既然谈到智慧转型，就不得不说到智能制造，从最初的工业4.0开始概念一直在不断的变化，但不管如何的变化，其实本质上并没有什么变化，变化的更多的是载体的变化，因为本质需要解决的需求依然是那些需求，而现在手段的多样化算是锦上添花，当然对于有些企业是雪中送炭，但是对于大多数企业来说更多的是雪上加霜。
我们先看一张图片。这张图片在我之前的文章：可复制的一条智能制造之路里面谈到过。
左边依次是数据，集成，互联，创新，x。这个x是我加上去的，代表未来不同的场景。
右边依次是价值，价值流，流动，拉动，追求卓越。这是精益5原则，是《精益思想》提出的，现在依然适用。
如果说，最上面几段提出的乱象问题（也可以参考，生个孩子，盖个房子，智能制造乱象一文）缺乏逻辑的实施的时候，其实并未从数据的角度去看智能，而是为了实施而实施。正如最早年的erp实施一样，其实也是从关注数据开始，只是人们太健忘了，总是喜新厌旧而已。
那么数据对应的是价值，这一下就清晰了很多。
集成呢？如何集成，右边对应的是价值流。
互联呢？不正是流动么？怎么流动呢？
创新怎么创新，可以把右边的拉动看成是客户的需求，不管是内部和外部，一下豁然开朗。
这一点其实在博世演讲嘉宾的分享也提到了，而实际上他们也是这样做的，精益理念的导入是实施工业4.0的基石，对于价值的定义依然是第一步。
而比较起来，动不动就卖软件的一些公司，则显得血腥味太多浓厚了，依靠500强的名头狠狠挥刀，大载一笔，最后留下的确实哭泣的客户。
所以我们需要清晰的认识到，不管是如何的软件，如何的框架，如果缺乏了对价值的定义，而单纯的从数据的角度采集，这样的意义并不大，而且缺乏集成使用的数据，本并没有什么联系，这都为数据清洗，以及交互使用带来了更多的麻烦，从而不能够回归到价值定义的原点上来。
事还是那些事，不过载体的外衣却发生了变化，更加数据化，软件化，智能化，这一切是载体最大的贡献值，但是不要忘记了这些的来源是需求的逻辑原点，即上面图形的右边，而非左边。
而同时如上图所示，除了单点的框架之外，我们更需要设计一个更宏观的框架这样有助于我们去思考未来，并站在未来看现在，从而反哺于未来。
但是在定义整体框架的时候，我们更注重了当前需求的价值定义，例如qcd之类的，当时往往忽视了本质价值的定义，即人才的育成，这一点在目前众多的所谓工业互联网框架中完全没有被提到，即hr所担负的角色应该是什么，人才育成在未来中又是什么样的角色，这一点才更应该被重视和思考。
我们需要的并不仅仅是冰冷的数据，而是活生生的人，可以learn的人。如果你注意到learn是可以拆解成lean r 的话，那么在lean中可以继续rethink反思的人才是可以真正迎接未来的人，而这或许是可以to future的人吧。
所以可以复制的未来之路就是一条价值之路，是一条人才育成之路，是一条反思之路，同样也是一条原点之路。