第四次工业（也常被称为工业4.0）引发了一系列的技术演变，这其中牵扯到了数字、物理和生物等各个领域，所产生的影响几乎覆盖了我们生活的方方面面。
我们已经见证了它对于电子商务、实体零售、交通运输以及物流等行业的影响。这些行业的客户越来越多开始使用移动设备进行购物并且需求也愈发个性化，他们希望能够得到即时的服务，因此如果公司不能顺应工业4.0的潮流作出改变，那么他们很快就会被淘汰。
随着技术飞速的发展，公司往往不会选择从头开始开发新的解决方案，而是会与诸如大学、风险投资公司、企业孵化器等精英机构开展合作，以经过验证的技术为基础形成一种开发的创新模式。
工业4.0的核心在于供应链的转型。对霍尼韦尔来说，我们在这条价值流中的多个环节耕耘多年（从配送中心到零售展示厅），旨在开发新的技术来应对这些独特的难题。最终我们发现解决问题的关键在于软件。没有软件的帮助，实体设备就无法带来更多的价值。只有将智能、计算能力和软件结合到一起才能充分发挥产品的作用，让互联配送中心的理念成为现实。
在霍尼韦尔，50%以上的工程师是软件工程师。我们正在开发那些能够让霍尼韦尔快速适应新技术的软件，以便我们更好地为客户服务。根据对合作伙伴以及客户在未来需求的了解，我认为第四次工业有四大支柱——
云和网络安全 云软件平台是未来普及互联产品的关键，它将成为推行新技术的重要基础。这种新兴涌现的平台和基础设施对于转型的推进是非常重要的。越来越多的机器数据和功能将被部署到云上面，以便带来更多数据驱动的服务。越来越多的云部署，对安全可靠的通信要求更高，对机器和用户复杂的身份及访问管理的要求也更高。
工业物联网（IoT） 我之前提到过软件将会成为变革中重要的一环。我们已经见证过三个不同阶段的软件，或者我会将其称为物联网。大约十年前，人们还只是停留在将物联网设备连接至云平台上软件的层面，这只是一个维度的连接。几年之后，这种连接就变成物理设备及其数字对象双向连接而形成的闭环连接。
而如今，我们可以看到所有的设备都已经实现了智能和自主。在这一过程中，我们需要适应新兴涌现的技术，并将它们运用到产品之中，从而使自己的产品和服务变得与众不同。现场设备将通过更多集中化的进行相互通信和交互。
机器学习和大数据 在工业4.0中，机器学习分为两大性的阶段。第一阶段是基于可编程序逻辑（PLC）的机器人流程，其中软件经过硬编码以便执行特定的重复性工作（例如让数控机床的机械臂切割金属）。下一代机器学习主要是关于实时数据处理。例如，这个时代的系统可以在纳秒内完成对机械臂拾取盒子的情况的查看和管理。机器从众多不同来源收集数据并进行全面分析的能力正在飞速发展，这也为进一步开发机器学习算法奠定了基础。
自主系统 在网络购物快速发展的推动下，电子商务运营中心即将迎来机器人时代。机器人的价格会不断下降，而它们的功能相比如今制造业所使用的机器人而言只会更多。我们最近开始与一所一流的研究型大学展开合作，一同开发下一代用于配送中心的人工智能和机器人技术。机器人能够有效地提升大型综合配送中心的效率。
这四大支柱让整个供应链变得更加高效。解决方案供应商所要做的就是了解这些行业以及他们的供应链的运营方式，然后为他们提供整合的系统来提高他们的利润。
我们目前正在经历工业4.0的变革，而以这样的速度发展下去，工业5.0似乎就在眼前了。随着产品的互联程度越来越高，我们现在所开发的安全解决方案以及在整条供应链中所实现的效率是十年前想都不敢想的，而软件将是推动我们前进的主要动力之一。
