四次工業革命的到來為各個國家提供了發展和轉型的機遇，也面臨競爭力格局變化的挑戰，智能制造成為各國競爭的新戰場。各國圍繞制造業，都提出了相應的戰略——美國的“國家制造創新網絡”、德國的“工業4.0”，日本的“工業價值鏈”，當然還有中國的“中國制造2025”。那么，這些戰略之間有何差異呢？而形成這些差異的根本原因又是什么？
對知識的理解、積累和傳承方式差異，決定了制造哲學和文化
對制造業而言，簡單地來講即是“發現問題（比如質量缺陷、精度缺失、設備故障、成本較高、效率低下等）、了解問題，在此過程中獲取信息，并將其抽象化為知識，再利用知識去認識、解決和避免問題的過程。”
了解和解決問題的手段和方法決定了所獲得知識的形式，而將知識抽象化加以運用的過程和形式則決定了知識傳承的形式。這個過程可以通過“人來完成”、“數據來完成”或是“系統來完成”，這也是決定一個國家制造哲學的最根本原因。
日本：“通過組織文化和人的訓練不斷改善，在知識承載上非常依賴人”
日本獨特的克忍、服從和集體觀念文化也深深地影響了日本的制造文化，其最主要的特征就是通過組織的不斷優化、文化建設和人的訓練來解決生產系統中的問題。這一點相信國內許多制造企業都感同身受，因為大家在接受精益培訓的時候被反復強調的3個方面就是“公司文化”、“三級組織”和“人才訓練”。最典型的體現就是日本在20世紀70年代提出的以“全生產系統維護（TPM)”為核心的生產管理體系。其核心思想可以用“三全”來概括：全效率、全系統和全員參與。實現方式主要包括在3個方面的改善：提高工作技能、改進團隊精神和改善工作環境，以致在20世紀90年代以后日本選擇“精益制造（Lean Manufacturing）”作為其轉型方向，而非“6-sigma質量管理體系”。
日本企業在人才的培養方面也是不遺余力的，尤其是“雇員終身制”文化，將雇員與企業的命運緊密聯系在一起，使得人的經驗和知識能夠在企業內部積累、運用和傳承。
日本企業解決問題的方式通常是：
發生問題→人員迅速到現場、確認現物、探究現實（三現)，并解決問題→分析問題產生的原因，通過改善來避免問題
最終的知識落在了人的身上，人的技能提升之后，解決和避免問題的能力也就上升了。
因此對于日本企業而言，員工是最重要的價值，對人的信任遠勝于對設備、數據和系統的信任，所有的自動化或是信息化建設也都是圍繞著幫助人去工作為目的，所以日本企業從來不會談機器換人或是無人工廠。
德國：“通過設備和生產系統的不斷升級，將知識固化在設備上”
德國的先進設備和自動化的生產線是舉世聞名的，可以說在裝備制造業的實力上有著傲視群雄的資格。同時德國人嚴謹的風格，以及其獨特的“學徒制”高等教育模式，使得德國制造業的風格非常務實，理論研究與工業應用的結合也最緊密。然而德國也很早就面臨勞動力短缺的間題，在2015年各國競爭力指數的報告中，勞動力是德國唯一弱于創新驅動型國家平均水平的一項。因此，德國不得不通過研發更先進的裝備和高度集成自動的生產線來彌補這個不足。
德國的制造業解決問題的邏輯是：
發生問題→人（或裝備）解決問題→將解決問題的知識和流程固化到裝備和生產線中→對相似問題自動解決或避免
舉個比較直觀的例子來比較日本和德國解決問題方式的不同：如果生產線上經常發生物料分揀出錯的現象，那么日本的解決方式很有可能是改善物料辨識度（顏色等）、員工訓練，以及設置復查制度。而德國則很可能會設計一個射頻識別（RFID)掃碼自動分揀系統，或是利用圖像識別+機械手臂自動進行分揀。
美國：“從數據和移民中獲得新的知識，并擅長顛覆和重新定義問題”
與日本和德國相比，美國在解決問題的方式中最注重數據的作用，無論是客戶的需求分析、客戶關系管理、生產過程中的質量管理、設備的健康管理、供應鏈管理、產品的服役期管理和服務等方面都大量地依靠數據進行。這也造成了20世紀90年代后美國與日本選擇了兩種不同的制造系統改善方式，美國企業普遍選擇了非常依賴數據的6-sigma體系，而日本選擇了非常依賴人和制度的精益管理體系。
中國的制造企業在2000年以后的質量和管理改革上，大多選擇了精益體系這條道路，一方面因為中國與日本文化的相似性，更多的還是因為中國企業普遍缺乏數據的積累和信息化基礎，這個問題到現在也依然沒有解決。
除了從生產系統中獲取數據以外，美國還在21世紀初提出了“產品全生命周期管理（PLM)”的概念，核心是對所有與產品相關的數據在整個生命周期內進行管理，管理的對象即為產品的數據，目的是全生命周期的增值服務和實現到設計端的數據閉環。
