一、工业自动化技术
最初的工厂自动化，起始于继电器在生产设备中的应用：传感器在感应自然信号后，会触发继电器“梯形逻辑”，并产生“开关”效应控制相应的机械装置运作。这种控制过程被系统性地部署在生产设备的各个活动部件上，从而实现无需人工干预的自动化生产操作。除了继电器以外，可以启停设备的还有定时器。
(备注: 继电器，一种电控制器件, 当输入电流的变化达到规定要求时，就会“接通或阻断”输出电流)
而后，可编程逻辑控制器(PLC)出现并替代了继电器和定时器。PLC的出现，并结合随后出现的专用I / O网络以及工业以太网，使得工厂的自动化程度获得飞速的提升。至此，原本车间工位上的工人被一个个的机器臂和工业机器人所替代。
(备注：1969年美国数字设备公司(DEC)，研制出了世界上第一台可编程控制器PDP-14，并应用于通用的汽车自动生产线上。国际电工委员会IEC对PLC的定义：可编程控制器是一种数字运算操作的电子系统，转为在工业环境下应用而设计。它采用可编程序的存储器，用来在其内部存储执行逻辑运算、顺序控制、定时、技术和算术运算等操作的命令，并通过数字式、模拟式的输入和输出，控制各种类型的机械或生产过程。可编程序控制器及其有关设备，都应按照易于与工业控制系统联成一个整体，易于扩充功能的原则而设计。)
从通信技术的角度来看，工业自动化即是一种典型的M2M通信。在工业自动化中，传感器、控制器(PLC)和执行器形成了紧耦合的控制信息环。传感器将自然信号转换成电子信号，并通过“I/O接口”传送到可编程逻辑控制器(PLC)中，PLC根据配置好的逻辑规则计算出结果并将相应的电信号送向执行器，电信号决定了执行器的“开关”状态，从而操控相连机械部件的运作。
通过PLC对传感器和执行器的信号进行关联，形成了“采集-计算-操控”的信息环路。
在生产设备上，大量的电子器件构成无数的信息环，系统性地部署在各个机械零部件之上，从而构建出一个又一个精密、复杂、内部相互协调的生产系统。
这种“嵌入式”的信号连接方式，在结构设计上灵活且有效，各个领域都可以根据应用的实际需要，搭建出一套相当复杂的生产系统。
在这样的生产自动化系统中，传感器和执行器的信号输入输出，往往都采用企业私有的标准。
在PLC的电路系统中，需要针对各类生产工具专门开发设备驱动。如果需要搭建一个复杂、涉及很多种类电子器件和工业设备的生产系统，那么嵌入式开发的工作量会十分巨大。而要想做一些系统优化，改变系统的一部分设计、或替换一些部件，亦会是一项浩大工程。
信息系统和生产设备紧耦合、不开放的状态，限制了传统自动化系统的发展升级。这种系统特征便是传统工业的“硬件式设计模式”。
二、从工业3.0到工业4.0
在“工业3.0”时代，自动化系统已经具有了相当高的复杂性和精密度，但依附于设备上的信息控制系统是“自然封闭”的，大量嵌入式器件模块并没有预留对外的信号接口。
生产过程中产生的大量传感信息，在自动化系统内计算使用，也在系统中“稍纵即逝”的消亡。外部系统既无法知道自动化系统运作时的健康状态，也无法根据产量情况调整生产进度(控制自动化系统运行)，甚至改变生产计划。
不管是为了更好的运营维护，还是为了商业需要做排产计划，自动化生产系统和其他商业管理系统都有对接互通的需求和必要。所以，制造业提出了CPS的概念。对于CPS，制造业领域中有一种比较简单的理解：即是通过网络连接嵌入式系统和各类行业信息系统，实现许多个应用软件对许多个硬件设备进行联合监测、控制的大系统。
CPS系统最大的变革之处，就是使得工业的信息通信方式从原本一对一的信息隧道模式，变成了多对多的互联网模式。
CPS会将“工业3.0”引向“工业4.0”。
三、工业4.0
德国工业4.0的核心内容，可以采用“一个网络”、“两个主题”、“三项集成”、“四个阶段”来表述。
1. CPS-一个网络
“工业4.0”在自动化的基础上，一方面通过CPS联接嵌入式的生产系统，另一方面使得企业内外的各类生产管理系统之间也能够交互信息(通信协议的标准化)，实现全部生产环节的信息互联。
产品中的要素(使用方式和流程、场景)和构件(软件平台、操作系统、零部件、耗材)具有标准的一致性，但要素和构件的组合是千变万化、各式各样的(具有语义化特性)。在未来的工业生产中，将由上层应用软件通过CPS网络调用信息化工具(应用系统、算法工具等)，指挥操作机械设备，并实现各类生产行为的协同。
2. 工业4.0的“集成”
在工业4.0平台中，通过CPS实现三类“集成”(纵向集成、横向集成、端到端集成)来实现工业领域各类系统的适配，打通系统和设备之间的信息数据。
(1) 纵向集成
