工業4.0的說法已經深入人心，稍有涉獵的人都可以朗朗上口，從蒸汽機到電力，從自動化到網路化，說來順理成章，似乎就該這麼走下去。然而，在實踐過程中，我們發現這樣的思路很可能讓企業掉進陷阱。
認識數據的價值
根本的原因在於典範轉移過程中必然出現的「非線性」發展。所有的企業都講究「將本求利」、「凡有投入必得產出」，唯有這樣才能持續累計資源、擴大版圖，想來十分自然。
從80年代開始推進自動化到現在三十餘年，自動化為製造業創造的利潤跟效益難以估算，也造就了全新的工業時代，企業家與工程師們已經習慣了「如果一條自動化產線不夠，那就再來一條吧」的線性思考。
然而，在嘗試進入「工業4.0」階段時，傳統線性思考顯然有所局限，而最大的挑戰來自於必須重新認識數據的價值。
近代工業發展的核心動力來自於電力，而電力主要來自於企業外部，換句話說，國家有義務維持一定的電力供給，以維持產業發展。以企業角度而言，只要簽訂合約、支付電費，就可以使用電力，也因此，對於一般製造業來說，擴充產能的限制條件多半無關電力。
數據要能變現
到了工業4.0時代，數據的重要性瞬間暴增，甚至美日德等工業大國都將數據定義為戰略資產。和過去最大的差異在於，電力可以外購，但企業無法從外部得到攸關自己核心競爭力的數據，所有的數據都來自於內部，而且還需要能夠數據變現。
企業通常自豪收集許多數據，但絕大部分都是將數據存起來，然後再也不聞不問。一方面是沒有足夠的專業與人力分析數據，另一方面則是保存數據的態度，保有的數據多半是賬目一類，已經經過匯總的二級數據，而非原始數據，對於計算經營績效非常重要，但對於生產來說，好比霧裡看花，只見依稀，未得全貌，根本談不到如何深入分析，進而落實數據變現。
變現三步驟
數據變現大致上有幾個需要注意的節點：首先是數據盤點，確認有哪些數據可以使用或援引，其次是釐清數據資產的定義，以及想要從數據中得到什麼資訊、解決什麼問題，然後才是檢視有哪些數據需要採集、儲存。
許多企業反其道而行，不分青紅皂白先投再說，最後才發現收集到的數據無法滿足決策需求，然後層層檢討，最後都是工業4.0的錯，最後安慰自己，「我們現在還不適合，至少這美好的仗我已打過。」
把握「數據變現」三步驟，要讓工業4.0投資快速回收並不難，重點還是在於重新認識數據的戰略價值以及發展可能性，遠遠超越傳統線性思考的想像。