德国工业4.0是德国根据国家的现有工业基础条件，制定的一项旨在推动国家工业体系实现数字化转型的战略发展规划，是要通过长期的努力达成的一项目标。德国工业4.0战略发展规划，如果简单描述，其战略要点就是“一二三八”。
一、建设一个系统：信息物理系统（Cyber-hysicalSystem，CPS）。
二、研究两大主题：智能工厂包括企业决策、综合管理等，牵涉工厂的人、财、物、产、供、销等方方面面；智能生产就是整个产品的复杂生产组织和生产制造过程，包含人、机、料、法、环、测等复杂生产要素。
三、实现三项集成：通过价值链及网络实现企业间横向集成、贯穿整个价值链的端到端工程数字化集成，以及企业内部灵活且可重新组合的纵向集成和网络化制造系统。
八、实施八项计划：标准架构、系统模型、基础设施、安全保障、工作组织、持续培训、监管框架、资源利用。可以清晰地看到，这八项计划绝不是某一家企业就能够做到的，一定要依靠国家的能力。这张图在这个模型里就提出了设备联网、多领域数据统筹分析等概念。
可以看出这个模型和德国工业4.0白皮书中所提到的企业IT集成平台的三项集成（纵向集成、端到端集成和横向集成）高度相似。
纵向集成，可看作模型中的企业管理维，是指企业及其所处行业的价值链中，从综合业务运行落地到生产运行的管理。细化之后包含决策、计划、组织、执行、控制、反馈之间的层层穿透和双向交互，具体由决策支持系统、ERP、DCS、MES、MDC/DNC（对流程制造业而言，则是决策支持系统、ERP、DCS、MES、SCADA、PLC）等系统的集成来实现。端到端集成，即模型中的产品维，指的是源于市场并终于市场的产品研发和制造服务体系。端到端集成是在从市场需求研究、产品策划和定义、产品设计、工艺设计、产品试制、试验验证、产品制造、批产交付、客户支持、运营维护到退役、报废和回收的整个产品链和资产链中，与产品和资产有关的信息的双向传递，以确保在正确的时间、正确的地点、把正确的物料和正确的信息交给正确的人。端到端的集成主要通过PLM、BOM、ERP、MES、CRM、ALM、MRO等系统之间的集成来实现。横向集成，是模型中的价值链维，从供应商到客户，指的是企业与上游、下游等之间，供应和需求信息的双向互通。横向集成主要通过数字化营销渠道、CRM、ERP、SCM、SRM等系统之间的集成来实现。
智能制造的分层和分级，企业管理维和价值链维不变，产品维改为产品寿命周期维，再增加生产寿命周期维，经过这样的细化展开就可以把智能制造分解为三个层次，首先是狭义的智能制造，其次是广义的智能制造，最后就是宏观意义上的智能制造。
狭义的智能制造，是指年到年大部分人所认识的智能制造，也是“三来一补”等代工类企业的生产方式：只考虑了生产现场的智能制造，其中包含制造运行管理、生产现场监控、现场设备的管理等，涉及的软件系统有车间现场MES、MDC/DNC等；这一级智能制造实施起来相对容易一些。
广义的智能制造在狭义的智能制造的基础上，在产品寿命周期维增加了设计工程、制造工程、集成、验证与确认，在企业维增加了企业资源管理，在价值链维增加了采办管理、物流管理，在生产寿命周期维增加了生产系统设计、建造、测试、运行维护、重构、资产管理和处置等内容。这样一来，广义的智能制造复杂度大大增加，牵涉的技术和管理更为复杂。同时广义的智能制造面对的是产品自成体系的企业、大型集团类企业和复杂产品大规模协同的企业。宏观意义上的智能制造又在广义的智能制造基础上，在产品寿命周期维增加了产品运行概念和产品交付后的使用与支持，在企业维增加了战略决策管理、综合业务管理，在价值链维增加了供应链管理和营销管理等内容。宏观意义上的智能制造需要调动社会资源的方方面面，牵涉到整个国家制造业的资源配置能力和水平，是一个复杂的巨型系统。
