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作者：王喜文

出版社：人民邮电出版社

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工业互联网 中美德制造业三国演义试读：

前言

作为制造业大国，德国2013年开始实施一项名为“工业4.0”的国家战略，希望在“工业4.0”中的各个环节应用互联网技术，将数字信息与物理现实社会之间的联系可视化，将生产工艺与管理流程全面融合，由此实现智能工厂，生产出智能产品。相对于传统制造工业，以智能工厂为代表的未来智能制造业是一种理想状态下的生产系统，它能够智能判断产品属性、生产成本、生产时间、物流管理、安全性、信赖性以及可持续性等要素，从而为各个顾客进行最优化的产品定制制造。

美国自然不甘落后。2014年4月，美国的五大产业巨头——AT&T、思科（Cisco）、通用电气（GE）、IBM和英特尔（Intel）在波士顿宣布成立工业互联网联盟。“工业互联网”的主要含义是，在现实世界中，机器、设备和网络能在更深层次与信息世界的大数据和分析连接在一起，带动工业革命和网络革命两大革命性转变。工业互联网基于互联网技术，使制造业的数据流、硬件、软件实现智能交互。未来的制造业中，由智能设备采集大数据之后，利用智能系统的大数据分析工具进行数据挖掘和可视化展现，形成“智能决策”，为生产管理提供实时判断参考，反过来指导生产，优化制造工艺。

美、德两国是制造业大国，在先进制造业方面拥有绝对优势。新一轮工业革命已然到来，两国在制造业上争相发力，但目的都是期望抢占未来制造业的主导权。正当德、美两国激战正酣之际，中国的“组合拳”将全球目光吸引到了东方。2015年3月5日，第十二届全国人民代表大会第三次会议，李克强总理在政府工作报告中提出要实施“中国制造2025”战略和制订“互联网+”行动计划。2015年5月8日，《中国制造2025》经李克强总理签批正式面世，明确提出“力争用十年时间，迈入制造强国行列”；2015年7月4日，国务院发布《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，其中的“互联网+”协同制造是重点行动之一，旨在推动互联网与制造业融合，提升制造业数字化、网络化、智能化水平，加强产业链协作，发展基于互联网的协同制造新模式。在重点领域推进智能制造、大规模个性化定制、网络化协同制造和服务型制造，打造一批网络化协同制造公共服务平台，加快形成制造业网络化产业生态体系。

本书纵向剖析德国“工业4.0”和美国“工业互联网”的本质和核心，以及我国工业和信息化融合发展的历程；横向比较中美德三国的制造业实力与国际合作，探讨未来制造业的创新之战、技术之战、标准之战、市场之战。未来制造业，谁主沉浮？让我们拭目以待！

第一篇美国

在美国政府大力推动“再工业化”与国家制造业创新的背景下，“工业互联网”应运而生。“工业互联网”的主要含义是，在现实世界中，机器、设备和网络能在更深层次与信息世界的大数据和分析连接在一起，带动工业革命和网络革命两大革命性转变。

第一章 美国的再工业化

自2008年金融危机爆发以后，美国经济遭受重创，奥巴马政府于2009年年底启动“再工业化”发展战略，同年12月公布《重振美国制造业框架》；2011年6月和2012年2月相继启动《先进制造业伙伴计划》和《先进制造业国家战略计划》，并通过积极的工业政策，鼓励制造企业重返美国，意在通过大力发展国内制造业和促进出口，达到振兴美国国内工业，进而保证经济平稳、可持续运行的目的。可以说，美国在国际金融危机后提出“再工业化”，意在夺回美国制造业在世界的优势。“再工业化”不是原有工业化的重复，而是以高新技术注入制造业，形成美国制造业的优势。美国“再工业化”是要全面振兴国家制造业体系，大幅增加制造业产出和出口，以求扩大就业，优化产业结构，提升硬实力，实现“经济中心”的回归，并进一步巩固其全球领导地位。“再工业化”是相对于“去工业化”而言的。对于去工业化，存在两个思路来理解：一个是基于国际分工，另一个是基于制造业服务化。从国际分工角度来看，去工业化是指由于某一发达国家或地区生产成本的上升，导致其传统制造业和相应的工作机会纷纷转移到其他生产成本更低的国家或地区；从制造业服务化角度来看，去工业化意味着发达工业化国家或地区的传统制造业逐渐走向衰落，而通过服务化获取更大效益，带来巨大增长。

