目前制造技术升级的概念本质仍然离不开四个关键词语：自动化、信息化、数字化和智能化。然而，并非所有制造业都要通过这四化实现技术升级；同一个企业的不同发展阶段也需要兼顾不同的升级策略；不同类型的制造业也需要考虑适合自身发展规律的升级路线。
自动化
首先需要考虑自动与手动。与自动化生产相对应的是手工生产。通常讲的自动化升级都是指用自动化设备和装置替代人工。因此，凡是人做不了或者不愿意做的工作都可以通过自动化进行升级，越是动作简单、重复、繁重的生产形式，越适合采用自动化升级策略，例如搬运、包装、喷涂等；而动作越复杂，对人手灵活性依赖越大的生产模式就不适合自动化升级，例如皮具制作、制衣等。
按照工业4.0的定义，1968年出现的莫迪康可编程控制站器ModiconpLC（后来被施耐德收购），被视为自动化的一个划时代意义的产品。
信息化管理
应该说企业信息化这个词是伴随着ERp的普及而流行的，而ERp的前身是MRp和MRpII，再往前推则是会计电算化软件、库存管理软件等。这类软件的流行基于数据库系统的成熟。
随着这类软件的普及，MIS（管理信息系统）应运而生，且市场迅速膨胀。也许是出于对会计制度与国际接轨的需要，当时MIS的主力是会计电算化软件，火爆的市场也成就了金蝶、用友这样的国产软件公司。
上世纪末期是跨国公司全球布局的黄金时期。外企进入中国不仅带来了先进的管理模式，也带来了对企业管理信息系统的市场需求。跨国公司要求中国本土供应商的管理系统与之对接，倒逼中国企业大干快上ERp项目。这个时期除了捧红SAp之外，还造就了不少ERp软件实施和信息系统咨询公司，诸如毕博和埃森哲。
在2000年初，业内对ERp的态度如同当前对工业4.0，说法不一。
但普遍的共识是企业上ERp不是简单买个软件，更需要对管理流程进行梳理，破旧立新。随之而来就出现了一个流行词叫企业流程再造BpR，很大程度上也算是商家为了配合ERp项目搞的噱头。到目前为止，ERp通用功能已经非常成熟，而跟业务深水区的结合，正在面临全新的升级考验。
包括ERp在内，这里所提及的软件都是用MIS把企业管起来，本质上是企业商业和运营的信息化。与此同时，在产品设计、生产设备、质量管理等直接与制造相关的环节也在进行着信息化。
信息化制造与数字化制造
这里不得不提CIMS（计算机集成制造系统）。CIMS要集成的对象是一个一个独立的计算机辅助软件（CAX），旨在消除信息孤岛。这个概念在中国的兴起要早于ERp。可以说ERp是面向商业的信息集成，而CIMS是面向制造业的信息集成，当时都是被当作信息化所理解的。CIMS除了要集成CAD（计算机辅助设计）、CAM（计算机辅助制造）、CAT（计算机辅助检测）、CApp（计算机辅助工艺等系统模块）等，还明确提出了逻辑层次结构，并整合了敏捷制造、并行工程、虚拟制造等方法论范畴的理论概念。
然而，技术为它的早产付出了代价。
CIMS的失败就是因为它提出的时代太超前，相关技术和产品都还没成熟。而在它之后便迎来了工业软件市场的大整合时代：例如由对CAD产品数据管理发展而来的pDM（产品数据管理），通过对产品BOM的信息化管理实现了产品数字化。数字化这个概念尽管现在被滥用，但是它应该是脱胎于3D数模的。至少在商业语境里，数字化要与3D图形和动态仿真同时出现。例如产品数字化是指用3D数模构建产品模型，工厂数字化则需要面向工厂进行3D建模。
当今工业4.0所处的环境，已远远超越CIMS所处的年代。大量设计软件广泛使用，大量数字化资源和虚拟化产品，已经进入主流，类似DigitalThread（数字主线）、DigitalTwin（数字孪生）被更广泛地应用。
数据采集
在过去30年中国企业现代化进程中，除信息化项目大干快上之外，还有一条自动化升级的主线：在流程制造行业（如石化、水泥、食品等），一大批分散控制系统DCS和仪表自动化项目迅速崛起，而国产的DCS如浙大中控、和利时，甚至被GE收购之前的新华控制系统，都得到了长足的发展；而离散制造行业的企业则采购了大量数控和自动化物流设备。随之而来出现的问题就是如何获得这些现场数据，并把这些实时数据用起来。
当下火热的云数据，前身可以说是远程抄表。最早是油田、矿井等野外设备需要监控运行状态早期用的是电报，后来是短信。在智能手机尚未普及的时代，还用过手机网页客户端，而现在基本就是成熟的3G/4G网络，外加App客户端。
说到数据采集就不得不提组态软件。这类产品最早是DCS或pLC厂家为方便客户开发界面而配备的开发套件，后来出现了许多独立的组态软件厂商，可以通过图形界面直观地看到数据的变化。由此产生了人机界面（HMI），所以图形化往往指的是人机交互相关的产品或项目，比如工作站的面板和电子看板等。
现场数据采集SCADA，正是自动化与信息化的链接节点，是自动化设备和信息化管理软件的承上启下的层级，也是自动化与信息化相融合的过渡区域。
而这些早年软件留下的数据，正是当下的工业大数据黑金。它们深埋在设备、模块和系统之中不见天日。工业大数据从业者，需要有非常的智慧来挖掘这些黑金。
智能化
严格意义上的智能化，必须要借助大量的建模和算法，以及一些必要的人工智能技术，包括启发式算法和机器学习。如果按照这个标准，目前不少先进的控制系统的控制算法已经可以算是智能化，但真正智能化的管理信息系统市面上还不存在。信息系统的智能化趋势应该说是很明确的，特别是人工智能AI项目开始受到大量资金关注后，那些原本只在学术期刊上出现的、服务于制造调度算法的复杂公式才开始有了一些用武之地。
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