智能制造的五级架构航空航天器、航母、核电站等大型复杂产品，其包含的零部件和元器件均超过百万件。以我们熟悉的被大量使用的波音飞机为例，这款机型年开始交付，受限于20世纪60年代的工业水平，一没有大型机加件的整体加工设备，二没有复合材料的应用，因此当时的波音飞机全是金属零件。第一架交付的波音飞机大概拥有万个结构件，万个标准件；后期改进型波音飞机零部件减少到了万个左右。值得一提的是波音公司的零部件生产工艺流程和专业化分工，波音全机零部件由分布在65个国家的家大企业和0多家中小企业共同协作生产，是飞机全球协同制造的典范。
我国研制的最大的飞机是运20军用运输机，全国约家大企业和多家中小企业参加协作生产。这么复杂的管理与协作，如何合理分层分级？如何定义复杂产品的智能制造总架构？实际上，如果我们把最复杂的产品的智能制造架构层次分析清楚了，通过降维落地，就有可能把所有智能制造的技术问题全部解决。我们要在工业企业实现智能制造，就需要按照大型企业的管理体系从底层向上进行梳理。企业最底层肯定是智能设备和智能装备层。当这些设备和装备实现了数字化、数控化，并有可以连接的通信总线和通信协议之后，我们就可以使用计算机通过网络对其发送指令，并接收这些设备和装备在当前工作情况下的工作状态数据，计算机将分析所接收的数据，并在发现异常数据后发出报警。生产加工过程涉及多道工序，这些设备和装备在企业生产过程中往往不是单独运行的，也需要联网，这样就形成了车间层，也就是控制执行层。再往上，多个车间和分厂的运行和管理就构成了生产管理层。继续向上就是企业管理层了。对大型复杂产品，企业往往无法独自完成，需要成千上万家企业共同合作，这样就形成了企业联盟层。
在成千上万家企业一起研制生产极其复杂的产品的过程中，首要的是“状态感知”，也就是要感知各家供应商的供货状态、供应链中存在的问题，以及会对最终产品交付造成的影响。其次是“实时分析”，根据供应商过去多年的供货状态，以及给其他企业配套供应的情况进行大数据的统计分析，进行供应商评价。然后就是根据评价情况和结果，预测可能出现的问题和解决办法，提出辅助决策意见，供“自主决策”使用。最后是“精准执行”，按照自主决策的结果，完成对供应链管理和控制的执行。企业联盟层的构建基础是下面四层的构建，没有下面层次的完整构建，感知的数据就是假、大、空，肯定不能做出正确的决策。
企业联盟层的下一层是企业管理层，在这一层，“状态感知”感知的是产品状态、资源状态、车间状态、企业运行整体状态以及“人、财、物、产、供、销”的管理状态。通过感知的状态数据对企业财务、效益、产品成本、生产周期、产品质量等进行“实时分析”，经过状态感知与数据分析后就需要进行“自主决策”，对分析出来的数据做出绩效考评、优化安排资源计划、调整生产计划排产、做出新的工艺决策。最后就是实时调度生产、完成资源配送和调整、解决出现的问题和故障、生成新的工艺路线，以实现“精准执行”。生产管理层，所管理的内容基本上都已被ERP软件涵盖，从企业的生产管理到总厂、分厂、车间，层层落地。“状态感知”感知物料状态、产品状态、设备设施运行状态、故障状态等。“实时分析”计算物料需求、工件质量、任务统计分配、故障分析分类等。“自主决策”完成作业动态调整、物料配送、作业单元定义、质量问题处理；“精准执行”通过数据调用、发送物料指令、运行指令实现任务执行等。
控制执行层，紧密结合生产现场和现场设备，这一层的“状态感知”是在感知各类应该管理和监测的数据，包括工件状态、设备状态、位置状态和监测数据。数据需传递到后台进行“实时分析”，分析工件的几何误差、设备运动误差，并对问题状态进行分类。“自主决策”完成误差补偿、规则匹配，生成现场指令，完成作业数据生成。最后“精准执行”实现控制设备运行、物料配送、作业执行、异常情况警示和显示。
