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工業4.0、中國制造2025、物聯網、工業大數據也是職業發展的必由之路。

一家工廠采用了一定的方法來提高效率（例如，一家工廠的在線主管突然決定讓一個車站繼續生產，直到他看到缺乏中間庫存）。

然后工廠負責人通過總結這種方法(拉動可能比推動好)獲得了知識(拉動)。

然后在工廠進一步推廣該系統，提高整個工廠的效率，進一步提高知識（完善的拉動系統設計和應用方法）

這些知識推廣到整個行業，提高整個行業的水平，整個行業對這些知識的探索，進一步提高了這些知識。（豐田生產系統TPS被總結為精益生產，并推廣到世界各地）

工業工程知識、精益生產知識、6sigma知識和這些知識體系的內容大多是通過實踐-總結-完善-進一步指導實踐的過程進行的。

工業工程，精益生產，6sigma。

首選，與這些概念相關的術語和方法的應用，都是為了提高效率

一個工業企業如何理解效率，就是用更少的人，更少的時間，更少的資源，更好更準確的(Quality)，更快的完成更多的任務，生產更多的產品。

稍微定義一下這些概念:

工業工程是工業企業管理中發展起來的一門學科。其核心是管理工業企業的行為，如人、行動、材料和時間，以提高效率。這是一個非常大的概念。幾乎所有工業企業的管理行為都可以歸納為這個術語，新內容也在不斷擴展。

精益生產是一種管理方式和管理方法體系。它可以被視為工業工程的子集。請參考文章：

Leanproduction精益生產01:Lean的歷史和TPS。

6sigma六西格瑪是一系列利用統計方法確保產品質量的管理方法。以德國的6sigma課程為例。管理理念的一部分是精益生產的內容，然后是DMAIC中使用的工具（Define、Measure、Analyze、Improve和Control）。

也許，如果你的專業叫做工業工程，精益生產很可能是一門單獨的課程，6sigma可能是專業課程的一部分。

在定義之初，精益生產是管理整個企業甚至整個行業價值鏈的指導思想。從發展到不斷完善，內容越來越多。關于精益生產

然而，作為一種系統管理方法，6sigma出現得晚得多，只是在通用電氣公司以工具箱的形式出現。后來，它經歷了大量的擴展，這是一種類似于商業化的行為。這些工具和內容不是6sigma獨有的，但它使用一個盒子系統（DMAIC）來安裝所有這些東西并進行商業化，包括綠帶、黑帶等。這個盒子不是很獨特。參考DemingPDCA。

機遇與挑戰兩種方式：傳統工業工程與工業4.0:。

我的一位導演說，提高效率的最終方法有兩種:

工業工程達到極致，人機合作效率達到極致。

智能工廠的極致、機器、數據、人工智能使整體效率達到極致。

兩個方向沒有矛盾，而是相輔相成。雖然是不同的發展方向，但并非背道而馳。現代工廠的改進和優化措施也是兩者的結合。

工業工程是數字化的。

曾經面試過一家在精益生產行業做得很好的咨詢公司，總部在德國。面試官說:在企業流程優化之前，不應該數字化。

大量數據分析師還表示，數據分析往往不能創造價值，而是為傳統行業服務創造價值。這意味著指導特定的工業生產、供應鏈、現場管理或傳統的工業項目知識。如何接受訂單，規劃供應鏈，安排生產，確保質量，即使在智能工廠，在高級人工智能出現之前，這些仍然是最基本的東西。

如果沒有工業工程的基礎，智能工廠和智能供應鏈只是空中閣樓。

1+1>2配合工業工程，提高效率。

數字智能工廠與工業項目相結合，并不是一個新的話題。例如，利用數據、運籌學來安排物流計劃、生產計劃、統計和數據挖掘來分析質量缺陷，進一步提高質量。

當智能工廠的概念能夠實現時，工業工程和精益生產不會被淘汰，而是會借用智能工廠的工具發揮更大的作用。