面臨的是從設計到生產的整個聯動——或者CAD設計圖上一個小數據的變化，就要負責機牀的工程師調試半天。
其次，除了新產品，加速上市的要求也更高了。但本身新產品調整測試已經很耗時間，還要進一步加速上市時間，生產計劃、車間材料的數據對接無法自動化更新，人工調試又需要一定週期。
從進入第三次工業革命，信息化和自動化並不陌生，但還是爲了提升標準生產的效率，應對敏捷靈活生產，信息化和自動化的技術需要有一個的革新。這也是下面第三個問題，現有信息化系統面臨的難題。
問題③：信息的自動化、智能化不足——如何讓數據自流動？
當一個公司應用的軟件越來越多，人工操作的效率和錯誤率解決了，但隨着而來的新問題——不同軟件之間的信息可能還是需要人爲的進行轉化和錄入。或者有人說是否買一個全流程解決方案，但這種軟件要麼價格非常貴，要麼只能滿足各個流程一小部分功能，這對於中小企業來說挑戰最大，而恰恰中小型企業又是挖掘新興市場的排頭軍。
這樣在企業內部形成的信息孤島也阻礙了靈活生產的實現，因爲不同系統的數據無法自行聯動和傳輸，一旦某個環節的數據改變，就還是得人工“操作一下”，靈活性和敏捷性就大打折扣。
並且從企業成本角度而言，定製化也是建立以在一定批量基礎上，即使相比過去規模算小。那這個數量成本能否快速計算驗證，對數據內部能否及時聯動的要求也非常高。
縱觀整個時間線，物品經歷了【手工業時代的個性化】到【工業時代的標準化】，再到未來【小批量定製化】，某種程度也是在物質基礎及精神追求中取得更好的平衡。
過去三次技術改革帶來的產能過剩，給企業的競爭戰略到內部系統結構都留下很多“爛攤子”。那未來工業可能如何發展來解決這些問題，或許可以從歷史中找到部分蛛絲馬跡。
3. 從歷史變革的規律推斷工業4.0可能如何發展？
每一次工業革命的開始，都是當時政治、經濟、文化等多種因素共振的結果，寫起來就是半本書的信息量了。
如果從企業應用技術的初衷來看，會發現前三次工業革命大致遵循着一條主線，即通過新的動力源，逐步替代人工在企業運作中的某一特定能力，即完善和突破人力的某種侷限。
① 從蒸汽到電力到信息化，動力源從“實體”轉向“虛擬”。
每一個新的動力源都極大地改變生產方式，如所用的設備，生產工藝等。有趣的是工業1.0、工業2.0挖掘的新動力源都是“實體”，即大自然通過化學或物理反應產生的，但到了工業3.0，似乎“物理世界”已經不夠用了，開始轉向“虛擬世界”尋找動力源——信息。
② 當人的體力資源被機器替代後，智力資源也將逐步轉移。
舉個最簡單的例子，通過Excel表，再也不用堆疊厚厚的記賬本。但在此基礎上，Excel不僅僅只是【記錄】數據，還能【計算】數據。即簡易的、繁瑣的智力活動，逐步外派給了軟件。
前兩次工業革命的推動下，人工的體力侷限已經由機械設備來彌補。從工業3.0開始，受限於生理條件，我們大腦基礎存儲能力和部分計算能力也由軟件來代替完成工作，從另外一個角度來說，相對低維、具象的思維模式，也開始“外包”了。
但正如上面所言，如果需要實現“小批量定製化”的生產流程，離不開“數據的自流動”，意味着機器的智商不能僅僅停留在“外包”人的基礎思維和被動接受指令，它們還需要變得更加主動——自己學習、判斷、決策何時何地進行數據傳輸。
這也是工業4.0想要實現的“美好願景”——解放人的思考，賦予機器更多自主決策權。
① 人的思考會往更高層次的抽象模式發展，制定運轉規則。
② 機器的主導性更強，不僅僅只是輔助。
以Excel爲例來理解這兩點。目前Excel外包了我們的【計算能力】，可以計算出數以萬計的數據，但最終結論還是需要人爲分析和判斷接下來該怎麼做。
但在工業4.0的暢想下，分析和判斷決策直接由軟件完成，而我們要做的是制定的規則，什麼樣的情況對應什麼樣的決策。這種思維方式在我的理解中，更像是一種的高級思維方式——“上帝視角”下制定運轉規則。
同時，在這個規則下，機器不再是被動接受指令，它們有自主性來提前決定何時需要分析、何時需要決策，反過來提醒我們。
這種發展趨勢，對於企業來說，最難的不是改變生產方式，還是轉化思維去適應它。
即使現在每個企業最少有2、3個軟件，但是人們對於新技術接受程度仍然有限，更別說還要轉換工作方式去學習和適應。例如傳統做業務是儘量找更多銷售人員來儘量多地覆蓋市場客戶，靠人力來鋪市場。但現在大數據和人工智能系統能代替人工找客戶，但需要精準的客戶畫像來協助。爲實現這種新的業務模式，企業不是招聘更多業務人員，二是需要更全局的分析研究客戶特點，發揮系統的作用來獲取更精準的客戶資源。
如果企業業務流程沒有優化，再好的智能技術可能壓根沒用，最後就變成“唬弄人的噱頭”。但如果能轉化方式適應之，將發揮出比傳統更優的效果。
這也是市場人員做內容營銷時需要了解工業4.0發展邏輯和趨勢的原因。如果一味機械地宣傳產品的“高科技”而沒有幫助企業剖析【爲何】、【如何】轉變思維方式，可能最終也淪爲一個“吹牛誇大”的宣傳文章。
四、結語
拋開各種媒體熱詞，前三次工業革命留下的矛盾，其實才是企業最關心的問題，而找到未來工業的走向，也才能讓企業更加認同。第一篇文章主要是通過了解歷史來初步探究問題和趨勢。而這些問題在企業內部各個環節的具體表現、工業4.0/智能製造如何解決，會在下一篇的文章分享自己的學習成果。
因爲還在學習過程中，且主要還是服務於自己做策劃和內容營銷所用，需要時間慢慢沉澱知識，希望寫第二篇的時候，不會工業6.0都來了吧。哈哈~
附錄：
1. 參考資料：
兔哥，2016年，《大話工業4.0：開啓中國製造文藝復興與商業新機遇》。
水木然，2015年，《工業4.0大革命》。
IBM，2019，《工業4.0：以工業規模，爲每個客戶量體裁衣》。
埃森哲，2019，《工業X.0:聯合、征服，釋放數字動能》。
安筱鵬，2019，《重構：數字化轉型的邏輯》。
2. 高清思維圖示
