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智能制造：先学走 再学跑
　　智能制造的热潮席卷整个制造业，这场革命的热度堪比奥运，企业们纷纷摩拳擦掌，跃跃欲试，唯恐落后于人。其实，热情背后所折射出的是中国制造企业在面临经济增速放缓，竞争加剧的严峻形式下的选择，无可厚非。毕竟，中国制造也亟待有创新驱动的新变革，智能制造的推进也是顺应了这一需求，因此和企业期待一拍即合。　　　　最近有一些机会和企业接触，听得最多的就是&我们马上要上智能工厂&，&我们要怎么建智能工厂&，但深入接触之后发现，这些企业中有的管理比较混乱，有的信息化架构雏形都未形成，有的甚至大多数不知道智能制造到底是什么，这让我感到有些许无耐，想要变革是好事情，想要借力智能制造完成企业转型升级没有什么不对，然而盲从，则危矣。毕竟，智能制造是一个比较复杂的建设过程，涉及到的关键技术很多，盲目只能是劳民伤财。　　　　e-works之前已经就智能制造的内涵做出过明确的分析。智能制造的内涵是实现整个制造业价值链的智能化和创新，是信息化与工业化深度融合的进一步提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。智能制造包括开发智能产品；应用智能装备；自底向上建立智能产线，构建智能车间，打造智能工厂；践行智能研发；形成智能物流和供应链体系；开展智能管理；推进智能服务；最终实现智能决策。目前智能制造的&智能&还处于Smart的层次，智能制造系统具有数据采集、数据处理、数据分析的能力，能够准确执行指令，能够实现闭环反馈；而智能制造的趋势是真正实现&Intelligent&，智能制造系统能够实现自主学习、自主决策，不断优化。　　　　对于中国大多数制造企业，智能制造其实还比较遥远。作为一个信息化建设尚未进入高阶，两化融合工作也在持续推进的时候，能够迈向智能制造，取得信息化与工业化深度融合的进一步提升的企业毕竟是少数。结合我们近期做的一个调查，以电子行业为例，真正实现制造能制造的企业不足两位数，可见绝大多数企业都处在智能制造的基础构建阶段。那又有很多人在问，那我能不能直接基础构建与智能制造一步跨越，比方说有人在问是否可以从工业2.0直接跨越到工业4.0，跨越式发展并不是什么新词汇，然而智能制造或者是工业几点几的跨越需要慎重，我个人也持保留态度，在我看来不积跬步无以至&智&造，智能制造也好，工业4.0也好都是一个循序渐进的过程，没有好的管理基础，信息化建设往往根基不牢，甚至形同虚设。工业化自动化的提升也并非买几个数控机床就能解决的问题，因此先学会走，才能跑向智能制造。　　　　另外，智能制造涉及到的技术很多，智能研发、智能装备，智能管理、智能物流与供应链、智能决策、智能产品、智能服务等等，对于企业而言都是迈向智能制造的可选项，并不是全部实现才叫智能制造，要根据企业的实际情况选择适合自身的发展路径，目前大多数专家认为，数据的自动采集是制造制造的第一步，其次是人机交互，信息交互等，无论怎样基础工作都是不容忽视的。& & & &智能制造：http://www.&
智能制造变革十大趋势
　　制造业是国民经济的支柱产业，是工业化和现代化的主导力量，是衡量一个国家或地区综合经济实力和国际竞争力的重要标志。当前，新一轮科技革命与产业变革风起云涌，以信息技术与制造业加速融合为主要特征的成为全球制造业发展的主要趋势。　　　　智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。　　　　为深入研究智能制造的基本特征、驱动要素、产业演进、商业创新、业态模式等，提出制造业范式变革的新研判、新思想和新理论，服务政府决策与产业创新，清华大学全球4.5产业研究院与赛迪顾问股份有限公司组成联合研究团队，依托&全球产业创新网络&，将陆续发布智能制造相关领域一系列最新研究成果，本次推出的《2016中国智能制造十大变革趋势》是上述系列研究成果之一。　　　　科技创新始终是推动人类社会生产生活方式产生深刻变革的重要力量。当前，信息技术、新能源、新材料、生物技术等重要领域和前沿方向的革命性突破和交叉融合，正在引发新一轮产业变革，将对全球制造业产生颠覆性的影响，并改变全球制造业的发展格局。特别是新一代信息技术与制造业的深度融合，将促进制造模式、生产组织方式和产业形态的深刻变革。2016年既是中国经济社会发展&十三五&的开局之年，按照&中国制造2025&的战略部署，坚持走中国特色新型工业化道路，以促进制造业创新发展为主题，以提质增效为中心，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向，强化工业基础能力，提高综合集成水平，完善多层次多类型人才培养体系，促进产业转型升级，培育有中国特色的制造文化，实现制造业由大变强的历史跨越。在此背景下，研究团队对中国智能制造的变革趋势做出如下研判。　　　　趋势一：产业组织模式的变革将重塑现有工业体系　　　　信息时代制造业创新特点正在发生显著变化，一是科研工具日益数字化、智能化;二是创新模式向异地化、协同化方向发展;三是用户参与创新过程更容易，众创模式逐步普及;四是技术更新周期缩短，创新速度加快;五是研发(包括设计、研究、试验)手段虚拟化、网络化。智能制造内在表现为：多种学科交叉、多种技术融合、多种工艺复合、多种材料混用、多种资源整合、多种人才聚集;外在表现为：更新速度加快、研发周期缩短、定制生产普遍、模式创新活跃。在这一趋势的推动下，中国现有工业体系会逐步瓦解、重构，新的制造模式、组织方式、产业形态等大量涌现。　　　　趋势二：中国市场需求的战略纵深极具全球性价值　　　　从全球看，门类齐全、发展水平参差不齐的中国制造业，恰如全球制造行业的一个缩微版本，基于中国市场中发展的技术、产品和业务模式，具有全球应用前景。因此，从某种意义上讲，中国就是全球市场竞争的前哨战，&胜了中国，赢得全球&，如通讯设备领域的华为、中兴。可以预期，基于中国需求多样化、动态化特征发展出来的制造业产业升级的经验，将来也能够应用到全球其他市场，这也是中国企业对全球产业升级的重要贡献。　　　　《财富》杂志发布&世界500强&榜单上，中国企业上榜数量逐年提高，2015年达到106家，占总数的21.2%，比美国少22家，已接近日本的两倍。我们相信，中国独特的优势一定会&训练&出越来越多具有全球竞争力的创新型企业。　　　　趋势三：规模庞大、层次多样的需求将不断被创造　　　　中国制造业具有规模体量大、结构体系完备、发展水平参差不齐的显著特点，中国制造业在整体转型升级的过程中，处于不同发展水平的领域和行业也将成波次地动态推进。首先，中国各行业巨大市场，将为企业新技术的孕育提供所必需的规模门槛。其次，需求差异化将提供多样化使用场景，可用于试验不同的技术产品和升级路径。第三，由于市场需求差异大，技术创新和扩散在行业都要经历一个过程，企业将面对接力式的需求浪潮。因此，庞大市场中不同发展阶段的企业对生产装备自动化、信息化和智能化的各类需求，将长时间同时并存。从这个意义上说，全球没有任何一个其他市场，可以孕育如此多样性、成规模的创新需求。　　　　总体来看，中国仍处于工业化中期阶段，与先进国家相比还有较大差距。通过对占世界制造业总产值70%以上的15个国家的制造业质量竞争力的对比分析，中国整体制造业竞争力排名第13位。当前，中国正加速进入工业化中后期，各产业部门新的装备需求、普通民众新的消费需求、社会治理服务新的能力需求、国际竞争和国防建设新的安全需求，在生产装备技术水平、消费品品质提升、公共设施设备供给、重大技术装备等各方面，一个有13多亿人口、加速工业化的中国，创造出一个需求不断升级的庞大市场。　　　　趋势四：催生大量以服务型制造为代表的新兴业态　　　　产业升级的本质是生产要素成本攀升与产业价值链提升之间的一场马拉松式的竞赛，这场竞赛决定了一个国家能否迈过中等收入陷阱、能否冲破高收入之墙。制造业服务化是提升产业价值链的重要途径，是信息化时代一个企业乃至一个国家赢得这场竞赛的关键。发达国家制造业服务化水平明显高于工业化进程中的国家。美国的制造业服务型制造大概占到了60%，而中国的制造业服务型制造只占了不到2%。　　　　