所以说，“再工业化”，不是传统意义上的制造业回归，它将催生出一种新的生产方式，而带有定制特征的智能设备被普遍应用将成为一大趋势。美国新形势下“再工业化”战略的提出就是一种基于国家战略层面上的制度创新，是一个制度创新与技术创新的持续互动过程。通过“再工业化”，一方面，积极深化计算机、汽车、航空以及为大企业配套的机械、电子零部件等现有高端制造业；另一方面，大力发展清洁能源、医疗信息、航空航天、电动汽车、新材料、节能环保等新兴产业，试图带动传统制造业发展，引领世界新一轮产业革命，以确保在21世纪持续保持全球竞争优势。

2012年3月，奥巴马提出投资10亿美元，创建15个“美国国家制造业创新中心网络计划”（NNMI），以重振美国制造业竞争力。2013年1月，美国总统办公室、国家科学技术委员会、国家先进制造业项目办公室联合发布《制造业创新中心网络发展规划》。2014年10月，美国先进制造伙伴2.0（Advanced Manufacturing Partnership 2.0）指导委员会推出了《振兴美国先进制造业》报告，首先建议制定一个确保美国新兴制造技术领域优势的国家战略，明确要求各政府机构之间、企业之间以及政府机构与企业之间要开展跨界合作，并建议成立一个先进制造业咨询委员会，负责协调高科技企业投入到国家先进制造技术的研究和开发之中。

随着发展中国家劳动力成本和管理成本不断上升，美国、德国的一些知名跨国公司相继加入回流大潮，纷纷把生产线转移回国内。对于美国来说，通过制造业回归，能够完善国内生产经营环境，降低生产成本，充分利用国内外资金，强化创新能力，改造传统制造业和发展新兴产业，重振制造业体系，增加出口和就业。

当然，实现“再工业化”目标，需要有突破性的科技成果支撑，也就是有着新兴技术与产业引领的新一轮工业革命的出现背景。

第二章 GE的工业互联网

工业互联网为何能在当今实现？

其中有多方面原因。最主要的是，当前的机器的性能或潜力还没有充分发挥出来，效率低下问题严重。而问题并非出现在单个机器上，而是系统上的问题，有些复杂性系统让操作人员无法准确判断“如何减少低效率情况的发生”，而采用传统方法来寻求对此类问题的改进却并不现实。因此，开始有人尝试利用基于互联网创新的方法来解决此类问题。计算、信息通信技术支持广泛的仪表可视化、网络监控和大数据分析，智能仪表价格大幅降低，使得大范围配备和监控工业机器得以实现。而且，随着运算能力不断提高，远程数据存储、大数据挖掘等技术逐渐成熟，智能仪表的应用范围变得更加广阔。如果把这些改变用于工厂的机器、设备和网络，那么将颠覆传统的制造思维。

未来的工业都将联网，而工业互联网主要是基于互联网技术，使制造业的数据流、硬件、软件实现智能交互。未来的制造业中，由智能设备采集大数据之后，利用智能系统的大数据分析工具进行数据挖掘和可视化展现，形成“智能决策”，为生产管理提供实时判断参考，反过来指导生产，优化制造工艺（图1-1）。图1-1 工业互联网的三个维度资料来源：《GE工业互联网报告》（作者改译）。

智能设备可以在机器、设施、组织和网络之间实现共享，促进智能协作，并将产生的数据发送到智能系统。

智能系统不仅包括部署在组织内的机器设备，还包括互联网中广泛互联的软件。随着越来越多的机器设备加入工业互联网，可以实现贯通整个组主和网络的智能设备协同效应。深度学习是智能系统内机器联网的一个升级。每台机器的操作经验可以聚合为一个信息系统，从而使整套机器设备能够不断地自行学习，掌握数据和判断能力。以往，在单个的机器设备上，这种深度学习的方式是不可能实现的。例如，从飞机上收集的数据加上航空地理位置与飞行历史记录数据，便可以挖掘出大量有关各种环境下的飞机性能的信息。通过这些大数据的挖掘与应用，可以使整个系统更聪明，从而推动一个持续的知识积累过程。当越来越多的智能设备连接到一个智能系统之中后，结果将是系统不断增强并能自主深度学习，而且变得越来越智能化。

