通向工業4.0的六個發展階段：

• 計算機化。對計算機化的理解可以從軟硬兩個方面著手。首先，在「硬」的方面，計算機化要實現工業現場設備的自動化，只有具備了自動化的基礎，設備纔有聯網、進行管控一體化操作的可能性。其次，在「軟」的方面，計算機化要實現生產相關所有業務流程的信息化，以此來保證各生產運營環節中的數據被準確、及時地記錄。
• 連接性。實現設備與信息系統的融合、信息的全面有效集成。以往，我們經常聽到的幾個用來描述企業信息隔離的詞就是「自動化孤島」、「信息化孤島」。而智能製造的關鍵建設基石之一就是信息的高效集成，要將設備層的信息、業務系統中的信息及時採集、匯總，為後續的分析挖掘提供數據基礎。
• 可見性。所謂可見性，是指實現對於生產運營相關所有環節信息的實時獲取，消除以往生產過程中的黑盒現象。
• 透明性。在對信息全面掌握的基礎上，通過對數據的分析，瞭解問題發生的原因，進而獲取insight。當前，國內大部分的工業現場並沒有對生產過程中的數據進行充分利用，往往只到了解決可見性的階段，對於深入的分析，一方面缺乏這方面的意識，另一方面也缺乏相關「業務+數據分析」的複合型人才。
• 預測性。知道了原因還不夠，為了減少熱停工、非計劃性停機等突發事件，需要基於海量歷史數據進行預測分析，對關鍵設備故障、供應鏈變化等重要事件進行預測，在故障發生前採取應對措施，將負面影響降到最低。
• 自適應性。要實現這一點，需要人為的授權，即對於生產系統的充分授權。由我們的設備和信息系統所構成的生產系統在對數據進行採集、分析的基礎上，能夠形成對於生產運營相關工作的改善建議，在人為提前授權的情況下，系統能夠自動對生產過程等環節進行調整，自行適應變化。到這一階段，可以說，是真正實現了智能化。

總結一下，智能製造的技術目標是應用信息技術與通訊技術，對製造業企業所有生產運營相關環節的信息進行全面獲取、集成以及充分利用，分析挖掘數據中的價值，形成對生產運營相關工作的改善建議。

對IIC的三層IIoT架構的理解

如果對上述技術目標有了清晰的認識，那麼對於下圖中的技術架構理解起來就相對容易了。

其中，Edge Tier側重於依託Edge Gateway（邊緣網關）對於數據的採集、轉換、傳輸，Platform Tier完成對於數據的分析處理，並且將分析的結果發送到Enterprise Tier的各個領域的應用（Domain Application），形成決策與行動建議，並最終反饋給Edge Tier，優化邊緣側設備的運行。

當然，該架構僅僅是一個參考，也是有一些可以調整的空間，比如，邊緣分析的引入能夠有效增強邊緣側的自適應能力，並且能夠降低邊緣層與平臺層的數據傳輸量，提升架構的經濟性。

此外，平臺層所進行分析的數據來源也不止是邊緣層，也會有企業層的業務系統。因此，平臺層與企業層的數據流向如果改成雙向可能會更好一些。

在信息集成方面，應有一個中間件平臺完成這邊緣層、平臺層、企業層所有系統、設備的數據集成工作。如下面的架構簡要示意圖，其中信息集成中間件平臺將扮演重要的數據傳輸樞紐作用。

有了上述認知，再看看下面這張微軟的IoT參考架構圖，是不是也很容易理解了。

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