小孩子会觉得把二维的东西转化成三维立体的是很棒的事情，这种想法就好比用纸牌造屋，虽然有趣可是也属于一种无法持续的艺术形式。把东西组装到一起比表面看起来的要难多了。像工业 4.0这样的革新现象让制造业发生了颠覆性的改变（而且我认为是积极的改变），我们看到有一些解决方案是通过收购或建立合作关系，简单粗暴地把公司组合在一起，而人们期望把这种方案当作未来的解决方案。小时候的我们竟然能确切地知道以后会发生什么。
在很多人来看来，软件是非常灵活的。只需要做一点小小的改动，一个app就会突然变得很不一样，就可以做一些之前无法完成的事情，并且会增加更多价值。开发软件一定比创建实体硬件要简单很多，因为需要把很多独立的零件组装起来才能制成一个产品，才能满足市场的时效要求，并且能够达到预期使用寿命。我们都知道做到这一点有多难。关于软件平台的寿命周期，行业里主要有两种主张。
第一种主张是“守旧派”，如今仍旧代表着大多数软件的风格。任何有能力开发软件的人，都可以轻易设计出一个下载量达几百万次的app。当然了，大多数都达不到这个下载量。软件背后的概念才是软件能否成功的核心关键。大概所有的软件开发团队都会先设定一个明确的目标，那就是他们的核心概念要怎么面向目标受众并“改变世界”。这是制造业和“国产”体系中典型的商业方案。
生产或工程方面的特殊需求可以通过相对简单的电脑系统来满足。这些系统往往是没有缺点的。它们高效、稳定，能够很好的完成目标任务。如今的制造厂中，有很多这种类型的软件，从最低级的公司内部工程方案，到最普遍的ERP方案。
但优点也就只有这些。总是会有新的需求出现，让一切又要重来。对我们而言，这个新的需求就是工业 4.0。比如说，我们的ERP系统突然要连接机器；我们的生产线管理工具需要了解质量反馈；规划系统需要了解表面贴装自动化的复杂性；材料配套软件需要支持4级“精确”可追踪功能，并且要实时收到材料。机器间需要传输数据。在这一点上就要强调一下守旧派的“专用解决方案”。确实，额外
开发一个软件然后再整合到原先的系统当中是可行的，或者是尝试将两个系统或技术整合到一起，共同实现制定的目标。但问题是，被整合到一起的各部分当中至少会有一部分是原先没有设计成可以和新添加的部分兼容的。
这就是问题所在。设想一下，假如Daytona公司想让汽车比原先的速度再快一倍，有人提议可以把两辆车焊接在一起。两个引擎，双倍动力，对吗？于是营销部的人就欣喜若狂了，“这种‘四轮转向’、八轮驱动的组合车不仅内部有多余空间，还具备一定弹力，它能有多灵活呢？我们应该把这个想法告诉福特公司！”（另一家公司）
虽然听起来很荒谬，但这就是软件行业解决大多数问题的方式，他们把各种方案当成简单的物理实体结合在一起，在现实中就成了非常低级的折衷方式。从工程科学的角度来看，将解决方案拼凑在一起从本质上来说就是一种非常低级的方式，对软件而言也是如此。当复杂性隐藏在软件里的时候，谁又能看穿这些折衷后得出的方案？
第二种主张——技术的演变不仅仅是增加持续性渐进改善的简单流程。制造业中的改善行动已经证明了这一点。来自改善型项目的巨大收益清楚地显示了收益递减的规律。还有一点是，即使是最精炼的工艺流程也必须要经过“重新发明”。这一点同样适用于软件的开发。数据字节不会随着时间消失，但他们创造这些数据字节的原本意图会随着时间消失。比起守旧派“拼凑成型”的方法，现在的趋势更倾向于为了满足新目的而建造出全新产品。不论你是否喜欢工业 4.0，它都代表着我们对制造业运作方式的看法出现了巨大改变。随着工业革命的来临，提供智能计算机化服务的软件应运而生。
工业 4.0时代，对制造类软件和数字通讯环境的要求和期望至少要比设计任何“守旧派”单点方案的时候要多。现如今，创建和消耗大量数据是生产操作的一部分，所以需要对生产运营的每一个方面都提供真正的全面支持。如果你想控制现代工艺流程工作的方式，你就需要控制数据。而且这些数据不再是简单的数据，而是“大数据”。倒不是说一定是数量很庞大的数据，而是很多不同种类混杂在一起的复杂数据集。
从资产使用、工程和产品知识、材料和供应链、质量、工具、人员以及数百种专业机器中无缝结合的数据，现在正需要下一代解决方案。这种解决方案一定要能覆盖到整个制造流程，从最初的原材料一直到最后的装船运输，同时还要能够处理SMT这样的复杂专业领域。