工业互联网的关键是通过大数据实现智能决策。当从智能设备和智能系统采集到了足够多的大数据时，智能决策其实就已经发生了。工业互联网中，智能决策对于应对越来越复杂的系统及机器的互联、设备的互联、组织的互联和庞大的网络来说，十分必要。智能决策就是为了解决系统的复杂性。

当工业互联网的三大要素——智能设备、智能系统、智能决策与机器、设施、组织和网络融合到一起的时候，工业互联网的全部潜能就会体现出来。生产效率提高、成本降低和节能减排所带来的效益将带动整个制造业的转型升级。

所以说，“工业互联网”代表了消费互联网向产业互联网的升级，增强了制造业的软实力，使未来制造业向效率更高、更精细化的方向发展。互联网技术使得制造业在从数字化走向网络化、智能化的同时，传统工业领域的界限也越来越模糊，工业和非工业也将渐渐地难以区分。

第三章 Google向制造业拓展

Google并购策略在近两年发生了方向上的大转折。与以往主要收购从事信息技术和服务开发公司不同的是，近两年来，Google收购了多家机器人公司，其收购策略变化的原因和影响值得深思。收购策略转变凸显出了Google进军现实世界的战略意图。Google希望通过整合网络技术、软硬件技术、机器人技术和人工智能等，实现信息技术与物理世界的充分融合，进而将业务从网络世界拓展到人们生活的各个领域。从Google收购机器人公司的产品来看，涵盖仿真机器人、工业机器人、特种机器人和开发机器人必要的技术和系统，加上此前Google X团队正全力开发的无人驾驶汽车等产品，未来Google机器人可适用于交通运输、制造业、物流等人类生产生活的多个领域（图1-2）。图1-2 Google正在从“信息”领域加速进入“物理”业务领域

这些业务的延伸，加上Google本身信息网络技术的优势，使得Google完全可以打造一个“智能化现实社会网络”——由人工智能系统管理汽车、家电等人类主要生活用品，由机器人进行生产、物流配送和为人们提供各类现实社会服务。这样一来，无疑会大幅提高生产效率、生活效率和社会运转效率。

对于Google来说，一方面，可以从“智能化现实社会网络”获取的大数据中分析出消费者的潜在需求，进而开发出更能迎合消费潜力的产品，也将使其搜索引擎获得更多的广告机会。另一方面，一旦消费者和生产领域对Google的智能化服务产生依赖，Google就可能实现跨网络世界和物理世界的“主宰”。

Google作为全球头号互联网巨头，有着无比强大的影响力。显而易见，Google对制造业的破坏性影响只是时间问题。

第四章 Apple的网络协同制造

2011年年底，美国学者发布了一份名为《捕捉Apple全球供应网络利润》的报告，其中针对iPhone手机利润分配的研究显示，2010年Apple公司每卖出一台iPhone，就独占其中58.5%的利润；除去主要原料供应地占的利润分成，其他利润分配依次是：未归类项目占4.4%，非中国劳工占3.5%，Apple公司以外的美国从业者获得2.4%，中国大陆劳工获得1.8%，欧洲获得1.8%，日本和中国台湾地区各获得0.5%（图1-3）。正因为在价值链中没有技术含量可言，大量劳工尽管付出了强劳动力，但其背后的获得却是最底层的、少之又少的微薄利润。图1-3 iPhone手机利润的分配构成数据出处：《捕捉Apple全球供应网络利润》，2011。

iPhone手机的系列产品包装内一如既往地写着，“Designed by Apple in California，Assembled in China”，意即“Apple 是在美国本土西部太平洋沿岸的加州进行了产品研发与设计，在中国实施的产品组装”。但是，除了很少一部分零部件之外，其他的大多数零部件都不是Apple公司生产的，这已经不是一个秘密了。Apple公司对全球的各类优秀零部件供应商的产品进行了组合，生产出了iPhone、iPad。所以，iPhone是“中国制造”吗？是“美国制造”吗？显然都不是。据日本媒体报道，iPhone6中，摄像头由索尼供货，液晶面板由夏普供货，高频零部件由村田制作所或TDK供货，LED背光模块由美蓓亚等日本企业供货，只不过组装过程是由位于中国境内的富士康公司来完成的。

