随着《中国制造2025》的发布，工业4.0成为了今年来的热门话题，本书无疑贴合了这一潮流，同时将前几年的热门话题大数据结合到了一起，作为了解工业4.0的普识教材还是不错的。当然，作为学者书籍，难免包含了其在该领域的学术观点和论述，部分内容读起来会感觉到是学术论文的简单堆叠。
工业4.0的核心是智能化，目标是价值创造，围绕这两个部门展开论述：
1、智能化的基础是信息技术，实现实时自动的对数据进行分析、管理、决策和反馈。其以CPS技术的大数据分析为核心。工业大数据与互联网大数据不同，要解决3B问题，其要求具有的高质量和准确性，同时数据量全，且要从价值和功能的角度对数据进行逻辑分析，而不仅仅是对数据的统计分析。工业大数据的技术发展经历了从远程监控到分析中心再到分析平台的三个阶段，其对应的商业模式也从以产品为核心的状态监控，及时处理问题的附加服务，到以使用为核心的预测性维护产品租赁体系和信息服务，到目前的以用户为中心，以社区为基础用户为主导的平台式服务生态体系，实现按需的个性化自服务和分享经济。从工业领域的纵向应用来看由智能设备到智能工厂最后到智能服务，通过工业大数据以单个设备的自省、自比较为基础实现无忧生产，到全价值链的协同优化。实现预测式制造模式，将不确定性透明化。同时作者也提供了基于CPS的5C体系架构，即智能感知层、信息挖掘层、网络层、认知层、配置层，实现数据到信息到价值的转化。
2、价值创造应验了中国的古话“有之以为利，无之以为用”，作者提出了煎蛋模型的概念即6M6C模型。在产品本身功能的基础上要扩展其给客户带来的价值，采用主控式创新，以情景模拟的方式来识别客户潜在需求，而不再是仅仅关注技术领先的跨越性和持续性创新。对于具体如何实施，作者也提供了创新矩阵、关系图和应用地图三种工具并提供了案例。
同为工业4.0，但各国的实现方式和侧重点不尽相同。德国基于装备制造业等制造领域的优势以智能制造为突破口，而美国则在虚拟经济和科技领先的背景下以智能服务为契机。而中国拥有十分广大且高度弹性的市场，在收集和使用数据上具有优势，这也将是中国实现工业4.0的捷径和突破口，可以预见，在以为客户创造价值的智能化数据处理方面将会诞生一大批新的商业模式和成功企业。