产业互联网时代，企业成功的核心是能否从观念、技术、商业模式上进行改造，使每个企业不再只是产品生产者、服务提供者，而是通过产品与服务，与客户建立了&强关系&，能成为24小时在线，了解、预测客户需求的&客户运营商&(Customer Operator)。　　　　服务以各种形式融入到了制造业研发设计、生产制造、经营管理、销售运维等环节，有价值创造的可能就有服务形态的出现。服务型制造主要模式有：基于产品研发设计的增值服务，基于产品效能提升的增值服务，基于产品交易便捷化的增值服务，基于产品集成整合的增值服务，从基于产品的服务到基于需求的服务等。　　　　趋势五：竞争焦点从价值链提升转向价值网络构建　　　　互联网使信息搜寻、沟通、协商谈判、支付等交易环节变得更加容易，显著降低了企业各种交易成本。同时，互联网聚合了群体创造的力量，用户、供应商、合作伙伴等越来越多地参与到企业的价值创造活动中，显著降低了企业的管理成本。于是在市场机制和企业机制之间，出现了&第三只手&&&价值网络机制，即通过整合资源而不是一体化或简单交易，以开放、共享、互利、对等、协作的方式，与合作伙伴形成利益共享的价值共同体，共同创造和分享价值。　　　　价值网络提供了获取信息、资源、市场、技术的新机制，不仅降低了交易成本和管理成本，更重要的是，发挥了规模经济、范围经济和网络外部性经济，创造了更大的价值空间，在实现和交付客户价值的同时帮助企业实现战略目标。以上这些因素交织在一起，相互作用，不仅增强了商业环境的不确定性、未来的不可预测性、商业系统的复杂性，更导致了破坏性的、大规模的商业力量的转移。全球商业已经进入新的结构性变化的时期，企业创造价值的方式和逻辑发生了根本性的变化，新的治理机制正在形成。　　　　趋势六：创新模式从组织内部转向开放性众包平台　　　　工业革命以来，社会生产方式经历了三个阶段。第一个阶段是1910年代开始的大规模制造阶段。得益于标准化作业流程和流水线，福特T型车得以大规模生产。第二个阶段是始于1980年代的大规模定制阶段。在大规模定制环节，用户开始有更多的选择余地和更多的满足感。在企业与用户之间，也开始出现了互动。第三个阶段，可以称作个性化定制阶段。消费者更加追求个性化，大众市场被打碎，重新分化组合，呈现多品种、少批量、碎片化，消费者甚至开始进行DIY。消费者通过量身定做这个过程，彰显自己的个性，表达自我的情感诉求。纵观生产方式转变的三个阶段，生产者和消费者的互动关系在悄然变化，消费者开始一步一步参与到产品价值创造的环节，出现了&产消合一&。　　　　新经济模式下，除了消费者以外，供应商、合作伙伴等利益相关者也越来越多地参与企业的价值创造活动，即众包或群体创造。众包以开放的平台，聚合用户、供应商、合作伙伴以及员工的智慧，发挥企业内部和外部群体创造的力量，来自不同头脑的思想和智慧相互碰撞、借鉴、补充和启发，从无序到有序，从散乱到集中，从微小到宏大，迸发出工业经济时代无法想象的力量。　　　　趋势七：具有商业影响力的云制造平台将不断涌现　　　　云制造是一种新型的网络化制造服务模式，融合了先进的制造技术，以及互联网、云计算、物联网、大数据等信息技术，以公共服务平台为载体，通过虚拟化、服务化和协同化，汇聚分布异构的制造资源和制造能力，在制造全生命周期的各个阶段，根据用户的需求，实现及时低成本的服务，实现自动化的资源的高质高效的对接。从云制造的内涵和特征可以看出，云制造的运营其实包含了四大要素，一是需要服务平台，二是要有广大的用户需求方，三是要有制造资源和服务的提供方，四要有平台运营商，且平台上承载了各种各样的制造资源和服务。各主体之间能够依托平台高效的互动，各取所需。　　　　趋势八：面向未来竞争力培育的产融互动集中爆发　　　　面对新技术、新模式冲击，传统制造业迫切需要借助资本杠杆，摆脱内涵式增长乏力的困扰，基于原有资源和能力，不断孵化新业务，挺进新领域，发育新能力。可以预见，未来几年中国制造领域将产生大量并购和整合，在这一进程中，产业集中、结构优化、规模经济和范围经济的效率提升等产业效应日益彰显。事实上，在政策推动下，中国制造业已经通过资本市场上的并购整合迈开了转型升级的步伐。证券时报统计显示，2015年中国制造业领域的并购事件高达2249次，同比增长34%，在各行业并购总量中占比39%，在全部19大行业中位居第一。　　　　未来，大量企业将以战略为牵引，充分借力资本市场，并将资本市场的优势转化为产业方面的竞争优势，以资本驱动产业，以产业支撑资本，实现产业和资本的协同发展。　　　　趋势九：共享经济模式为制造业提供了转型新方向　　　　从产业组织方式来看，互联网价值发现，资源聚合，大众协同的一些特性使得以层级制组织线性分工为特征的传统的组织方式向网络化、平台化、扁平化为特征的新型组织转变。与此同时，传统制造业的以产品和生产为核心的商业模式已经在向以消费者为核心，以生产加服务为本转变，产业竞争也从单一环节向产业的生态竞争转变，以共享经济模式为代表的无工厂的制造商和微型跨国公司也正在逐步崛起。在制造业传统的供给模式下，劳动者或服务提供者需要依附于商业组织，间接地向最终消费者提供服务。共享经济的出现，打破了个体劳动者对商业组织的依附，可以直接向最终用户提供服务或产品。而共享经济平台的出现，使脱离商业组织的个体服务者有机会接触更广泛的接触需求方。　　　　深圳硬蛋科技从需求端启动，到整个价值链的企业都参加的一套智能制造系统，从设计、制造、芯片、模块、消费者形成了一个完整的数据闭环链条，打造了一个全球的头脑和中国制造的制造业共享经济平台。　　　　趋势十：&数据工程师&加速取代传统&熟练工种&　　　　智能制造的快速推进带来了对人才的巨大需求。随着数字化研发设计管理工具的普及，员工需要具备应对工业4.0的基本素质，传统的工艺类岗位也面临着数字化改造，CAD(计算机辅助设计)、CAM(计算机辅助制造)、CAE(计算机辅助模拟仿真分析)、CAPP(计算机辅助工艺过程设计)、MES(生产过程执行管理系统)、ERP(企业资源计划)等工具的运用已经成为员工的基本能力要求。一些传统岗位在生产中的作用将逐渐弱化，甚至消失，例如：晒图员岗位逐渐退出历史舞台，而数字化建模、精益专员、逆向造型、3D打印、精密测量与检验岗位越来越重要。　　　　这一背景下，企业发展趋势、岗位及人才需求的变化对人才教育培训供给模式产生冲击，人才培养标准与企业岗位需求迫切需要加速对接。智能制造实现了制造工艺仿真优化、制造过程数字化控制、状态信息实时监测，企业&熟练工种&将减少，人将更多地从事产品设计、工艺优化、生产系统管理等工作。因此，高等院校要重新审视制造类专业定位，优化专业结构，提升师资队伍水平。& & & &智能制造：http://www.&
工业大数据能作为智能制造的活源之水吗？
　　新一轮产业革命正在到来，生产产品的装备、生产模式、产品的消费模式、从业的人员等都在发生着变化。智能制造和工业互联网在扮演什么角色?在这个过程中，产业如何转型升级?　　　　近日，数码大方董事长兼总裁雷毅描述了今后15年工业互联网的产业形态，他认为，信息技术将推动产业革命下的工业云平台建设，而工业云需要智能制造来支撑，在工业云平台下，智能制造通过企业本身的智能化、产品的智能化和装备的智能化，让企业转型升级到新业态。　　　　工业互联网和消费互联网的三大差异　　　　过去的5年里，整个产业的各个方面都在向着工业互联网的方向发展，那么，未来15年内，工业互联网和当前的消费互联网将有哪些差异?　　　　1、平台定位。消费互联网是一个交易平台，用来完成产品的线上订购。而未来的产业格局决定了工业互联网不单单是买卖平台，还是供需协作的平台，集合了所有的生产单位。此外，工业互联网将满足个性化需求，同时释放产能。　　　　2、服务对象。消费互联网的主要服务单位是电商。而工业互联网有工业云的呈现形式。在供需关系中，当需方在工业互联网平台上给出订单后，供方提供自己的生产能力并共享其生产资料。平台在提供支撑的过程中增加支付等服务，将构成工业云的生态环境。在企业的互联网化过程中，生产型的服务业将作用到各个方面，智能制造的研发、生产、供应等各个环节都将智能化。　　　　3、技术需求。消费互联网主要采用互联网技术。