也就是说，Apple将以往的生产链贯穿起来，形成了智能的生产网，实现了智能手机的网络协同制造（图1-4）。图1-4 生产链向生产网演进

未来制造业中，每个工厂是独立运作的模式，每个工厂都有独立运行的生产管理系统，或者采用一套生产管理系统来管理所有的工厂的操作。但随着企业的发展，企业设置有不同的生产基地及多个工厂，工厂之间往往需要互相调度，合理地利用人力、设备、物料等资源，企业中每个工厂之间的信息的流量越来越多，实时性的要求越来越高，同时每个工厂的数据量和执行的速度的要求也越来越高。这就要求不同工厂之间能够做到网络协同，确保实时的信息传递与共享。

实际上，早在2000年，国际著名的咨询机构ARC就已针对生产制造模式新的发展，详细地分析了自动化、制造业以及信息化技术发展现状，从科技发展趋势对生产制造可能产生影响的角度做出过全面的调查研究，并提出了用工程、生产制造、供应链三个维度描述的数字工厂模型（图1-5）。图1-5 数字工厂模型

从生产流程管理、企业业务管理一直到研究开发产品生命周期的管理而形成的“协同制造模式”（Collaborative Manufacturing Model，CMM），使得制造管理、产品设计、产品服务生命周期和供应链管理、客户关系管理有机地融合在一个完整的企业与市场的闭环系统之中，使企业的价值链从单一的制造环节向上游设计与研发环节延伸，企业的管理链也从上游向下游生产制造控制环节拓展，形成了一个集成了工程、生产制造、供应链和企业管理的网络协同制造系统。“网络协同制造”也在一定程度上借用了CMM的理论，定义了制造商、供应商乃至开发商之间的网络协同结构，主要目的是实现市场与研发的协同、研发与生产的协同、管理与通信的协同，从而形成一个完整的制造网络，由多个制造企业或参与者组成，它们之间相互交换商品和信息，共同执行业务流程。企业、价值链和产品生命周期这三个维度贯穿于各个价值链中的制造参与者之间。

第五章 美国版工业互联网：凭借互联网优势，以互联网吞并制造业

德国是一个以机械行业为支柱的制造业大国。德国企业主要通过企业对企业之间的交易，在固定的零部件和机床领域占据较大的市场份额。作为高福利国家，德国由于纳税和社会保险较高，人工成本也相对较高。为此，德国企业专注于价格竞争危险系数较低、附加值较高的领域。相反，在手机、电视、纺织产品等价格竞争激烈的领域，德国企业很少涉足。

而美国则在面向大众消费的商品的业务智能化、迎合互联网用户偏好的大数据应用上世界领先。例如，网上购物、精准营销的互联网广告等向消费者推销能让消费者本身感兴趣的书籍，其实就是美国企业利用互联网，搜集消费者上网行为以及偏好数据，通过人工智能方法对数据进行挖掘，才做到了向消费者精准推荐商品的智能商务。目前在商务领域应用互联网、人工智能最广泛的是美国企业。推进智能业务最先进的是Amazon、Google、Facebook等美国企业。

就在大家认为美国互联网巨头的人工智能和大数据技术只是进一步提升互联网应用的时候，美国的互联网巨头却悄然利用人工智能和大数据技术进军到了工业领域。Google收购机器人公司，令全球制造业未来充满了变数。Google收购策略变化的背后是其对未来发展新的定位和布局，这种改变不仅将给机器人研制生产带来巨大的变化，而且很可能带动未来制造业的变革。

CPU、操作系统、软件以及云计算等网络平台几乎都由美国掌控霸权。近两年来，Google开始进军机器人领域、研发自动驾驶汽车；Amazon进入手机终端业务，开始实施无人驾驶飞机配送商品……美国互联网巨头正在从“信息”领域加速进入“物理”业务领域。

