在考虑工业4.0时代生产的未来时，有一个适用于任何革命的真理:识别它何时开始比预测它将如何结束要容易得多。到目前为止，在数字化的宣传范围内，联邦制造的主题获得的关注相对较少。

什么是联邦制造?

2017年，研究和咨询公司Frost & Sullivan与英特尔(Intel)和通用电气(GE)合作，发布了一份题为《愿景2030:未来工厂》的白皮书。作者认为，“在未来的十多年里，所谓的微型工厂将建立起来，例如，利用3d打印和数字制造技术，可以实现高度的个性化。”

联合制造是新工业革命的下一个阶段;从基于规模经济节约成本的集中式制造转向基于大数据应用的按需模式。

从大规模定制到增材制造

1997年，詹姆斯·吉尔摩和约瑟夫·派恩在哈佛商业评论题目是“大规模定制的四面”。当时，大规模定制被认为是一个突破性的概念，这篇文章在学术界和商界都得到了压倒性的接受。

二十多年后，吉尔摩和派恩的愿景显然没有实现。这是因为大规模定制是基于一个错误的假设，即消费者会愿意投入时间与制造商合作，手动选择产品的每个功能。这种定制模式适用于购买新电脑，但尚未得到广泛应用。

如今，随着机器学习和人工智能的进步，制造商可以访问大数据，并使用学习算法来定制产品，而无需客户的直接输入，甚至无需客户的知识。

通过增材制造，定制可以实时进行。制造商将想方设法缩短生产和交付周期，避免对大型集中式制造设施的需求。在传统的大规模制造模式中，大量的生产是在离岸地点完成的，之后，成品通过货船运输。通过联合制造，按需增材制造可以在靠近消费者的小型生产设施中完成，产品可以通过无人机运输。

新的维护模式:硬件即服务

在许多垂直制造业领域，工业4.0和联合制造的好处可能超过在低成本地区集中生产所获得的规模经济。

已经有证据表明，操作和维护(O&M)模型的变化将使联邦制造成为可能。

越来越多的原始设备制造商(oem)正在探索或迁移到硬件即服务(HaaS)。通过HaaS, OEM将工业机械租赁给制造工厂，并为自己的设备提供服务。这类似于工程公司劳斯莱斯(Rolls-Royce)在上世纪60年代的授权模式。该公司没有向航空客户出售发动机，而是向他们提供租赁发动机的能力，这是订阅协议的一部分。劳斯莱斯保留了发动机的所有权，也保留了可靠性和维护的责任。

提供HaaS的原始设备制造商需要能够跟踪广泛分布的设备的性能。一家公司正在通过覆盖多个生产厂的远程监控设施来解决这一问题。

随着连接、存储和计算能力成本的急剧下降，机器学习被应用于传感器生成的大数据。通过训练算法来检测传感器异常行为(表明资产故障的演变)，使OEM能够在计划外停机发生之前派遣技术人员。

实现远程监控的HaaS的驱动因素之一是机器学习学科中的一项创新，称为自动化机器学习(AutoML)。通过AutoML，机器学习算法取代了某些费力的数据科学任务，如数据预处理和算法选择。因此，原始设备制造商可以显著增加租赁设备的工业分析覆盖范围，从而经济有效地扩大其运维运营。

联邦制造业:赢家和输家

随着联合制造被纳入工业4.0计划，谁将从中受益?

根据德勤的一项调查，来自瑞士制造业的近一半代表表示，工业4.0将导致向低工资国家转移的趋势放缓。只有8%的受访者完全不同意。

从表面上看，生产从发展中经济体向成熟市场转移，对于不同意以牺牲瑞士制造业为代价的放缓的受访者来说，是一个胜利。实际情况要复杂得多。在相互关联的全球经济中，将生产转移视为零和游戏是错误的。

让我们更详细地探讨这个场景。

首先，许多成熟经济体受到劳动力市场紧张和劳动力老龄化的困扰。工业部门工作需求的增加可能导致工资上涨。另一种可能性是，工业部门可能变得依赖移徙工人，从而造成其他社会和政治挑战。

第二个问题是，新兴市场经济放缓将损害许多依赖新兴市场推动增长的全球跨国公司。2018年，银行业高管黄彼得(Peter Wong)在《南华早报》(South China Morning Post)撰文，将亚洲中产阶级的增长与二战后西方中产阶级的增长进行了比较:

“亚洲消费者的崛起将是未来几十年的主要经济主题。据预测，到2030年，全球三分之二的中产阶级将生活在亚洲。相比之下，北美和欧洲加起来只占全球中产阶级人口的五分之一，低于2010年的一半以上。”

尽管民粹主义和经济孤立主义似乎在数量惊人的国家盛行，但从长期来看，亚洲中产阶级增长的中断可能会损害成熟经济体和新兴经济体。

结论

工业4.0仍处于起步阶段，其影响可能会对供应链、环境和能源市场产生深远影响。与任何革命一样，旧的精英阶层被新的权力中心所取代。即使现在预测联合制造的全面影响还为时过早，工业生产者在规划和投资新的生产设施时也应该认识到它的影响。