而工业互联网需要工业软件、大数据、互联网、云计算及物联网等等各种技术的综合运用，甚至在采用新一代信息技术后变成数字工厂、智能工厂。　　　　构建工业云平台　　如今，软件和产业已经融合成为一个新的概念，新一轮的信息技术作为产业革命的重要推动力，已经成为新的生产要素，并在传统的生产要素里面发挥重大作用。在新一轮产能过程中，信息技术作为核心驱动力的平台和框架进入产业、工业以后，未来的产品将会是物理产品和数字产品的融合，生产的各个要素将在信息的作用下运作。　　　　在这种驱动下，未来产业的特征将会是个性化定制。供方专业化的生产和专业化的单位是分散化的分布，同时互联互通。所有的企业在专业化、分散化、互联互通的前提下，针对目标实现动态组织的调配，将会是未来产业的新状态。其中，一个成效显着的方向就是工业云平台。　　　　企业在工业云平台上发布任务时，企业的产品、能力、质量标准，都可以在供需双方间实现共享。同时，工业云平台的应用使得社会资源得到共享，令生产门槛和创新门槛降低，设计者产出产品后，可以通过互联网与企业交流，供需双方可以协同设计、批注产品。　　　　例如，在阀门工业云平台上，供应商可以通过平台展示自己的产品和生产能力，企业可以在国内的1800家阀门企业中找到各自所需的阀门种类。所有的阀门产品在软件的作用下，被分解为颗粒化的数据，颗粒化的数据组合为新的产品，在其生产规则和规律被采用的情况下，使得产品的设计门槛降低，新一轮的产品能被快速设计成型。　　　　在这个过程中，产品的报价和选型能很快完成，再通过互联网对全国各地的生产过程进行监控，可以看到生产环节、设备、物料及仓库的运行情况，同时把所有相关数据进行共享，使整个生产和制造过程透明化，可实现用户对生产和制造过程的全程跟踪。　　　　工业云需要智能制造的支撑　　　　工业云如果没有智能制造的支撑，将会是一片浮云。在工业云平台下，智能制造通过企业本身的智能化、产品的智能化、装备的智能化，让企业转型升级至新业态。　　　　1、企业本身的智能化。如果企业在整个生产过程中，把所有的研发、工艺、制造以及运维的数据加工到后台，就可以通过互联网和客户沟通产品。　　　　2、装备的智能化。企业可以利用数据、互联网和软件做支撑，把装备作为终端去调整或者改变传统模式，数据被软件定义后，企业可以在互联网上抓生产，装备通过互联网的作用，实现了装备自身的智能化。　　　　3、产品的智能化。当客户对企业设计出的产品不满意时，因为价格和零部件关联，报价可以快速生成，可以很快完成调整，并继续进行生产。企业利用信息化技术，从营销开始，到产品的安装，再到远程跟踪、运维，企业都利用信息技术完成，可极大提高经营效率和营收。　　　　工业云需要智能制造的支撑，而智能制造的重要支撑是工业大数据，如果没有大数据，智能制造本身也将会是无源之水。　　　　畅想未来，竞争或者合作的标的将从技术、产品和企业转变为生态，而新一代信息技术将会把互联网、大数据、工业软件等连接在一起，形成未来的生态圈。& & & &智能制造：http://www.
智能制造，到底是谁错了？
　　最近多次陷入迷茫：我常常站在很多人的对立面上。如果是我对了，就意味着很多权威的观点和思路是错的。其实，我也常常思考：我是不是真的错了？　　　　回想起来，这早已不是什么新鲜事了。25年前读研究生的时候，就遇到一个问题：我不太喜欢一些当时热门的、甚至主流的学术思潮，如模糊数学、神经元方法、智能控制。对它们的负面意见远远大于正面认可。　　　　不喜欢的原因是什么？我中学最喜欢物理、生物，大学读的是数学系，这些经历让我喜欢那些能够把道理讲清楚的东西。读中学的时候有些遗憾：没有搞清楚辩证法到底是什么、不知道非欧几何和相对论讲得是什么道理。那时，还私下讽刺政治课：&因为我是对的，所以我是对的。&还好，大学期间，我大体理解了非欧几何和相对论，工作之后理解了辩证法。大一在金华军训期间，我买了本拉卡托斯的《科学研究纲领方法论》。这是我读的第一本哲学著作。对模糊数学、神经元方法、智能控制的负面印象大概与这本哲学著作有关。　　　　现在想来，造成负面印象的原因，在于学术界的浮夸风过盛。有人曾对我说：某学者因某&智能控制&获得国家奖，其实不过就是用了三个IF语句，加上一个时髦的帽子。还有位老师，做个一个不错的仪表，但苦于理论水平提不上去。这时，一位老朋友给他出了主意：写几篇与模糊控制相关的文章，与这个产品挂钩。于是，他真的获得了两次国家奖。这种内幕了解多了，负面印象就大了。　　　　博士毕业以后的近20年，我也常常遇到这样的问题：是我错了还是别人错了。我刚博士毕业的时候，搞连铸二次冷却模型。当时所有人都在问：模型精度不高怎么办？ 搞一个图像识别系统，很多专家说我：学术界都不搞，你搞什么？14年前搞性能模型，又站到多数领域专家的对立面上。11年前研究创新理论，被很多朋友指责为走火入魔；如果不是殷部长和几位老领导、老前辈的支持，可能真的就放弃了。现在唯一的好名声大概是10年前逢人便说：要买房子啊！　　　　我是个特立独行的人，从不喜欢赶时髦。三年前，却五大无创地赶了一场时髦：研究智能制造和工业4.0。　　　　说来原因很特殊：我一直关注中国人口问题。我的朋友易富贤先生是第一个用系统理论反对独生子女政策的人，他写的《大国空巢》有很大的影响力。我支持他，并非只是因为自己想多要个孩子，而是深信他说的是对的。在于人口相关的问题上，我个人捐助过上万元。所以我知道：中国不走智能制造的路子，不行了。　　　　现在遇到的困惑，在于如何搞智能制造的问题。　　　　我认为：要搞好智能制造，就要有好的顶层设计。这个顶层设计，涉及企业的转型、市场的重新定位、组织流程的调整、商业模式的创新。也就是说：智能制造，首先是企业家的事情，技术是用来支持企业家的战略需要的，是手段不是目标。否则，技术就会变成&锦上添花&，就难以创造经济价值，就会变成&贴标签&式的，就会变成政治运动。我当然知道：顶层设计是很难的。但难的事情，也必须去做。　　　　我很欣赏《三国演义》中的一段话：&绍色厉胆薄好谋无断，干大事而惜身、见小利而忘命。&智能制造是一场革命，如果舍不得时间和代价做顶层设计，而把精力都放在贴标签的小事上，就犯了袁绍的错误。孙子说：&胜兵先胜而后求战，败兵先战而后求胜。& 就是要求把各种问题，事先算清楚，而不是蛮干。　　　　&任何大的成功，都是从小的成功开始的&。的确如此，但这并不是反对顶层设计的理由。　　　　中国的改革开放，就是从小岗村、深圳特区的试点开始的。但这些试点的背后，都有&总设计师&的高瞻远瞩。小平同志说：&贫穷不是社会主义&、发展生产力就是目标。&调动一切积极因素&、&破除迷信、解放思想、实践是检验真理的唯一标准&、&建立特区&就是手段......　　　　对企业来说，推进智能制造的目标就是提高竞争力和盈利能力；技术手段是数字化、网络化；但火车头应该是企业战略目标的重新定位，技术和资源都要围绕这个行动而展开，而不是技术的堆砌。这就是顶层设计。没有顶层设计，就会贴标签、就会盲目追求热点，就会为智能制造而智能制造、就会为完成任务做表面工程。　　　　我反对为数字化而数字化、为网络化而网络化&&但是，这两个要素是缺不了的。系统论中有这样一个观点：对于封闭系统来说，熵总是增加的。把这个理论用到技术创新：如果没有外部力量的介入，一个行业的技术进步一定会越来越慢&&如果没有网络化和数字化，变革的动力在哪里啊？　　　　现在回到主题：和主流观点不一样，是不是正常的？　　　　有位著名企业家说过一句话：如果一件衣服，大家都觉得好，我就会买；如果一个项目，大家都觉得好，我一定不做。这位企业家其实点出了创新活动和常规活动的不同：创新的本质是个博弈过程。博弈过程的特点是&多算胜、少算不胜&：有效的思考越深，取胜的概率就越大，而深入的思考往往不同于肤浅的思考；而多数人的思考是肤浅的。　　　　独立深入的思考，不是为了证明领导的正确、不是为领导讲话做注释、不是显示自己的博学，而是为了寻找正确的真理。这就注定了它是个孤单的事情。真正的创新者并不是故意标新立异的，而是反对肤浅的思考。　　　　&德不孤，必有邻&。今天处于一个网络社会，让我能够从网络上结识一些真正有思想的朋友，能够进行深入的交流和讨论。这样的幸运，是前人没有的。& & & & &智能制造：http://www.&
智能制造时代哪些大学专业会火