再加上，美国通用电气、思科、Intel、AT＆T等组成了“工业互联网联盟（IIC）”。种种迹象表明，美国未来将大力发展工业领域的智能业务。也就是说，美国企业开始不再甘心满足于企业对消费者的数字化商业领域，而是开始涉足企业对企业的商业领域。而企业对企业的商业领域是德国企业最擅长的领域。美国一旦大规模进军工业的现实物理世界，必将对市场形成控制，德国的竞争力也将随之大幅降低。

第二篇德国

2009年至2012年欧洲深陷债务危机，德国经济却一枝独秀，依然坚挺。德国经济增长的动力来自其基础产业——制造业所维持的国际竞争力。对于德国而言，制造业是传统的经济增长动力，制造业的发展是德国工业增长不可或缺的因素，基于这一共识，德国政府倾力推动进一步的技术创新，其关键词是“工业4.0”。

第六章 德国的工业4.0

新一代信息通信技术的发展，催生了移动互联网、大数据、云计算、工业可编程控制器等的创新和应用，推动了制造业生产方式和发展模式的深刻变革。在这一过程中，尽管德国拥有世界一流的机器设备和装备制造业，尤其在嵌入式系统和自动化工程领域德国更是处于领军地位，但德国工业面临的挑战及其相对弱项也是显而易见的。一方面，机械设备领域的全球竞争日趋激烈，不仅美国积极重振制造业，亚洲的机械设备制造商也正在奋起直追，威胁德国制造商在全球市场的地位。另一方面，互联网技术是德国工业的相对弱项。为了保持作为全球领先的装备制造供应商以及在嵌入式系统领域的优势，面对新一轮技术革命的挑战，德国推出“工业4.0”战略，其目的就是充分发挥德国的制造业基础及传统优势，大力推动物联网和服务互联网技术在制造业领域的应用，形成信息物理系统（Cyber-Physical System，CPS），以便在向未来制造业迈进的过程中先发制人，与美国争夺新一轮工业革命的话语权。

实施“工业4.0”战略是积极应对新一轮工业革命，争夺国际竞争力和话语权的重要举措。为此，德国的“工业4.0”战略详尽地描绘了信息物理系统（CPS）的概念，希望利用CPS系统，开创新的制造方式，通过传感器物联网紧密连接物理现实世界，将网络空间的高级计算能力有效运用于现实世界中，从而实现“智能工厂”，使得在生产制造过程中，设计、开发、生产有关的所有数据将通过传感器采集并进行分析，形成可自律操作的智能生产系统。

从某种意义上说，“工业4.0”是德国希望阻止信息技术不断融入制造业之后带来的支配地位。一旦制造业各个环节都被云计算接管，那么制造业还是制造业吗？所以，“工业4.0”希望用“信息物理系统”升级“智能工厂”中的“生产设备”，使生产设备因信息物理系统而获得智能，使工厂成为一个实现自律分散型系统的“智能工厂”。那时，云计算不过是制造业中的一个使用对象，不会成为掌控生产制造的中枢所在。

在德国，“工业4.0”概念被认为是以智能制造为主导的第四次工业革命，旨在通过深度应用信息技术和网络物理系统等技术手段，将制造业向智能化方向转型。与美国的第三次工业革命说法不同的是，德国“工业4.0”认为，在制造业领域，将各种资源、信息、物品和人融合在一起，相互联网的众多CPS系统组成了“工业4.0”。CPS包括智能设备、数据存储系统和生产制造业务流程管理，从生产原材料采购到产品出厂，整个生产制造和物流管理过程，都基于信息技术实现数字化、可视化的智能制造。

制造业内植入互联网，是深度应用互联网的无界限、全民化、信息化、传播速度快等特性，创新制造模式、整合生产资源、提升生产效率，从而促进制造业的转型升级。德国“工业4.0”是制造业互联网化的一个体现。具体而言是，在“智能工厂”以“智能生产”方式制造“智能产品”，整个过程贯穿以“网络协同”。（二）“工业3.0”与“工业4.0”的差别“工业4.0”时代的智能化，是在“工业3.0”时代的自动化技术和架构的基础上，实现从集中式中央控制向分散式增强控制的生产模式的转变，利用传感器和互联网让生产设备互联，从而形成一个可以柔性生产的、满足个性化需求的大批量生产模式。

