集装箱拖车的轮子太多也过于大了，因此对于货运公司来说，监测这些重型卡车轮胎的磨损情况，并且为其确保和替换轮胎，是一项非常艰难的工作。　　如果货运公司能把所有这些困难移往给轮胎制造商，情况不会怎么样呢？轮胎上可以配备很多小型传感器，自动对轮胎展开监测，并将情况动态返传授给制造商。而轮胎制造商在理解了每个轮胎的情况后，就可以定期决定轮胎的替换和确保了。

　　如此一来，对货运公司而言，运输里程减少了，安全性提高了，责任减少了，对数千个轮胎展开确保的流程获得了修改，甚至被完全中止。在另一边，轮胎制造商接掌了这些工作，也接掌了安全性风险，但也将借此取得报酬--现在，制造商不只是在销售轮胎，堪称在销售行经里程。　　这只是关于数据如何改变制造业的一个实例。

如今，技术市场上还有很多人在四处抹黑大数据和物联网的概念；但事实上，更加强劲的传感器和各类设备通过与后台系统、分析软件和云的相连，早已为各行各业带给了深刻印象的变革。随着这些联网运营方式的普及，制造业不仅获得了构建自动化和建构效率的全新手段，其管理层更加注意到了利润快速增长前景光明的全新增长点--服务。　　这一趋势不可逆转。

根据微软公司委托IDC展开的一项近期研究，制造业在未来四年内从数据中取得的价值将低约3710亿美元。通过更佳地利用数据，他们不仅可以提升生产效率、精简流程，还可以更佳地管理客户关系，提高产品和服务。

美国总统奥巴马最近宣告联邦政府将经费1.4亿美元反对两家新的另设机构，正是因为它们能协助企业进账大大快速增长的数据红利。而在长期以来仍然被视作欧洲生产中心的德国，他们将这种新潮流称作工业4.0--其意义几乎远不如第四次工业革命。

　　对美国、德国，以及世界上其它所有国家而言，这一变革的第一阶段，首先是要从大大快速增长的海量数据中考古效率，将生产车间与后台的IT技术连接起来，包含一个原始的智能系统。这种方式需要协助制造商从生产流程中传输成本，从而减低繁盛经济体的压力，令其其需要以更加较低的生产成本去更佳地参予全球市场竞争。

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