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问题

工业4.0的浪潮下，个人应该拥有怎样的知识贮备或者技术能力才能跟得上发展？

回答
工业4.0席卷而来，这股浪潮既是挑战，更是前所未有的机遇。想要在这场变革中不被淘汰，甚至能够乘风破浪，个人需要构建一套与时俱进的知识和能力体系，这绝非简单地掌握几项孤立的技术，而是要形成一种全新的思维模式和实践能力。

首先，对“智能”和“互联”的理解是基础。工业4.0的核心在于数据的驱动和万物互联。这意味着我们需要对大数据分析的基本原理有所掌握，理解如何从海量信息中提取有价值的洞察。这不意味着人人都要成为数据科学家，但至少要能理解数据分析的逻辑，知道如何利用工具来辅助决策。同时，对网络安全和信息传输的常识性了解也必不可少，因为在这个高度互联的环境中，数据的安全和隐私是生命线。

其次，拥抱自动化和智能化是关键。机器人、自动化生产线、人工智能算法等是工业4.0的典型代表。我们需要具备与这些技术协同工作的能力。这可能体现在学习使用更先进的自动化设备的操作界面，理解它们的工作逻辑，甚至具备一些基础的编程或脚本编写能力，以便更灵活地调整和优化生产流程。例如，一名操作工可能需要学会如何与协作机器人配合，而不是简单地操作一台固定的机器。

再者，跨领域的融合能力变得尤为重要。工业4.0打破了传统的行业壁垒，技术之间的界限越来越模糊。懂得机械原理的人，可能需要了解一些电子和控制系统的知识；而IT专业人士，也需要对制造业的实际生产流程有基本的认识。这种跨界的知识储备，能够让你在理解复杂系统时更加得心应手，也更容易发现不同领域结合产生的创新点。比如，一个具备良好机械设计背景的人，如果还能对嵌入式系统和物联网通信有所了解，他就能在设计更智能、更互联的机械设备时，具备更强的竞争力。

此外，解决复杂问题的能力，特别是系统性思考的能力，是应对工业4.0挑战的核心。工业4.0的系统是复杂的、动态的，涉及硬件、软件、网络、数据等多个层面。当出现问题时，不能只看到表面现象，而是要能够深入剖析问题的根源，从整个系统的角度去思考解决方案。这要求我们具备逻辑思维、分析能力，以及一定程度的抽象能力，能够将具体的技术问题置于更宏观的生产或业务目标下考量。

最后，持续学习和适应变化的心态是保持与时俱进的基石。工业4.0的发展速度是惊人的，新的技术和概念层出不穷。过去的知识和技能很快就会过时，因此，保持旺盛的好奇心，愿意学习新事物，并能快速适应变化，是每个在这个浪潮中前行的人都必须具备的内在驱动力。这意味着我们需要主动去接触行业内的最新资讯，参加相关的培训和交流活动，不断更新自己的知识库和技能组合，让自己的能力始终处于“在线”状态。

总而言之，跟上工业4.0的步伐，并非要求我们成为全才，而是要培养一种“T”字形的能力模型，即在一个或几个专业领域深耕（竖线），同时在多个相关领域拥有广博的知识和理解（横线）。这样的知识贮备和技术能力，将帮助我们在日益智能化和互联化的世界中，更好地定位自己，发挥价值，并抓住时代的机遇。

网友意见

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先上结论，从职业发展的角度，工业4.0时代对个人能力的要求必然是T型人才，即“专家型通才”，同时具备跨领域的辽阔知识面和对特定领域的深入了解。从两个角度理解：

  • 专业化仍然是工业1.0之后社会资源分配的基本规律。无论是个人还是组织都会受到精力和资源制约，对知识的积累贵精不贵多，全面发展必然导致全面平庸。
  • 然而个人在职场的长远发展又不得不依赖于广博的知识面，一方面可以在日常工作生活中从不一样的视角解决问题；另一方面在这个快速发展的时代需要随时为特长技能过时而做准备。