20世纪70年代后期，自动控制系统开始用于生产制造之中。此后，许多工厂都在不断探索如何提高生产效率，如何提高生产质量以及生产的灵活性。一些工厂从机械制造的角度提出了机电一体化、管控一体化：机电一体化实现了流水线工艺，按顺序操作，为大批量生产提供了技术保障，提高了生产效率；管控一体化基于中央控制能够实现集中管理，一定程度上节约了生产制造的成本，提高了生产质量。但是，两者都无法解决生产制造的灵活性问题。

如今，随着信息技术、计算机和通信技术的飞速发展，人们对产品需求的变化，使得灵活性进一步成为生产制造领域面临的最大挑战。具体而言，由于技术的迅猛发展，产品更新换代频繁，产品的生命周期越来越短。对于制造业工厂来说，既要考虑对产品更新换代具有快速响应能力，又要考虑因生命周期缩短而减少产品批量。随之而来的是，成本提升和价格压力问题。“工业4.0”则让生产灵活性的挑战成为新的机遇，将现有的自动化技术通过与迅速发展的互联网、物联网等信息技术相融合来解决柔性化生产问题。“个性化”是有针对性的、量身定制的代名词；“规模化”意味着大批量、重复生产。“工业4.0”时代的智能制造就是让“个性化”和“规模化”这两个在工业生产中相互矛盾的概念相互融合的生产方式，通过互联网技术手段让供应链上的各个环节更加紧密联系、高效协作，使得个性化产品能够以高效率的批量化方式生产，也就是“大规模定制生产”。

通过比较可以看出，大规模定制既保留了大规模生产的低成本和高速度，又具有定制生产的灵活性，将工业化和个性化比较完美地结合在了一起（图2-1）。大规模定制生产也是企业参与竞争的新方法，是制造企业获得成功的一种新的思维模式。大规模定制以顾客愿意支付的价位并以能获得一定利润的成本来高效率地进行产品定制，满足顾客的个性化需要。图2-1 大规模定制生产的优势

定制产品由于更接近互联网时代的个性化需求，所以比标准化产品有更大的价值空间。此外，大规模定制生产通过互联网，使供应商、制造商、经销商以及顾客之间的关系更加紧密。借助互联网和电子商务平台进行大规模定制也可以实现消费者、经销商和制造商等多方的“满意”与“共赢”。

更好地满足个性化需求，提高生产线的柔性是制造业长期追求的目标。而实现大规模定制，需要的是动态配置的生产方式。“工业4.0”报告中描述的动态配置的生产方式主要是指从事作业的机器人（工作站）能够通过网络实时访问所有有关信息，并根据信息内容，自主切换生产方式以及更换生产材料，从而调整成为最匹配模式的生产作业。动态配置的生产方式能够实现为每个客户、每个产品进行不同的设计、零部件构成、产品订单、生产计划、生产制造、物流配送，杜绝整个链条中的浪费环节。与传统生产方式不同的是，动态配置的生产方式在生产之前或者生产过程中，都能够随时变更最初的设计方案。

为此，“工业4.0”描绘的智能工厂中，固定的生产线概念消失了，采取了可以动态、有机地重新构成的模块化生产方式。例如，生产模块可以视为一个“信息物理系统（CPS）”，正在进行装配的汽车能够自律地在生产模块间穿梭，接受所需的装配作业。其中，如果生产、零部件供给环节出现瓶颈，也能够及时调度其他车型的生产资源或者零部件，继续进行生产。也就是说，为每个车型自律性地选择适合的生产模块，进行动态的装配作业。在这种动态配置的生产方式下，可以发挥出MES原本的综合管理功能，能够动态管理设计、装配、测试等整个生产流程，既保证了生产设备的运转效率，又可以使生产种类实现多样化。（三）“工业4.0”描述的智能制造

自动化只是单纯的控制，智能化则是在控制的基础上，通过物联网传感器采集海量生产数据，通过互联网汇集到云计算数据中心，然后通过信息管理系统对大数据进行分析、挖掘，从而制定出正确的决策。这些决策附加给自动化设备的是“智能”，从而提高了生产灵活性和资源利用率，增强了顾客与商业合作伙伴之间的紧密关联度，并提升了工业生产的商业价值（图2-2）。图2-2 “工业4.0”实现的智能

