制造业是一个国家综合国力最重要的体现，随着经济危机及第四次科技革命的到来，世界大国纷纷将制造业摆上了至关重要的位置，不管是美国的“国家制造创新网络”、德国的“工业4.0”， 还是日本的“工业价值链”，中国的“中国制造2025”，都是大力发展制造业的战略选择。

世界制造业大国德国、日本和美国的制造业究竟有何差异？

简单来说，制造业就是一个发现问题—了解问题—总结问题—避免问题的过程，这个过程大致有三个路径，分别是“人来完成”、“设备来完成”、“数据来完成”或是“系统来完成”。

日本：主要由人来完成

日本企业认为，员工是最重要的价值，因此他们对人的重视非同一般，非常在意人的作用，重视人的经验在企业内部的传承，所以才有了“雇员终身制”的文化。

日本制造业企业解决问题的常规思路是：发生问题—人员迅速到现场、确认现物、探究现实（三现)—解决问题—分析原因—通过改善来避免问题。因此在20世纪90年代以后，日本选择了“精益制造”作为其转型方向。

当然，日本这种重视人的思维也有弊端，如人的判断力和评判标准并无机器准确客观，人才如果流失或者后备人才补充不足容易造成断层式的技术流失。

德国：主要由设备来完成

德国制造举世闻名，德国人更以严谨著称，德国先进的工业设备、学徒制高等教育模式都备受世人称道。

德国制造业解决问题的逻辑是：发生问题—人（或装备）解决问题—将解决问题的知识和流程固化到装备和生产线中—对相似问题自动解决或避免。

总之，德国制造业旨在通过不断发现问题，及时通过分析问题的结果更新设备，最终将可能发生的问题扼杀在摇篮里，尽可能地避免一切人为因素。

但这也造成了德国制造一个非常明显的缺陷——设备产生问题较少，这就导致德国制造业没有数据积累。加上发展中国家的崛起，德国出口增长缓慢。德国人不得不思考一种更聪明的方式——从单纯卖产品到卖整套方案或服务（将知识以软件或工具包的形式提供给客户），从而实现在客户身上的可持续的盈利能力，这也是工业4.0计划的背景。

美国：主要由数据来完成

与日本主要依靠人、德国主要依靠设备不同，美国在制造业方面具有自己的特点——主要依靠数据，并十分重视数据积累、数据分析、用数据解决问题并在此基础上进行颠覆式创新。

早在21世纪初，美国就提出了“产品全生命周期管理（PLM)”的概念，旨在对所有与产品相关的数据在整个生命周期内进行管理。大多数美国企业都高度依赖统计数据的6-sigma体系。统计数据是6-sigma体系管理的重要工具，所有的生产表现、执行能力等，都可以量化为详细的数据，结果清楚明了。决策者寻找问题、掌握情况、类比分析、做出决策等，也都以统计资料与财务数据为依据。