从蓝图规划到具体实施，宝武西门子联合探索工业4.0项目探索已扩展至宝山基地不同的车间。我们当时定义了12个研究方向，涵盖数字化工厂、仿真、工业大数据、工业网絡、安全架构、智慧物流等，围绕这十二个方向，我们在每个工厂寻找不同的合作点，以及可以落地、复制的先导项目。
目前，我们在宝武集团的十多个工厂内有20多个不同类型的项目，这些项目包含设备诊断与运维合作、质量大数据分析、3D建模及设备文档数字化合作、工业信息安全方向的调研、无线通信不同场合的应用、精细化节能以及补油机器人上RFID识别的合作。目前来看，这些项目还不够“解渴”， 无法达到“工业4.0”预期。但在相互碰撞、互促思考的过程中，有三点值得分享。 一是必须基于工厂实际需求和成本考虑。在辅助生产线或上下游物流环节会有效率提升的较大提升空间；二是钢铁行业不再是蓝海， 不再有巨额的投资，而且在过去30多年的建设中行业已实现高度自动化和信息化，现在需要实现数字化、进而智能化；三是数字化需从数据标准化、设计交付开始，这需要国家从标准层面推动，新建工厂可从设计、工程、调试、运维建立基于设备生命周期、产品生命周期和一体化管控的协同平台。在宝武项目中，我们重点考虑基于生产线的需求以及智能制造人才的培养。
探索工业4.0实践中，我们积累了对于一些问题的理解。
智能制造的标准问题
如何界定一个项目是否是智能制造项目其实很难。目前可供参考的只有RAMI 4.0 标准模型和中国智能制造标准模型（IMSA），我们就从这两个模型出发试图理解我们所做项目所处的位置，结果是有的符合模型，有的在模型边界，有的被模型离散了。目前，我们的项目已被国家智能制造标准化总体组选为中德智能制造标准对接的验证项目。
工业4.0概念与物联网/网络化的联系
一个设备有一个虚拟的数字化描述，通过数据的传输，形成数据链，即网络化后由信息变为数据， 当数据形成数据流后就能产生价值。这就是我们为什么提到数字化、网络化和智能化。一个实际的物体能够形成一个数字化的外壳，就是很明显的物联网概念。
制造过程如何智能化
例如，产品周期管理是一个真实存在的业务环，我们可以用技术手段和信息手段把它统一管理起来，从设计、制造、运维到销售、服务把它串联起来。原来以生产为核心的组织管理转变为现在以设计质量为核心的组织管理，这就回答了在制造过程中如何智能化的问题。
对于工业4.0探索实践，我有四点建议。
1. 对于数据标准化和数字化交付， 国家需要尽快开展实践和标准制定， 从设计、工程、运维、服务形成统一的数据管理，为数字化、网络化进而智能化打下基础。
2.对于利用“智能制造“或“工业4.0”为话题制造“网红”需要管控，目前一些所谓的“网红”并没有在一线工作过、设计过、管理过。国家需要掌握智能制造的话语权，鼓励真正的实践企业成为“网红”。
3.需要真正培养一批懂技术、来自工厂一线的、理解市场、理解需求的IT与OT相结合的人才，让他们成为智能制造的技术专家。
4.智能制造必须是制造上的智能， 必须回归制造本身， 这一过程需要时间和实践积累。