▶生产智能化

全球化分工使得各项生产要素加速流动，市场趋势变化和产品个性化需求对工厂的生产响应时间和柔性化生产能力提出了更高的要求。“工业4.0”时代，生产智能化通过基于信息化的机械、知识、管理和技能等多种要素的有机结合，从着手生产制造之前，就按照交货期、生产数量、优先级、工厂现有资源（人员、设备、物料）的有限生产能力，自动制订出科学的生产计划，从而提高生产效率，实现生产成本的大幅下降，同时实现产品多样性、缩短新产品开发周期，最终实现工厂运营的全面优化变革。

传统制造业时代，材料、能源和信息是工厂生产的三个要素（图2-3）。传统制造业发展的历史，就是工厂利用材料、能源和信息进行物质生产的历史。材料、能源和信息领域的任何技术革命，必然导致生产方式的革命和生产力的飞跃发展。但是，随着移动互联网和云计算、大数据技术的发展，计算机到智能手机等移动终端的演进，越来越多功能强大的智能设备以无线方式实现了与互联网或设备之间的互联，由此衍生出物联网、服务互联网和数据网，推动着物理世界和信息世界以信息物理系统（CPS）的方式相融合。也可以说，是这种技术进步使得制造业领域实现了资源、信息、物品、设备和人的互通互联。

生产智能化实际上就是“工业4.0”时代的重要标志之一——在智能工厂，利用智能设备，将智能物料生产成智能产品，整个过程贯穿以网络协同（图2-4）。图2-3 传统物质生产的要素图2-4 “工业4.0”的智能生产资料来源：《德国工业4.0最终报告》（作者改译）。

通过互通互联，云计算、大数据这些新的互联网技术，和以前的自动化技术结合在一起，生产工序实现纵向系统上的融合，生产设备和设备之间、工人与设备之间的合作，把整个工厂内部联结起来，形成信息物理系统，互相之间可以合作、可以响应，能够开展个性化的生产制造，可以调整产品的生产率，还可以调整利用资源的多少、大小，采用最节约资源的方式。“工业4.0”时代，在智能工厂中，CRM（Customer Relationship Management，客户关系管理）、PDM（Product Data Management，产品数据管理）、SCM（Supply Chain Management，供应链管理）等软件管理系统可能都将实现互联。届时，接到顾客订单的那一瞬间，工厂就会立即自动地向原材料或零部件供应商采购原材料或零部件。原材料或零部件到货后，将被赋予数据，“这是给某某客户生产的某某产品的某某工艺中的原材料或零部件”，使“原材料或零部件”带有信息。带有信息的原材料或零部件也就意味着拥有自己的用途或目的地，成为了“智能物料”。如果在生产过程中，原材料或零部件一旦被错误配送到其他生产线，它就会通过与生产设备开展“对话”，返回属于自己的正确的生产线；如果生产机器之间的原材料不够用，同样，生产机器也可以和订单系统进行“交涉”来增加原材料或零部件数量（图2-5）。图2-5 带有二维码的智能物料（作者拍摄于索菲亚家具定制工厂）

最终，即便是原材料或零部件被嵌入到产品内，由于它还保存着路径流程信息，将会很容易实现追踪溯源（图2-6）。图2-6 带有二维码的智能零部件图2-6 带有二维码的智能零部件（续）资料来源：德国TRUMPF公司。

据媒体报道，SAP全球高级副总裁、全球研发网络总裁柯曼先生在2014中国信息产业经济年会上做了主题为“SAP中国的工业4.0和物联网之道”的演讲。柯曼认为，在“工业4.0”中，所有的事情都变得数字化了。每个产品都有自己独立的ID，企业可以突破地理空间的限制，实现远程操作与服务。建立在大数据预测的基础上，企业能够根据预测结果，为客户量身提供更为延后或者提前的服务，进一步降低风险和成本。在生产的过程中，企业也能够实现更好的能源管理和弹性生产。