企业内部有许多部门各司其职、明确分工，信息系统也是如此。在工业领域，现代化的企业往往有很多信息管理系统，虽然可能负责技术运营的部门是一个(IT部门)，但是这些系统各自负责不同的管理领域和生产服务环节。在工业3.0的企业运作中，各信息系统各归其主(部门)，它们之间原本并不需要直接互通信息，所以在信息技术层面通常不具备传递数据的条件：彼此的接口标准不统一、数据形态各异。
然而，要实现企业内部的智能制造，信息互通是一种必须。排产管理系统在排产时(安排生产计划)，可能会希望“看看”采购系统中的原材料订购情况;采购系统在采购前，可以评估一下销售系统中的客户质量反馈来挑选供应商;销售系统在接到订单后，肯定需要尽快通知物流系统，争取给客户早一点送货上门;测试系统则迫不及待地想通知设计系统：昨天对零部件结构优化的设计非常成功，可以去通知生产系统按照新图纸投产了。
智能的基础是信息的紧密互通。
所以，企业必须面对日益增多的“信息孤岛”，让这些系统从“互不相干”转变为相互交流。工业4.0最重要的目标，就是通过CPS的标准化架构，来实现各类信息系统的互联。用一种通用的“语言”，让系统之间可以“对话”。
从工业4.0的结构图来看，“纵向集成”有两个方面：生产系统(以车间和设备为主，包括了传感器、执行器)和各种应用、管理的信息系统进行互联;各信息系统之间的互联。
“纵向集成”实现了企业内全系统之间的(数字化)信息互通。
(2) 横向集成
在企业之外的产业链上，企业也各有分工，每个企业会负责产业链中一个一个的独立环节。每个企业必须负责好自己的那部分工作，这同样需要将信息“上传下达”。
横向集成，使得企业和企业之间可以共享信息，在产业上下游之间形成一条完整的信息链：产品的设计、测试、制造、销售、物流、售后、增值服务，环节中的每一个企业组织，都可以根据产业链上的信息调配资源、优化方案、减少库存、提升技术、迎合市场、缩短生产周期。
企业和企业之间“亲密”对话，能够增加相互之间的契合程度，减少商业合作中的矛盾和摩擦。企业如果能够熟知产业链全量的业务信息，就可以统筹综效、创造更多价值。
在工业4.0的构架中，整个制造行业可以看成是一个“虚拟的大工厂”，而这家大工厂中的每一个企业，都可以看成是一个“员工”，“员工”各司其职，履行职责角色、完成环节分工。
当然，他的工作内容不再像原本流水线上那样完全固定不变(机械的重复劳动)，而是根据在上下游工序(Work Flow)中的“员工(企业)”提供的信息，动态、灵活地进行生产。
横向集成，如果由工业巨头来推动，则可以辐射到大量的产业链上的中小企业。大型工业企业周边往往会聚集大量的中小企业，这些企业自身在技术和驱动力上都难以推动工业4.0的落地。如果有巨头型企业力推“横向集成”，则可以从外部刺激，并引领中小企业向前发展。这正是工业4.0最希望实现的目标之一。
(3) 端到端的数字化集成
“端到端”的概念并不是指“两头(端)联接”，而是指所有涉及的系统和设备都在网络中，这是工业4.0希望实现的最终理想。端到端集成的实现，需要企业内外的各类系统都接入CPS网络，通过不断的纵向和横向集成，最终实现商业价值链在CPS中的贯穿。
这种贯穿是将“商业交付(不仅是指产品，也可以是服务)”中涉及的所有环节都联接在整体开放的CPS系统中，围绕着产品和服务的全生命周期进行信息交互和价值创造。
当用户在订单管理系统(或CRM系统)里面下了一个批次的产品订单-->产品管理/设计系统(例如PDM系统-Product Data Management，产品数据管理)便会交出产品图纸和其他生产信息-->生产管理系统(例如ERP系统、APS系统)根据产品信息着手协调资源、计划生产-->MES(Manufacturing Execution System，制造执行系统)则根据排产计划通过PLC模块(Programmable
Logic Controller,可编程逻辑控制器)控制车间内的设备进行生产制造。从制造流程中可以看出，从获得订单到制造产品，需要企业内的所有系统实现“纵向集成”。
然而，生产企业可能是负责“组装”的企业，企业的生产过程是对产品各部件的组合装配。产品中所包含的许多原材料和零部件并不是该企业生产的，企业就需要从其他企业那边购买或预订。所以，在收到客户订单后，企业会根据制造需求，进一步地将需求分拆和细化，向其他供应商购买原材料、向上游厂家新预订一批零件、向仓库查询备货情况并安排出库。
在生产供应链中，上下游企业都需要控制生产周期、优化排产计划，所以在它们之间需要将订单系统进行对接，保证产品设计图纸的同步，以及实现在排产计划上的协同。企业各系统间的“横向集成”，使得各自的智能决策系统，可以通过相互间“对话”来实现生产协同，根据彼此的需要进行商业交付。
