中國制造的步伐在加快，一些中國企業已紛紛開始投資啟動工業4.0應用，然而受限于中國制造業的現狀和信息化水平，參與投資的行業以及投資的業務領域都較狹窄，并且布局相對較孤立，未形成整合的工業4.0的投資布局。而從發達國家如德國、美國的發展經驗來看，工業4.0內容所覆蓋的領域可以貫穿研發到售后服務幾乎所有領域，“中國制造2025”未來升級潛力實際非常巨大。

工業4.0的應用范圍

工業4.0應用不僅可以覆蓋從研發到售后的各個業務環節，也可以拓展到橫向的供應商管理領域。

研發工程端的工業4.0應用包括數字化協同合作、數字化模型和產品虛擬化，通過運用信息化技術，可以大大縮短研發周期，減少研發風險，提高創新效率。供應鏈管理主要從縱向，即產品生命周期管理，以及橫向，即供應商整合管理兩個角度考慮工業4.0的應用，應用層面非常廣泛，包括現在國內較熟悉的智能工廠、智能供應鏈、生產信息化管理系統等，可以幫助企業提升整個供應鏈的效率，降低成本，以及規范化管理上游端供應商質量。再往后端推移，工業4.0技術也可被廣泛應用于設備智能維護及實時服務、打造數字化工作環境，以及運用數字化技術手段提高營銷效率，提供更優質的銷售及售后服務等。

總而言之，工業4.0在發達國家的應用已開始逐漸覆蓋到各個領域，甚至一些知名的領先企業，通過積累和推進工業4.0在企業內的應用，從而衍生出新的業務模型。如通用電氣在2012年創造了工業互聯網的概念，從僅制造和銷售設備的傳統工業企業，開始轉型為同時提供數字化服務的企業。通過收集、分析和反饋給客戶大量的設備使用數據，通用電氣可以幫客戶大大提高生產效率，開展實時設備維護服務。例如，通用電氣目前僅通過軟件監控分析，遠程協助飛機維護及提升飛機燃料使用效率，解決每年航空領域總值高達2840億美元的浪費問題。

國內制造業自動化發展特征

工業4.0的未來發展速度和潛能離不開國內制造業的現狀水平。相較于德國的工業化發展，中國的制造業在以下幾個方面呈現不同的特征：

自動化程度：相較于德國先進的自動化程度，國內制造業的自動化水平普遍較低或中等。

生產信息化管理系統：德國的MES系統是一個標準化流程的整合方案系統；而國內的MES系統相對較孤立，一般有好幾個不同軟件分管不同部分，從而造成信息脫節，或者同一個工廠的管理標準不一致。

數據信息管理：德國的制造過程的數據基本透明化，并且由一個中央管理部門統一管理；而國內的信息透明化程度較低，并且數據分散，僅根據一定需要收集、運用部分數據，使得企業慢慢發展龐大后，造成數據脫節，不僅導致無法很好利用數據分析做決策，反饋產品信息，更是需要花很多時間整合、完善甚至糾正數據。

數據精確性和完整性：德國采用自動化數據收集，保證了數據精確性和完整性；而國內由于自動化和信息化水平較低，一般還是以人工收集數據為主，從而導致數據不精確不完整。

供應商管理：德國整體制造業水平較高，上游供應端信息化自動化水平也相對較高，進而更良性的帶動了德國工業4.0的發展；而國內供應商工業信息化自動化程度層次不齊，這造成了即使一個工業信息化自動化較成熟的制造企業，也很難推動真正意義上的包括供應商整合管理的工業4.0。

管理技術人員素質：德國的自動化IT管理人員技術水平較高，并且經過較專業的培訓；而國內缺乏這類核心人員開發和改善工業4.0需要的信息技術平臺，更多的人員還是集中在勞力和業務管理層面。

中國工業4.0的發展現狀

國內已經陸續有一些企業推出了工業4.0概念的項目，如國內一家領先的家電企業在2012年投資打造的智能互聯工廠已投產運營；一家領先的醫療健康企業推出了ERP及 POS項目，建立了智能管理體系，嘗試實現從供應鏈到營銷鏈的全程信息集成共享等。

然而，總體而言，國內的“中國制造”發展與發達國家相比剛剛起步，并且限于之前提到的國內制造業信息化發展水平較低的特征，中國企業的工業4.0的關注領域較狹窄，尚未形成整合研發、計劃、采購、制造、物流、營銷、售后的工業4.0的格局，投資項目也相對分割，步伐依然停留在工廠端和物流端，如僅限于建立智能工廠，改進信息化管理系統，推動數字化物流管理等。其次，從行業角度來看，主要推動“中國制造”的企業基本為電子業、家電業、安防業、汽車業、健康業等領域的領先公司。因此，從整個市場和制造業潛力來看，未來無論從行業還是業務領域都有很大的推動空間。