▶设备智能化

在未来的智能工厂，每个生产环节清晰可见、高度透明，整个车间有序且高效地运转。“工业4.0”中，自动化设备在原有的控制功能的基础上，附加一定的新功能，就可以实现产品生命周期管理、安全性、可追踪性与节能性等智能化要求。这些为生产设备添加的新功能是指通过为生产线配置众多传感器，让设备具有感知能力，将所感知的信息通过无线网络传送到云计算数据中心，通过大数据分析决策进一步使得自动化设备具有自律管理的智能功能，从而实现设备智能化。“工业4.0”中，在生产线、生产设备中配备的传感器，能够实时抓取数据，然后通过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时的监控。设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合形成了信息物理系统（CPS），使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导设备运转。设备的智能化直接决定了“工业4.0”所要求的智能生产水平。

▶能源管理智能化

近年来，环境和节能减排已成为制造业最重视的课题之一。许多制造业都已经开始应用信息技术，对生产能耗进行管理，以最具经济效益的方式，部署工业节能减排与综合利用的智能化系统架构，从资源、原材料、研发设计、生产制造到废弃物回收再利用处理，形成绿色产品生命周期管理的循环。

▶供应链管理智能化

在传统的制造业生产模式中，无论是工厂还是供应商，都需要为制造业的零部件或原材料的库存支付一定的成本，由于供应商和工厂之间的信息不对称以及非自动的信息交换，因此只能采用按计划或按库存生产的模式，灵活性和效率受到了约束。

供应链管理（SCM）系统应运而生。它是随着20世纪90年代信息技术，特别是互联网的发展，在全球制造业出现企业经营集团化和国际化的形势下提出的新型管理模式。供应链管理是对由供应商、制造商、分销商直至最终顾客构成的供应链系统中的物流、信息流、资金流进行计划协调、控制和优化，旨在降低总成本，同时提高服务水平的一种先进的管理模式。“工业4.0”时代，复杂的制造系统在一定程度上也加速了产业组织结构的转型。传统的大型企业集团掌控的供应链主导型将向产业生态型演变，平台技术以及平台型企业将在产业生态中展现更多的作用。因此，企业竞争战略的重点将不再是做大规模，而将是智能化的供应链管理，在不断变化的动态环境中获得和保持动态的供需协调能力。

供应链管理智能化将统一工厂的零部件库存和供应商的生产流程，从而保证工厂的零部件库存的最小化，降低库存带来的风险，降低生产成本。供应链管理智能化要求企业间的信息采用基于事件驱动的方式交换信息，信息的交换是实时的，并且对方同样可以做出实时的反应，供应链上不同的企业的运作效率与在同一个企业内的运作一样敏捷，满足不断变化的需求的适应性。供应链管理智能化将为供应链上的企业带来更大的利益，供应链上各个企业的协同制造将为降低制造成本和物流成本、缩短制造周期提供更好的服务和有力的保障。

实现上述四个智能化体现了“工业4.0”的宏伟愿景。“工业4.0”认为实现上述四个智能化其实是一个简单的概念：将大量的有关人、信息管理系统、自动化生产设备等物体融入到信息物理系统（CPS）中，在制造系统中，利用产生的数据为企业服务，协同企业的生产和运营。

第七章 信息物理系统

CPS是融合技术，包括计算、通信以及控制（传感器、执行器等），其概念最早由美国国家基金委员会在2006年提出，被认为有望成为继计算机、互联网之后世界信息技术的第三次浪潮，其核心是3C（Computing、Communication、Control）的融合（图2-7）。图2-7 CPS集计算、通信、控制于一体资料来源：《工业4.0：最后一次工业革命》。

中国科学院何积丰院士指出：“CPS，从广义上理解，就是一个在环境感知的基础上，深度融合了计算、通信和控制能力的可控、可信、可扩展的网络化物理设备系统，它通过计算进程和物理进程相互影响的反馈循环实现深度融合和实时交互来增加或扩展新的功能，以安全、可靠、高效和实时的方式监测或者控制一个物理实体。CPS的最终目标是实现信息世界和物理世界的完全融合，构建一个可控、可信、可扩展并且安全高效的CPS网络，并最终从根本上改变人类构建工程物理系统的方式（图2-8）。”信息世界是指工业软件和管理软件、工业设计、互联网和移动互联网等。物理世界是指能源环境、人、工作环境、局域通信以及设备与产品等。

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