　　既然智能制造是科技发展的一个必然趋势，那我们需要做的是：提前准备，未雨绸缪。站在高中生和高中生家长的视角，就是要提前进行专业准备，具体来说，在大学报志愿的时候要选择顺应智能制造发展的专业。　　　　什么是工业4.0？　　　　&工业4.0&是德国联邦教研部与联邦经济技术部在2013年汉诺威工业博览会上提出的概念。它描绘了制造业的未来愿景，提出继蒸汽机的应用、规模化生产和电子信息技术等三次工业革命后，人类将迎来以信息物理融合系统(CPS)为基础，以生产高度数字化、网络化、机器自组织为标志的第四次工业革命。　　　　&三大主题　　　　1、&智能工厂&，重点研究智能化生产系统及过程，网络化分布式生产设施的实现。　　　　2、&智能生产&，涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。　　　　3、&智能物流&，通过互联网、物联网、物流网，整合物流资源。　　　　要火的专业　　　　根据以上三大主题，我们预测在智能工厂和智能生产中涉及到的大学专业包括制造类、电子与电气类、信息与通信技术类、计算机及网络技术类、管理技术类5类专业：　　　　1、制造业和制造设备生产技术　　　　涉及学科包括：机械工程、机械设计制造及其自动化、材料成型及控制工程、机械电子工程、工业设计、过程装备与控制工程、车辆工程机械工艺技术、微机电系统工程8个专业。　　　　2、信息和通信技术　　　　涉及学科包括：电子信息工程、电子科学与技术、通信工程、微电子科学与工程、光电信息科学与工程、电气工程与智能控制、电子封装技术、集成电路设计与集成系统、电磁场与无线技术、电磁场与无线技术、电波传播与天线、电子信息科学与技术、电信工程及管理13个专业。　　　　3、电子和电气技术　　　　涉及学科包括：测控技术与仪器、电气工程及其自动化、自动化3个专业。　　　　4、管理技术　　　　涉及学科包括：信息管理与信息系统、物流管理、物流工程、电子商务、标准化工程、质量管理工程6个专业。　　　　5、计算机及网络技术　　　　涉及学科包括：计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、智能科学与技术、空间信息与数字技术、电子与计算机工程8个专业。　　　　通过以上5类38个专业介绍，能够对现有的工业3.0时代的生产、运输和管理过程产生脱胎换骨的作用，改变传统的人通过电脑程序控制机器从而实现生产过程，而智能制造时代的智能化生产是一种多向&交流&，工人、机器、产品、原料、物流、用户等等与生产、供应和使用有关的各个环节之间，始终保持着双向的信息互换，使生产和服务实现最优化组合。
产业观察：警惕“智能制造”的思维盲区
　　移动互联网和科技进步正在影响着社会的方方面面，其对制造业的影响成就了现在的&智能制造&热，制造业也突然之间成为世界经济发展的&制高点&。笔者无意否认&智能制造&对传统制造业升级的积极作用，&智能制造&也一定可以拉动经济增长，BUT，无论是宏观政策的制定者还是企业主，必须认清，中国当前拉动经济发展的主引擎不应该是&智能制造&。不认清这一点，对于宏观经济而言，中国可能会错失至少是延缓发展的良机，对于需要转型的企业而言，有可能在转型的路上发现&此路不通&。　　　　制造在产业链中的位置　　　　想认清这个问题首先要回到一个原点性问题：制造到底在产业链中的位置有多重要？我们知道，制造业一直被认为是产业中利润率比较低的一环，当前国内在制造方面的优势主要体现在产业链比较齐全且很多行业是一个开放的产业链，从而整体成本上仍然存在比较优势。在未来的&积木式创新&的链条中，我们可以成为其中的一环，但是制造或许仍然无法成为整个产业的核心或制高点，产业的核心仍然在上游，在创意、创新、设计环节，尤其在产品普遍过剩、经济娱乐化的今天，制造会仍然处在它一贯的位置。只有当它无法适应新的上游需求时，才被迫发生变化相应变化，你怎么能希望它成为舞台的主角？德国和美国强调制造业的回归，是因为德美在研发、设计、创新创意方面已经做到一定的程度，只是突然发现制造业并没有当初想象的那么不重要，同时技术进步可能也逐渐具备让制造业回归的条件下提出来的。回到本文的标题，如果我们过度强调&智能制造&会怎样？我们其实是将注意力放到了我们并不擅长且无法成为制高点的&制造&上，其带来的结果还是制造业的&跟随&战略，最大的问题可能是错失了本来属于我们自己的发展机会。　　　　长板理论　　　　在当前开放的产业环境里，经济发展全球化，长板理论得以体现。长板理论是说，当代的公司只需要有一块足够长的长板，以及一个有"完整的桶"的意识的管理者，就可以通过合作的方式补齐自己的短板。拥有长板可以整合资源或者为补短板赢得时间。这个竞争理论可以推广到不同国家的企业之间的竞争，不同国家的企业在参与全球竞争时应该携带自己的&长板&参与全球的竞争与合作。需要说明的是，新时代不是说短板理论不对了，短板理论仍然有效，只是广泛的全球合作可以快速弥补短板而已，如果涉及到军工或者保密等找不到合作方时，你会发现短板理论又起作用了，因此短板和长板需要辩证的看这个问题。　　　　中国当前的优势在哪里？　　　　从宏观上讲，当前我们最大的优势来自于我们拥有众多的人口和庞大的消费市场，这是经济增长的内在驱动因素，认识到这一点对国内企业思考转型升级至关重要。中国拥有最重要的市场这个因素，同时在人才、资本等要素上逐步完善，因此能够充分利用这些因素作为长板就有可能撬动全球的其他资源为其所用。　　　　企业转型升级与小米模式　　　　具体到企业执行层面该如何思考呢？笔者认为应该仍然是创新驱动，具体体现为模式创新、技术创新、产品创新。重要的一点是，一切从用户出发，研究用户消费方式的转变，从这个点出发规划企业转型升级的具体路径。转型是企业要认清自己在产业链中的位置以及随着整个产业的变化需要做哪些调整，而升级是做出革新（技术、管理）以适应上游的需求变化。发挥自己的长板，让全球资源为我所用。&小米模式&是模式创新和长板理论的代表，小米抓住了国内巨大的手机市场和变迁，以模式创新撬动了全球的产业资源，实现了产品的跨越和升级。想象一下，如果用传统的思维创造一个小米这样的公司需要多少年？近期小米表现似乎有点后劲不足，其实这也说明了另外一个问题，小米在产品创新上还是与国外企业存在不小的差距，没有利用长板赢得时间以快速弥补产品创新上的不足。但是做到这一点的确非常难，也不是短时间可以做到的，产品创新的竞争是渐变的，是系统化的工程，这一点后续再展开。　　　　小结　　　　以上结合当前的经济发展分析了制造在整个经济活动中的位置以及国内的优势分析，明确了&&仅仅是经济活动中的一环，不同国家根据不同的情况对此所处的角度不同。国内企业过度强调链条的制造环节容易以偏概全且贻误利用自身优势整合全球资源的机会，值得警惕&智能制造&的思维盲区。
智能制造:新工业革命
　　在电影《摩登时代》中有这样一幕场景：1920年代，美国正处在经济萧条时期，失业率居高不下，单调繁重的工作让工人变成大机器生产中的一颗螺丝钉。在轰鸣的厂房里工人查理日以继夜地在流水线上工作&&中国一直以来是一个制造大国，我们过去创造的奇迹就是像这样靠人的双手来完成的。如今的中国制造业，有琳琅满目的问题需要去解决，&中国制造&已经到了非改革不可的地步。　　　　天下大势，浩浩荡荡。新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点。各国都在加大科技创新力度，推动三维（3D）打印、移动互联网、云计算、大数据、生物工程、新能源、新材料等领域取得新突破。　　　　基于信息物理系统的智能装备、智能工厂等智能制造正在引领制造方式变革；网络众包、协同设计、大规模个性化定制、精准供应链管理、全生命周期管理、电子商务等正在重塑产业价值链体系；可穿戴智能产品、智能家电、智能汽车等智能终端产品不断拓展制造业新领域。我国制造业转型升级、创新发展迎来重大机遇。　　　　工业4.0简单来说就是智能制造　　　　我国是制造业大国，但并非制造业强国。近几年来，我国制造业面临劳动力和原材料成本上升的双重压力，传统层面的成本优势逐渐消失，制造业的转型迫在眉睫。而就在这时，工业4.0概念横空出世，迅速在全世界范围内走红。其实，工业4.0简单来说就是智能制造。　　　　