四次工業(yè)革命的到來為各個國家提供了發(fā)展和轉型的機遇，也面臨競爭力格局變化的挑戰(zhàn)，智能制造成為各國競爭的新戰(zhàn)場。各國圍繞制造業(yè)，都提出了相應的戰(zhàn)略——美國的“國家制造創(chuàng)新網絡”、德國的“工業(yè)4.0”，日本的“工業(yè)價值鏈”，當然還有中國的“中國制造2025”。那么，這些戰(zhàn)略之間有何差異呢？而形成這些差異的根本原因又是什么？
對知識的理解、積累和傳承方式差異，決定了制造哲學和文化
對制造業(yè)而言，簡單地來講即是“發(fā)現問題（比如質量缺陷、精度缺失、設備故障、成本較高、效率低下等）、了解問題，在此過程中獲取信息，并將其抽象化為知識，再利用知識去認識、解決和避免問題的過程。”
了解和解決問題的手段和方法決定了所獲得知識的形式，而將知識抽象化加以運用的過程和形式則決定了知識傳承的形式。這個過程可以通過“人來完成”、“數據來完成”或是“系統(tǒng)來完成”，這也是決定一個國家制造哲學的最根本原因。
日本：“通過組織文化和人的訓練不斷改善，在知識承載上非常依賴人”
日本獨特的克忍、服從和集體觀念文化也深深地影響了日本的制造文化，其最主要的特征就是通過組織的不斷優(yōu)化、文化建設和人的訓練來解決生產系統(tǒng)中的問題。這一點相信國內許多制造企業(yè)都感同身受，因為大家在接受精益培訓的時候被反復強調的3個方面就是“公司文化”、“三級組織”和“人才訓練”。最典型的體現就是日本在20世紀70年代提出的以“全生產系統(tǒng)維護（TPM)”為核心的生產管理體系。其核心思想可以用“三全”來概括：全效率、全系統(tǒng)和全員參與。實現方式主要包括在3個方面的改善：提高工作技能、改進團隊精神和改善工作環(huán)境，以致在20世紀90年代以后日本選擇“精益制造（Lean Manufacturing）”作為其轉型方向，而非“6-sigma質量管理體系”。
日本企業(yè)在人才的培養(yǎng)方面也是不遺余力的，尤其是“雇員終身制”文化，將雇員與企業(yè)的命運緊密聯(lián)系在一起，使得人的經驗和知識能夠在企業(yè)內部積累、運用和傳承。
日本企業(yè)解決問題的方式通常是：
發(fā)生問題→人員迅速到現場、確認現物、探究現實（三現)，并解決問題→分析問題產生的原因，通過改善來避免問題
最終的知識落在了人的身上，人的技能提升之后，解決和避免問題的能力也就上升了。
因此對于日本企業(yè)而言，員工是最重要的價值，對人的信任遠勝于對設備、數據和系統(tǒng)的信任，所有的自動化或是信息化建設也都是圍繞著幫助人去工作為目的，所以日本企業(yè)從來不會談機器換人或是無人工廠。
德國：“通過設備和生產系統(tǒng)的不斷升級，將知識固化在設備上”
德國的先進設備和自動化的生產線是舉世聞名的，可以說在裝備制造業(yè)的實力上有著傲視群雄的資格。同時德國人嚴謹的風格，以及其獨特的“學徒制”高等教育模式，使得德國制造業(yè)的風格非常務實，理論研究與工業(yè)應用的結合也最緊密。然而德國也很早就面臨勞動力短缺的間題，在2015年各國競爭力指數的報告中，勞動力是德國唯一弱于創(chuàng)新驅動型國家平均水平的一項。因此，德國不得不通過研發(fā)更先進的裝備和高度集成自動的生產線來彌補這個不足。
德國的制造業(yè)解決問題的邏輯是：
發(fā)生問題→人（或裝備）解決問題→將解決問題的知識和流程固化到裝備和生產線中→對相似問題自動解決或避免
舉個比較直觀的例子來比較日本和德國解決問題方式的不同：如果生產線上經常發(fā)生物料分揀出錯的現象，那么日本的解決方式很有可能是改善物料辨識度（顏色等）、員工訓練，以及設置復查制度。而德國則很可能會設計一個射頻識別（RFID)掃碼自動分揀系統(tǒng)，或是利用圖像識別+機械手臂自動進行分揀。
美國：“從數據和移民中獲得新的知識，并擅長顛覆和重新定義問題”
與日本和德國相比，美國在解決問題的方式中最注重數據的作用，無論是客戶的需求分析、客戶關系管理、生產過程中的質量管理、設備的健康管理、供應鏈管理、產品的服役期管理和服務等方面都大量地依靠數據進行。這也造成了20世紀90年代后美國與日本選擇了兩種不同的制造系統(tǒng)改善方式，美國企業(yè)普遍選擇了非常依賴數據的6-sigma體系，而日本選擇了非常依賴人和制度的精益管理體系。
中國的制造企業(yè)在2000年以后的質量和管理改革上，大多選擇了精益體系這條道路，一方面因為中國與日本文化的相似性，更多的還是因為中國企業(yè)普遍缺乏數據的積累和信息化基礎，這個問題到現在也依然沒有解決。
除了從生產系統(tǒng)中獲取數據以外，美國還在21世紀初提出了“產品全生命周期管理（PLM)”的概念，核心是對所有與產品相關的數據在整個生命周期內進行管理，管理的對象即為產品的數據，目的是全生命周期的增值服務和實現到設計端的數據閉環(huán)。