“端到端集成”既包括了“纵向集成”，也包括了“横向集成”。它使得所有生产环节都实现了数字化、信息化，并相互连通、能够对话，形成这种“有机”的产业生态。整个产业犹如一个“虚拟化大工厂”，可以将“人”干预的需求降至最低，甚至消除，自主自动地完成订购、设计、排产、组装制造、配送、售后服务这一系列的工作。
在这三种集成中，纵向集成是企业内部的资源整合，横向集成是企业之间的能力协同;端到端则是在前两者实现的基础之上，面向产品和服务流程的融会贯通。通过全面的集成，提升相关系统之间的配合度，实施传递信息，提高生产效率。
3. 智能工厂和智能生产-两个主题
智能工厂是聚焦于生产车间的高度信息化系统。在车间内、企业内先通过CPS实现“纵向集成”，通过信息采集、计算、操控，实现全面的生产自动化(不过这仍旧是工业3.0的状态)。
然后，企业进一步通过CPS实现的“横向集成”，企业的各类信息系统可以通过和其他企业的系统对话，来调整自己的生产计划，优化资源利用，改进生产环境等。同时，工厂还能自主完成预测性维护、软件版本管理、系统升级、能源供应等一系列的资产、资源管理工作。
智能生产是一种服务过程，围绕着个性化、创造性的市场需求。当某个领域的制造业实现了“端到端集成”后，即所有上下游企业都实现了互联，形成了产业生态。首先，用户可以通过相应的客户端，设计自己的产品(外观、功能、结构)，虽然用户可能并不是设计领域的专业人士。
当然，用户也可以直接提出需求，由系统设计并模拟出产品形态，供用户决策。其次，用户也可以参与产品制造，自己远程操作3D打印给产品制作一个专属的“手工”的Logo，再由智能工厂将Logo贴附到定制产品上。
最后，用户在产品使用过程中的相关数据和用户的体验反馈会回到产品管理系统，成为下一次(定制)服务的质量、特性依据。智能生产，不再按照固定流程、大批量生产的模式，而是提供单件或小批量的个性化生产服务。
这当中可能涉及的设计图纸修改、生产流程变化、排产计划调整、以及和用户的亲善对话，都不再需要“人”的参与，因为它是“智能”的生产。
四、工业物联网的四个发展阶段
1. 智能的感知控制阶段(感知)
各类传感系统嵌入在设备中，或者贴附在设备上，实时地采集生产数据。
2. 全面的互联互通阶段(连接和平台)
通过各种通信手段：无线通信接入、组网技术、工业总线、CPS系统、互联网等，将各类生产信息汇聚到开放的信息平台(例如工业4.0平台)。
3. 深度的数据应用阶段(计算和智能)
利用云计算、边缘计算、大数据等相关技术，一方面对数据进行清洗、建模、分析和优化，另一方面将行业知识凝炼在行业软件(分析工具、计算工具、专业功能模块)中，以此支持多源异构数据和机械设备的深度开发应用。于此，(工业领域的)行业技术和信息技术已经实现了技术的“组合进化”。
4. 创新的服务模式阶段(服务)
技术的“组合进化”将引发新的商业模式：服务业创新。定制、增值、运营、租赁、咨询、设计、教育，更多的商业价值将在这些服务中体现。工业领域的企业将不只关心产品的生产，还会钻营使用的过程，通过服务帮助用户“增值”。
这四个阶段，代表着一种“自下而上”的工业发展模式，即以大量的生产数据作为信息化的基础，通过网络和软件不断增加功能，并扩大覆盖范围，最终实现全领域的开放连接，相互服务。
那些具备大量生产数据的企业(工业巨头)，非常适合这样的发展模式。它们相比较互联网企业，具有一定的先发优势。巨头型工业企业，往往拥有某些领域内完整、大量的生产数据，而且这些数据具有(业务)多样性、(技术)复杂性等特性①。通过CPS连接，企业能够把这些“既有共性、又有个性”的数据装进云计算系统，搭建起专业性极强的工业物联网平台，再实现大数据分析和智能应用。由于拥有“底层数据”，使得工业巨头在平台构建和生态营造方面很有底气，但这种模式或许也会耽误它们向互联网的开放性进一步迈进，影响四阶段中的最后一步：“服务创新”。
(①注释：“平台服务商的生命力是否强大，取决于入驻企业的多样性。多样性会提高竞争力，多样性也是复杂性的一方面。”-《中国制造新起点-服务业革命开启服务业文明》-许永硕)
德国的工业4.0不仅是一次技术革命，更是一场“社会革命”，激励全社会参与技术发展②，意图实现两个国家战略目标(双重战略)：成为领先的供应商并主导市场。
(②注释：工业4.O将在制造领域的所有要素和资源之间，实现更高层次的“社会-技术互动”水平。换一句通俗的话来说，即是“社会文明的再进一步”。)