最底层就是智能设备层了，讲到这里，可能很多人感到奇怪，我们的设备不是直接买来用就可以了吗？实际上，设备在购买之前有两个问题必须考虑。第一，大量传统的机加设备都是单机运行，无法联网，而且很多机加设备可以使用三十年以上，因此，对传统设备的数字化改造升级就是制造业面临的最大问题。如何低成本地完成设备和装备的改造升级，进入智能制造系统？这是个我们必须要考虑的问题。第二，有些“高、精、尖”设备，我们花钱也买不到，只能自主研制。实际上，从新中国成立后到现在，我国自研装备和设备无论种类还是数量都非常庞大。在考虑过这两个问题之后，装备和设备如何实现智能化，才是在这一层要考虑和讨论的。“状态感知”接收设备运动状态、受力状态、工件状态、I/O（输入/输出）状态、耗能状态；“实时分析”处理设备的异常情况、加工位置的偏差、振动和噪声状态、I/O是否异常、工件偏差等。“自主决策”完成位置补偿、参数调整、程序调整、异常分析；最后“精准执行”更新设备的状态设置，实施位置调整、运动控制、进给控制，加工执行，智能制造的架构体系非常庞大且复杂，不可能一蹴而就，需要长期努力。从工业互联网到智能制造为了实现智能制造这一目标，第一步我们需要布置智能制造架构体系中的控制执行层和智能设备，这一步的核心就是连接，要连接一切需要连接的设备、设施、人员、物料，以及相关的软件等。连接不是一件容易的事情。“连人”是运用国际互联网，传统方法是利用个人计算机、智能手机、移动终端等，未来的连接还有脑机互联；“连机”就是连接工业互联网，连接各类与生产环节紧密相关的设备等生产要素；“连物”就是连接物联网，这个最简单，这里不加赘述。软件的连接关键是定义数据接口标准，实现单一产品中数据的共享共用。其中，最困难的是连接机器设备。首先从最困难的连接说起，工业遵循机械化-电气化-自动化-数字化-智能化的发展路径。实际上，电力行业在20世纪50年代就开始了自动化联机控制的应用研究，但那不属于数字化，仍属于自动化的范畴。截至目前，随着从自动化到数字化的不断进步，各国发展的道路和方法各不相同，而复杂的工业现场和多样的工业设备成了工业互联网平台建设中的一大阻碍。据初步了解，全世界三大工业体系（欧洲，美国、日本）共有超过种工业总线，各类终端设备的通信协议大概0到种左右，此外还有余种驱动（用于工业数据的采集、解析和转换），包括PLC、变频器、板卡、智能模块、智能仪表、标准协议、机器人、机床等。现已开发出的40多种现场总线中，符合IEC国际标准规定的仅有8种总线：1）德国西门子公司支持的Profibus；2）基金会现场总线FF；3）德国PhoenixContact公司支持的Interbus；4）美国Rockwell公司支持的Controlnet；5）法国Alstom公司支持的Worldfip；6）Fisheer-osemount公司支持的FFHSE；7）美国波音公司支持的SwiftNet；8）丹麦的Process。还有几种在工业控制领域广泛应用的总线，如1）德国Bosch公司为汽车应用而开发的CANBUS；2）美国Echelon公司开发的LonWorks总线等。
二十几种仪表通信协议中常用的有：Modbus通信协议、RS-通信协议、RS-通信协议、HART通信协议、MPI通信协议、串口通信协议、Profibus通信协议、工业以太网协议、ASI通信协议、PPI通信协议、远程无线通信协议、TCP协议、UDP协议、S7协议、profinet协议、MPI协议、PPI协议、Profibus-P协议、Devicenet协议、Ethernet协议、FF-1协议等。因此，要实现中国制造业的数字化转型升级，第一步要做的就是“连接”，而连接的核心是工业互联网平台；第二步是“连续”，是产品研发的数字化，在这一步，知识产权保护是核心；第三步是“测量”，也就是生产现场采集的数字模型和理论上的数字模型的比对；第四步是“优化”，即根据比对结果，优化生产流程和设计方法。以上四个步骤持续迭代，不断优化循环。以此提升中国制造业企业的“创新驱动”和“提质增效”能力。经过几十年的努力后，中国的制造业数字化转型一定能够走到世界前列。因此，工业互联网平台建设是助力制造业数字化转型的必由之路。