题主现状专注的是“自动化”，但是想要在工业4.0的浪潮中找到个人发展策略，还需从工业4.0的时代诉求出发，我们可以从以下两个维度理解T型人才：

从广度来看，建议从企业运营的角度入手，尽快培养宏观视角。这需要跳出四年“自动化”工程师教育带给自己的局限性，将自动化作为实现工业4.0应用概念（如物联网、数据服务、人机协同等等）的技术手段。同时也要试着站在高级管理者的角度，理解应用概念必须要为企业的行业战略服务（如数字化营销、车联网等等）。

从深度来看，对先进行业机理的深度理解是职业稳定发展的最好保障。在职场前期选择并专注于一两个自己擅长和兴趣的领域（例如：软件工程、项目管理、自动化工程、产线设计、产品研发等等）和有潜力的行业（例如：电动车、集成电路、无人机等等），通过实践快速成长。先从自己不熟悉甚至未知的领域入手，浅尝辄止但广泛涉猎，尽量扩充自身的知识边界，即“已知的未知”区域，缩小在本行业的“未知的未知”区域。这样，就可以在职业生涯的中后期比较从容地在管理、专家、或创业等职业路线之间切换。

为了进行面向工业4.0的“专家型通才”的自我培养，建议具体的学习目标应当取材于标准框架：让我们逐步走进工业4.0的知识殿堂：

我们在工业4.0浪潮下，知识体系在各国都有相应的解读。比如工信部2018版《国家智能制造标准体系建设指南》列举了几十个技能点；德国《工业4.0参考架构模型》极大的扩充了CPS概念；美国国家标准与技术研究院（NIST）从价值链的角度用几十个IEC/ISO/IEEE/ASME标准构建了他们对智能制造（Smart manufacturing）知识体系的理解。如果抛开形态的差异，其实本质的底层结构都是相同的，即从基本理论、行业概念、业务能力、技术体系等几个层次界定工业4.0或智能制造的框架。

工信部. (2018). 国家智能制造标准体系建设指南 (2018年版)
Adolphs, P., Bedenbender, H., Dirzus, D., Ehlich, M., Epple, U., Hankel, M., ... & Koziolek, H. (2015). Reference architecture model industrie 4.0 (rami4. 0). ZVEI and VDI, Status report.
Lu, Y., Morris, K. C., & Frechette, S. (2016). Current standards landscape for smart manufacturing systems. National Institute of Standards and Technology, NISTIR, 8107, 39.

这些框架的底层逻辑，实际是智能化这一传统命题在工业的深度应用。也即利用数字化的先进技术和手段，支持乃至实现企业多维度决策。何为“决策”？站在人类认知的角度，决策分为四个在不断循环迭代的基本步骤：对客观事实的描述、洞察事实背后的原因和逻辑、预测未来走向及模拟干预策略、执行干预方式。企业的各级决策，战略设计、供应商选择、车间调度、机床操作，所有人类决策本质遵循的都是相同套路。

而智能制造的使命， 即以信息物理系统（CPS）的形式，最大程度的支持乃至自主履行这些决策。「数字化双胞胎」是这一思路的关键。我们利用数字化双胞胎在虚拟世界中精确“复制”物理世界；利用知识图谱、根因分析、人工智能等技术理解数据、现象和理论之间的关系；再用双胞胎在虚拟世界中模拟择优快速迭代；最后让双胞胎监控在物理世界的执行。

从学习手段来看，公众号、微博、公开课等网络资源一直是最显眼的信息来源，但这些碎片化的信息其实很难保证知识体系的完整和准确。如果从零开始，建议以国内外公开的标准化体系为起点。其实，上述中、德、美等国关于工业4.0的官方框架都以ISO、GB、VDI、IEC、IEEE为基础指导材料，其实也暗示了标准体系是国内外专家所推荐的权威资料。

最后提一句，相信时间的力量！不负时光，时光也不会辜负你的付出。

本文由西门子工程师撰文回答，希望对题主和关注这个话题的知友们提供帮助

西门子数字化顾问

李于江

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