智能制造会从根本上改变传统制造业的生产模式，从而能够让中国制造业快速实现产业转型。在这个层面，中国需要和传统制造业强国，诸如日本和德国开展竞争，其重要性不言而喻。　　　　&工业4.0&涉及几个重要方面：一是&智能工厂&，重点研究智能化生产系统、过程以及网络化分布式生产设施的实现；二是&智能生产&，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。&智能生产&将特别注重吸引中小企业参与，力图使中小企业成为新一代智能化生产技术的使用者和受益者，同时也成为先进工业生产技术的创造者和供应者；三是&智能物流&，主要通过互联网整合物流资源，以提高现有物流资源供应方的效率，从而让需求方则能够快速获得服务匹配，得到物流支持。　　　　在工业4.0时代，虚拟全球将与现实全球相融合。通过计算、自主控制和联网，人、机器和信息能够互相联接，融为一体。未来制造业将实现更高的工程效率、更短的产品上市时间以及生产灵活性。　　　　就我国制造业的现状看来，层次极为不平衡，在往智能制造转型的趋势上也是如此。　　　　高端制造业得到国家政策倾斜，依托原有的工业基础，后劲十足，成长迅速。高端制造业属于战略性产业，需要高投入才能高产出、高回报，需要国家的政策倾斜和产业扶持。　　　　在一定程度上，高端制造业的技术含量覆盖了整个科技领域，也包括智能技术。中国采取的是内外结合的发展路线，依托原有的重工业基础和成本优势，吸收西方国家先进经验，以打造高技术产品为突破点，电信、汽车、机械制造、航天航空等产业发展势头迅速，在国际市场拥有了竞争优势。此类行业中的企业大多有国资背景。　　　　反而是以产品为主的中端制造业，最应该向工业4.0的转型。最典型的代表是智能家居领域的一批企业，它们应该基于专业分工吸收优质资源，最终构筑起自身的产业链闭环。　　　　最后是低端制造业。他们缺乏技术、品牌和市场地位，生存状况艰难。低端制造业进入门槛低，有大量的市场参与者参与其中，行业利润低，无力进行技术研发的投入，只好基于市场需求进行生产，而非立足核心竞争力进行布局。市场繁荣的时候，为了争夺份额展开价格战，市场需求萎缩的时候便会出现产能过剩、停产歇业、破产倒闭等问题。此类企业通常处于价值链的低端，抗风险能力十分堪忧。　　　　智能制造与机器人　　　　我们一直在讨论智能机器人。就制造行业而言，对工业机器人的关注由来已久。现在最流行的手机操作系统，Android的原意便为机器人，它的LOGO也是一个绿色机器人。事实上，现在大家对机器人的定义是很宽的，而不是停留在消费者眼中的&长得像人一样的机器人&。只要能够模拟人类的一部分能力，帮助人类完成一些任务的机器，不论是实体的还是虚拟的，都可以被纳入机器人范畴。　　　　在人工智能时代，一旦机器人具有自我思考的能力，通过图像识别、动作识别、逻辑判断、自然语言处理和反馈以及深层次的数学和理论思考，便足以胜任人的大部分工作。尤其是大量仍然依靠人工生产的制造业，所有流水线上的任务都可以通过机器人来完成。　　　　对于很多制造类企业，经常幻想的一个场景是：在一个生产装配流水线上，多台身手矫健的小型机器人在有条不紊地合作着。在成品组装部分，两台合作的机器人之间约有20厘米的间隔，其中一台机器人将刚生产出来的产品有序排列，然后传递给身边的合作&伙伴&。小伙伴接到后，迅速将产品打包并排列整齐，传递给下一个伙伴进行包装。　　　　事实上，数据显示，在美国，迈入新世纪后，由于智能化技术对人工的替代作用，中产阶级的信息处理工作职位数量日渐下滑。年，有1100万个秘书职位被互联网服务所取代，同一时期，电话接线员减少了64%，旅游代理减少46%，会计减少26%。　　　　当然，机器人只是&智能制造&的一个组成部分。在智能制造之下，传统的制造流程将被重组，其目的是要实现产品的智能化。其中个性化的客户需求与设计、供应商和制造商之间的信息接入与共享、售后服务的快速响应等环节会与智能工厂一起成为智能制造非常关键的组成部分。　　　　智能工厂的核心是产品的智能化、生产的自动化、信息流和物资流合一。目前来看，世界范围内很多企业都在向智能工厂的方向发展，但是还没有哪一家企业有足够的勇气宣布已经建成了一座智能工厂，因为智能制造在整个制造流程上的变革要推翻整个原有的制造流程，投入非常之大。& & & &智能制造：http://www.&
在智能制造中七步走获取竞争优势
　　首先是生产线精益化持续改进：精益生产是智能制造的基础，以精益生产单元为基础，结合AOS工作推进，不断优化、结构化、精细化、参数化制造过程，为智能制造生产线打下坚实的基础。　　　　其次是智能制造示范线总体建设方案设计：以自控所GNC产品及制造模式为研究对象，选取飞控系统液压作动器产品装配生产线为自控所智能制造示范线，依据集团智能制造架构及自控所智能制造总体规划，形成智能制造示范线总体建设方案。　　　　第三是设备、设施、物料、岗位智能化改造：直面现状，对智能制造示范线的&三哑&(哑物料、哑设施、哑工位)及虚拟制造平台等短板快速改造，满足智能示范线建设需要。　　　　第四是智能制造关键、支撑技术突破：依托集团智能制造创新中心，突破智能制造关键、支撑技术及公用技术，为示范线建设扫清技术障碍。　　　　第五是信息系统建设与改造：重构或改造现有信息系统，使之符合智能制造系统的需求;新建基于模型的虚拟过程仿真平台等系统，动态感知现场实时信息，　　　　优化车间布局，优化物流配送，提高设备利用率，改善生产线的性能，动态优化现场资源，挖掘生产线的潜力，使生产现场最大产能常态化。　　　　第六是智能物流系统改造：依据自控所制造模式及批量，适时开展智能物流系统改造，提高物流系统自动化及智能化水平。　　　　第七是全面集成，整体建设形成能力：依据总体建设方案及建设路线图，将上述各部分全面集成，最终实现智能制造示范线建设，逐渐形成整体能力，并全面推广。　　　　管理学大师彼得德鲁克曾说：&生产不是将工具应用于原材料，而是将逻辑应用于工作&。同样，智能制造不仅是将制造技术、信息技术、管理技术等内在的逻辑应用于工作中，更是将这些逻辑进行有效集成，改变传统的创新模式、制造模式和业务模式，助推企业的转型升级。　　　　未来十年，自控所将沿着&离散-监测-控制-优化-自动&的步骤，依次推进智能制造，完成产业链、供应链、经营链及产品全生命周期链的集成，完善智能制造能力、实现自我优化和自动运行。& & & &智能制造：http://www.&
智能制造不能不谈质量
　　智能制造的直接目标是快速响应，明显特征是定制化生产，技术手段是网络化、数字化，前提是高质量、高效率，关键难点是顶层设计，指导思想是以人为本，成败标志是商业成功。所以，智能制造不能不谈质量。　　　　在智能制造的背景下，质量更加重要。国外的智能制造文献很少提质量。这是因为：对国外优秀企业来说，质量是个不说自明的问题。在中国就不一样了：许多企业长期习惯于低成本、低质量的战略。事实上，互联网让质量的重要性大大提高。我常说的逻辑是：　　　　互联网+高质量=美名远扬、互联网+低质量=臭名昭著;　　　　其中，华为任正非就是正面的例子;百度、莆田系医院就是反面的例子。另外，定制化产品可能要面向高端客户，质量要求自然更加苛刻。　　　　在智能制造的背景下，质量控制更难。因为个性化定制带来的不确定性因素更多、生产也更加不稳定。所以，工业4.0的质量控制要比工业3.0的质量控制要难得多。　　　　那么，智能制造用什么手段提高质量呢?笔者认为：智能制造背景下，提高质量的优势在于：　　　　1、需求更明确。很多质量问题是用户需求不明确造成的。宝钢老领导认为：质量决定于用户。发挥互联网的作用，可以让用户需求更明确。用户需求明确了，不满足用户需求的可能性就低，质量就提高了。要有一套系统，把自己的需求规范化地引导出来、防止用户需求的不准确描述。　　　　2、生产更规范。智能制造要推进无人化、少人化。无人化和少人化就可以减少人为因素的影响，有利于提高质量。　　　　3、检测手段完善。智能制造会采用各种测量和软测量的方式，监控产品的质量和设备状态，故而有利于质量的提高。　　　　4、知识积累。智能制造注重知识的积累，避免重复性的问题出现，这也有利于质量的提高。　　　　5、信息集成的作用。通过各个生产环节的信息集成、实现质量动态控制，可以减少工艺参数波动带来的质量不稳定。　　　　6、数字化仿真技术广泛的应用。& & & &智能制造：http://www.&
智能制造助力机器人视觉发展
　　机器人行业被长期看好，有人将智能制造看作是第三次工业革命，而其标志就是工业制造机器人化。我国工业机器人市场规模不断增长，已成为世界上增长最快的市场。并且，中国机器人产业的发展可谓恰逢天时地利人和，制造业向智能制造发展的产业升级需求，中国拥有庞大的制造业市场需求、相关政策的支持和众多产业布局。到目前为止，上海、昆山、沈阳等多地纷纷规划建设机器人产业园区，机器人产业发展大有势如破竹的节奏，整个制造业的需求规模不容小觑。在中国制造业走向智能制造的大趋势下，机器人产业的发展必将为视觉应用提供众多机会。　　　　在智能制造过程中，机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，具有人脑的一部分功能一一从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。工业4.0、智能制造产业的来临，已预示着中国制造业必然要从过去的生产方式向新的高度发展，中国制造业逐渐走向将是历史的自然选择。　　　　智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统。不难看出，智能制造业的发展将为机器人提供大显身手的广泛舞台，此时对机器人的要求也越来越高，传统的通过编程来执行某一特定动作的机器人，将不再能满足制造业向前发展的需求。很多时候，我们将需要机器人能够具备识别、分析、处理等更高级的功能，例如，在生产过程中，完成产品的组装、抓取和放置，不仅可以大幅提高生产效率，而且还能提高准确度，随之提高产品的合格率，降低生产成本。因此，视觉引导的机器人应运而生。　　　　视觉引导的机器人，相当于为机器人装上了&眼睛&，让他们能够清晰地不知疲倦的看到物体，发挥人眼检查检测的功能，这在高度自动化的大规模生产中非常重要。鉴于此，很多公司都推出了结合视觉功能的机器人产品，如ABB公司，日本SEIKOEPSON、维视图像Microvision等，并且这类机器人已经开始走向应用市场。在维视图像网站中，我们就可以了解到机器人与视觉系统相结合，用于太阳能电池片串焊机上的应用案例。案例中，利用机器视觉技术，采用维视图像500万太阳能电池板专业检测相机，配合维视图像系列工业镜头，对太阳能电池片进行高清图像采集。然后利用专用机器视觉软件算法对电池片进行准确定位，并快速计算出需要调整的位置信息，输出到高精度位置调整装置，将电池片进行精确调整，从而提高最终的焊接效率和质量。
制造业为何要发展智能制造
　　智能制造是什么？智能制造有别于精益制造、数字化制造、网络化制造、敏捷制造等传统制造方式，但这些技术的应用与实践对智能制造的发展具有重要支撑作用。　　　　为什么要发展智能制造？　　　　因为它是制造业转型的需要。近年来，各国为提高产品质量、降低成本、缩短研制周期，制订多项先进制造发展战略与规划，调整产业架构,促进产业转型，急需用智能制造提升能力和效率。此外，相关技术条件已逐渐成熟。信息技术和新的智能技术为智能制造提供了最重要的基础。　　　　网络化：包含了设备、物料和人的深度融合和联接，实现人和人、人和物以及物和物之间的互联，重构整个社会的生产工具、生产方式和生活场景。　　　　数字化：数字化手段已广泛应用于产品设计、工艺设计、制造、仿真等阶段，特别是以虚拟的方案设计、工程研制、试验等在计算机上的反复迭代而不断发现问题，解决问题。　　　　智能化：个人认为是在精益思想指导下，充分利用网络化制造、数字化制造的基础，并融入人工智能技术和机器人技术，形成人、机、物的交互与深度融合，使设计、工艺、试验仿真、生产过程、保障及管理等各阶段的智能化成为现实。　　　　智能制造怎么做？　　　　要实施智能制造，实现现代工业体系的跨越式发展，其前提条件是深入实施数字化工程，并从设计、工艺、生产、服务保障、管理的智能化五个方面入手，最终全面实现智能制造。　　　　智能化设计：首先建立大量的模板库（零件库、模型库、产品库），并形成知识库，从而实现设计的重用，从模板库中提炼需要的数据和知识，利用参数化实现自动化、智能化设计。第二从设计方式将从所见即所得（人工操作电脑实现设计）、所言即所得（人通过语音发出指令实现设计）发展到所想即所得（人通过脑电波发出指令实现设计），进入人机深度交互阶段。　　　　智能化工艺：智能化工艺将建立设计与制造桥梁，基于智能信息平台，向下扩展到各工厂制造业务，向上扩展到总体设计业务部门。　　　　智能化生产：智能化生产可分为智能化设备、单元、生产线、车间、工厂和产业链六个层次。在数字化生产流程中，要逐步从自动化的设备级做起，根据需求，由若干设备组成自动化的生产线，由多条生产线建立自动化车间，最后部署成数字化工厂，对大型复杂产品需要构建多个自动化工厂的产业联盟。　　　　智能化服务保障：基于工业大数据和网络的制造服务，以云计算、数据融合处理与分析、远程监控与诊断等技术为支撑，采用数据采集与融合分析、远程监测与控制等技术，建立网络远程状态监控与诊断和后勤保障系统，支撑运营模式变革，扩展维护、租赁和数据分析管理等服务。　　　　智能化管理：专家系统或决策支持系统提取准确、实时的数据，生成基于BI的管理驾驶舱进行决策。智能化管理系统知道如何组织生产，来收集所有的数据，并用一种控制的方式与有关环节进行互动，对捕捉到的数据进行实时分析，帮助人们做出决策。　　　　信息技术发展的终极目标是实现无所不在的连接，人们能够以多种方式互联，基于感知、传输、处理的各类对象都将成为网络的终端，基于物理世界感知在线化、实时化的数据与智能处理改变着我们对外部世界的响应模式。& & & &智能制造：http://www.
智能制造时代下,数字化发展的自动化
　　智能制造是人们都在谈论的话题，但是作为与智能制造息息相关的自动化技术却并没有多少人去关注，莫非自动化真的会消失了么？答案显然是否定的。事实上，对于不同的企业来说，选择自动化的道路还是智能制造的道路需要区别对待，即使是在智能制造的背景下，自动化也是作为一项基础性的技术将会与其他新兴的技术相互融合。　　　　智能制造的好处已经不用多说，尤其是是当下时代，人们对于其抱有这非常美好的憧憬，因为智能制造所描述的众多的场景比如&无人工厂&、&机器换人&等等都符合着目前行业已经饱和，需要寻求新的利润增长的点的需求。这一切，都可以看到人们对于智能制造的赞美与歌颂，但是却似乎开始遗忘了作为智能制造的先行即使&&自动化技术的命运。　　　　在工业制造领域，通过工业软件以达到对于整个生产流程的更高效的管理与更自动化的生产也是一家企业是否具有向&工业4.0&等更高级的方向发展的基础，因此，自动化技术相比而言并不是一个可有可无的&鸡肋&。事实上，无论是高端数控机床、工业机器人以及ERP、MES等典型的自动化生产技术都是企业向工业4.0发展的基石。　　　　自动化还是工业4.0，不同的企业有不同的路径　　　　工业4.0对于整个制造业的改造不仅仅是技术层面的，更大的意义是其可以改变现有制造业的生产模式，从之前的B2C模式变为C2B2C这种需求导向性商业模式对于整个产业带来的意义更大。　　　　一家企业或者一个行业需不需要工业4.0完全是有行业的属性来看，因为从商业的角度来说，怎么使企业获得更高的利润、更好的发展下去才是至高无上的真理。从这个逻辑出发，可以说有很多企业看起来并不是很需要工业4.0.　　　　比如说化肥厂或者水泥厂这类并不是直接针对消费级应用的企业，这类企业的产品对于个性化的要求并不高，他们只需要在生产效率与经济效益上不断提升，达到企业生存的目标就可以持续的发展下去，所以这类企业对于技术的要求或许只需要达到充分的自动化便可。　　　　自动化技术去的趋势：与其他新兴技术相融合　　　　红海在任何单一的行业里都很容易成为现实，即使再独特的技术，必然将引入更多的投资者，资金趋向于获利&本性使然，如何突破过去的红海而迈入蓝海，那么，反倒简单了，在跨界的地方，你会看到不一样的世界，在传统的汽车发动机领域，我们去寻求突破几乎是很难的了，但是，电动汽车突破了传统汽车在发动机材料、设计、加工等方面的技术壁垒，无人驾驶技术也使得汽车正在迈向新的蓝海，这些都是跨界融合的结果。　　　　基于大数据分析，我们可以延伸我们的竞争力，将原来提供设备，延伸到设备服务，并且通过反馈的数据来优化我们的生产与制造，这样就使得传统机械制造业、自动化设备行业可以获得新的盈利空间，并更好的吸引和把握客户。　　　　新技术带来的不仅仅是便利、成本的节省，更重要的也是对新的盈利模式的催生。　　　　自动化本身已经是红海，然而，人工智能技术、移动互联技术、物联网技术使得自动化与之融合后为传统的制造业、流程工业等赋予了新的能力，这些能力带来了产业的升级、优化的空间，也赋予了消费者更多的选择和更高品质的生活。这也是众多众多自动化企业的发展趋势。　　　　以台达为例，台达公司作为一家资深的自动化技术与设备供应商在IoT时代也将其自身的定位突破了传统自动化的限制，也在积极发展云计算、大数据、通讯技术以及无线传感等技术以实现对制造业技术的再度升级，公司已经基于成熟的自动化技术的基础尝试了众多智能制造方面的产品。　　　　跨界体现在以下几个方面的融合　　　　智能制造对于集成的需求使得自动化必须与更多原来边界的科技如MES、仿真软件等在融合；　　　　产业的融合使得其它技术向自动化扩张，如IoT、AI、3D打印、触摸屏，Web技术等；　　　　人工降低的需求使得自动化从工业向农业、医院、智能楼宇等多个方向延伸；　　　　正在入侵自动化领域的跨界者　　　　1.机器人显然已经被纳入了自动化行业　　　　就技术而言，在PLCopen的Part4里实现了协同运动控制，将原有的CNC、机器人与定位同步控制纳入统一软件架构，这使得机器人能够与传统机器融合在一起构成产线，尽管如此，原有的机器人与工艺设备集成仍然会有难度，2015年开始，Comau与B&R合作的openRobotics突破原有的产线集成，将机器人作为一个对象由其平台的mapp来实现软件集成，这里，机器人将被视为一个执行单元，与工艺设备的同步、定位控制、逻辑、安全动作进行集成。　　　　2.开放的软件集成变得简单　　　　传统来说，MES是属于IT的吗？MES在智能制造中扮演的角色越来越重要，然而，在过去不成功的MES实施中，自动化的缺位是一个问题，由于MES对自动化的不了解，对数据的获取的困难，以及硬件互联的问题导致了MES很难有一个好的结果，但是，当基于更为开放的互联如OPCUA接口、以及自动化采集软件对数据的统一标准，MES与自动化紧密结合，在这个时候，对于智能制造的应用而言，MES是属于IT技术吗？　　　　软件&来自IT世界何至于MES，包括HTML5、WebServer、Andriod操作系统、ROS机器人操作系统通过智能制造与自动化在融合。　　　　3.云平台与人工智能　　　　云服务的平台正在由Cisco、华为等来自传统的移动互联公司构建，这些服务基于大量数据采集，IoT技术提供直接的数据采集服务，尽管这些技术目前尚未真正大量的使用，但前沿的技术企业已经在为我们寻求跨界的应用，以前，那些算法被应用于商业系统，而今天这些技术同样开始被移植于智能制造系统。　　　　(1).人工智能算法对传统的服务的改善　　　　预测性维护往往是需要&专家系统&的&这个专家系统是基于对机械零件如轴承、联轴器等进行数十年的工程参数累积而形成的，这使得传统的专家系统往往非常昂贵，而新时代，人工智能算法的成熟使得可以基于大量数据的自学习能力来应用于预测性维护成为了可能，现在，新的测量系统的专业企业正在基于这些数据分析来进行更广泛的应用，例如：通过测量大量的零配件转配过程的误差，为质量的提升给出预测性调整。　　　　(2).企业能力的外包服务：　　　　那些具有强大设计能力的公司，除了为客户提供产品外，甚至可以把自己的设计能力、工艺管控能力、生产制程的管理能力通过云服务平台输出，使得盈利模式可以得到继续的延伸。　　　　(3).IoT的服务：　　　　IoT并非是一种传感技术那么简单，它所代表的是对数据采集的更为灵活且自由的重构，很多传统自动化系统中需要通过SCADA、专用的数据平台的数据是可以直接通过数据交换系统被存储到云端的，这些数据可以被云应用服务来进行分析。　　　　4.仿真软件与自动化的互联与集成　　　　有时候，看看我们隔壁的那些跨界的同行在干什么的时候，我们会觉得大吃一惊，就像PTC这样的CAD、PLM软件厂商一样，他们正在用仿真技术客户提供更高效的设计分析，并且，这些技术已经融合了大量的传感技术、虚拟现实技术、Web技术，智能制造使得这些技术必须与自动化进行衔接，直接生成的制造参数将会发布给执行系统，由自动化系统来执行这些设计，并且反馈给系统产品存在的问题，并给予改善。　　　　很显然，智能制造使得原先那些与自动化分立的应用技术领域如仿真软件MATLAB/Simulink、设计软件Pro-e，CATIA、UGs、Solidworks与我们更为紧密，智能制造使得这些技术与自动化更为紧密的衔接。　　　　5.基于Andriod的自动化时代要来临吗？　　　　除了用于HMI的开发，Andirod的开源特性仍然吸引了很多人在其上的裁剪，以便能够在智能化应用中获得一些先机，对于那些要求不高的机器人-如应用于辅助系统的，可以采用Andriod平台的控制器，就像Arduino、树莓派这些应用一样，他们正在一些儿童玩具的领域在使用，你一定会觉得他们来到自动化这个要求稳定与可靠非常高的领域简直是找死，不过，你放心，开源的魅力让它赋予Andriod新意。　　　　6.移动互联网的自动化　　　　即使Web技术不能满足自动化的实时性要求，在传统意义上这是有一定的道理的，但是，在新的时代，我想Web技术的开放性与低廉成本还是吸引着很多企业，例如：HMI就可以采用Web技术来实现，这对于SCADA的开发而言，就是极大的便利。　　　　当然，Web技术可以不仅仅用于纯粹只是为了HMI类的应用，如果可以的话，我们可以在全世界都可以访问你想访问的设备，安全是必须的。　　　　自动化正在消失还是重生？　　　　智能化可能更为符合未来的发展描述，自动化只是智能的一部分，而智能涵盖了但却不仅只有自动化，而包括感知、分析、思考、判断、决策者系列与智能相关，也包括呈现(如VR技术)、反馈等，这些前端与后端构成了智能化的部分。　　　　自动化只是其中的智能执行环节，当然，你也可以说，自动化变得更为智能。　　　　因此，自动化并不是消失了，而是更为广泛了。
工业互联网——智能制造的未来
　　近年来，为了重塑美国制造业的全球竞争优势，美国启动了制造业振兴战略，加快发展技术密集型先进制造业，实现再工业化。作为先进制造业的重要组成部分，得到了美国政府、企业各层面的高度重视。美国政府启动了一系列计划和项目针对基于模型的企业、赛博物理系统、工业机器人、先进测量与分析、智能制造系统集成等智能制造关键要素的发展进行系统支持。　　　　作为世界最大的多元工业集团，为了在开创和全面推进高技术战略智能化工业的时代进程中发挥主导力量，GE公司依托庞大的产业链、产品体系和技术实力，提出了自己的&工业互联网&概念，与美国政府的战略举措相呼应。在GE公司的未来构想中，工业互联网将通过智能机床、先进分析方法以及人的连接，深度融合数字世界与机器世界，深刻改变全球工业。GE将工业革命与互联网革命统一为&第三波&创新与变革，虽然一家公司不可能完全代表美国智能制造的发展方向，但其明确的&智能化&理念依然是新一轮工业与互联网变革中的鲜明主题。　　　　2011年，GE在硅谷建立了全球软件研发中心，启动了工业互联网的开发，包括平台、应用以及数据分析。2012年11月，GE发布《工业互联网&冲破思维与机器的边界》报告，将工业互联网称之为200年来的&第三波&创新与变革。2013年，GE宣布将在未来3年投入15亿美元开发工业互联网，并于同年发布《工业互联网工作》报告，对工业互联网项目要开展的工作进行了细化。2014年3月，GE与AT&T、思科、IBM和英特尔共同发起成立了工业互联网联盟。2014年末，GE发布了《2015工业互联网观察报告》，强调了大数据分析在工业互联网中的作用，并且针对赛博安全、数据孤岛和系统集成等挑战提出了解决思路和行动指南。　　　　一、工业互联网的概念浅析　　　　GE公司认为，&工业互联网&是两大革命中先进技术、产品与平台的结合，即工业革命中的机器、设施与网络和互联网革命中的计算、信息与通信。&工业互联网&是数字世界与机器世界的深度融合，其实质也是工业和信息化的融合。与工业4.0的基本理念相似，它同样倡导将人、数据和机器连接起来，形成开放而全球化的工业网络，其内涵已经超越制造过程以及制造业本身，跨越产品生命周期的整个价值链，涵盖航空、能源、交通、医疗等更多工业领域。　　　　&智能&是工业互联网的关键词，GE正在飞机发动机上诠释&智能&的概念。飞机发动机上的各种传感器会收集发动机在空中飞行时的各种数据，这些数据传输到地面，经过智能软件系统分析，可以精确地检测发动机运行状况，甚至预测故障，提示进行预先维修等，以提升飞行安全性以及发动机使用寿命。图1展示了这种&智能&的概念。　　　　二、工业互联网的核心元素　　　　工业互联网具备的三个核心元素是智能机器、先进分析方法以及工作中的人（或者称作&高知劳动力&）。GE认为尽管对工业互联网的讨论聚焦在机器和数据上，但工作中的人也同等重要，事实上，只有改变人们工作的方式，工业互联网才能实现上述价值。由于互联网从根本上降低了人们接触信息以及与其他人交互的难度，因此工业互联网将转变人们在工作场所利用信息和进行协同的方式。　　　　智能机器　　　　利用先进传感器、控制器和软件程序连接世界大量机器（机床）、设施、机队（车船）和网络。　　　　先进分析方法　　　　在材料科学、电子工程以及其它关键学科中利用基于物理的分析方法、主动算法、自动化和深域技术，理解机床和大系统如何运行。　　　　工作中的人　　　　随时连接在工业设施、办公室、医院或移动中工作的人们，支持更加智能的设计、操作、维修以及更高质量的服务与安全性。　　　　对于工作中的人&高知劳动力来说，使其达到新的生产率和决策水平有一系列使能技术，包括：云计算、移动性、智能机器、存在与位置感知、协同和社交软件、虚拟现实与数据可视化以及可穿戴设备和机器人。这些技术在工业互联网中的越来越多地组合使用。　　　　由于软件在智能制造中的突出地位，GE很早就开始重视软件的作用，跳出制造业的思维模式，致力于软件投入，构建自身的数据分析能力。&工业互联网&的这三个核心元素恰恰反映了这一点，因为它关注的更多的是&软&的部分，即机器中的传感与控制网络、分析与计算方法、以及人在新的智能环境下的智力因素。转型软性制造为GE全面参与智能制造硬件基础设施和软件基础结构建设打下基础。　　　　三、工业互联网的革命特征　　　　GE公司认为工业互联网是200年来继工业革命和互联网革命之后的第三波创新与变革。第一波工业革命中，机器和工厂占据主角；第二波互联网革命中，计算能力和分布式信息网络占据主角；第三波工业互联网革命中，基于机器的分析方法所体现的智能占据主角，以智能设备、智能系统、智能决策这三大数字元素为显着特征。　　　　（1）智能设备　　　　为工业机床提供数字仪器是工业互联网革命的第一步，分布广泛的仪器是工业互联网兴起的一个必要条件。为了让机器（如机床）更加智能，必须降低部署成本、提升计算能力、开发先进分析方法。　　　　理解智能设备产生的大量数据是工业互联网实施的关键之一，工业互联网可以想象成是数据流、软件流、硬件流和信息流及其交互。数据从智能设备和网络获取，使用大数据工具与分析工具存储、分析和可视化，得到&智能信息&用于决策。智能信息还可以在机床、网络、个人或集体之间共享，方便进行智能协同并做出更好的决策。智能信息还可以反馈回原始机床，其中包括加强机床、机队和大型系统运行或维修的扩展数据，这个信息反馈回路可以使机床&学习&经验，通过机上控制系统表现得更佳智能。　　　　每个仪器设备都将产生大量数据，通过工业互联网传输到远程机床和用户分析或存储。工业互联网实施中的重要一环就是确定什么数据留在设备中，留在本地的数据规模是确保工业互联网安全的关键之一，创新技术可以允许敏感数据保留在机床上。这些数据流将慢慢成为运行和绩效历史，让操作员更好地理解工厂中关键机床的运行信息和条件。分析工具将这些信息与类似机床的运行历史进行比较，可以可靠地估算机床的故障情况。运行数据、主动分析方法以这种方式组合起来，避免计划外停工，降低维修成本。　　　　（2）智能系统　　　　智能系统包括许多传统的网络化系统，同时也包括在机队和网络间广泛部署且内置软件的机械装置的组合，随着加入工业互联网的机床和设备增加，机械装置在机队和网络间的协同效应就可以实现。智能系统有几种不同的形式：　　　　网络优化形式　　　　智能系统中的互连机床可以协同运行，实现网络级的运行效率。智能系统还适合在运输网络中进行路线优化，互连的运载器（如车辆）会知晓它们自己的位置和目的地，而且系统中的其它运载器也会得到提醒，从而实现进行路线优化，找到最高效的系统级解决方案。　　　　维修优化形式　　　　智能系统可以促进机队中进行最优的低成本机器维修。跨机器、组件和单个零件的总视图提供这些设备状态的可视信息，以便在正确时间、正确地点运送最适当的零件，这就降低了零件库存要求和维修成本，提升了机器可靠性水平。智能系统维修优化可以与网络学习和主动分析相结合，让工程人员实施预先维修程序。　　　　系统恢复形式　　　　智能系统建立系统范围的智能信息库，可以在遭受冲击后快速和高效地辅助系统恢复。比如，在发生自然灾害时，智能仪表、传感器以及其它智能设备与系统可用于快速探测并隔离最大的问题。地理信息和运行信息可以结合起来支持功能恢复工作。　　　　学习形式　　　　网络学习效果是智能系统中机器互连的另一个好处。每台机器的运行经验可以集合到单个信息系统中，加速各台机器的学习。比如，从飞机上收集的带有位置和飞行历史的数据可以提供在各种环境下飞机性能的大量信息。数据挖掘结论可以用于让整个系统变得更智能，从而推动知识积累和结论实施的持续进行。　　　　（3）智能决策　　　　工业互联网的威力将在智能决策中实现。做出智能决策时，足够的信息从智能设备和系统中收集并促进以数据驱动的学习，使得部分机器和网络级运行职能从操作人员那里转移到可靠的数字系统。智能决策是工业互联网的长期愿景，它是工业互联网的元素按设备、按系统组合的过程中所收集知识的顶点。　　　　上述三个数字元素有递进的意味，将其相互串起来的是智能信息。智能设备产生并交互智能信息，智能系统通过智能信息实现系统间智能设备的协同，具备知识学习功能的智能决策处理智能信息并实现整个智能系统的全方位优化。　　　　四、工业互联网的现实意义　　　　从创造价值的角度来看，工业互联网的价值可以从三方面体现：第一，提高能源的使用效率；第二，提高工业系统与设备的维修和修护效率；第三，优化并简化运营，提高运营效率。比如对于航空业来说，到2027年，工业互联网就能够助其实现节省300亿美元燃油成本的目标。　　　　GE公司还为工业互联网描绘了美好的经济前景，据其2012年的预测，如果工业互联网能够使生产率每年提高1%~1.5%，那么未来20年，它将使美国人的平均收入比当前提高25%~40%；如果世界其它地区能确保实现美国生产率增长的一半，那么工业互联网在此期间会为全球GDP增加10万亿~15万亿美元。　　　　回到智能制造上来说，&工业互联网&的意义在于提出了三大智能制造的数字元素：智能设备、智能系统、智能决策，并描绘了三者集成的未来。通过这些元素的集成，工业互联网将把&大数据&与基于机器的分析方法结合在一起。管理和分析高频实时数据的强大能力让系统对运行状态的洞悉上升到新台阶，基于机器的分析方法给分析过程带来新的维度，让先进分析与&大数据&工具集相结合，使工业互联网能够同时利用历史数据与实时数据。在数字的智能设备、系统和决策与物理的机器、设施、机队和网络完全结合之后，工业互联网将发挥最大威力，释放全部潜能。届时，生产率提高、成本降低和废物排放的减少所带来的效益将带动整个工业经济发展，所谓美国版&工业4.0&也将从这一点上助力美国实现智能制造的美好愿景。
智能工厂规划:工业4.0带来新的机遇!
　　在未来的中，产品信息都将被输入到产品零部件本身，它们会根据自身生产需求，直接与生产系统和设备沟通，发出下一道生产工序指令。这种自主生产模式能够满足每位用户的&定制&需求。　　　　在未来的智能工厂中，产品信息都将被输入到产品零部件本身，它们会根据自身生产需求，直接与生产系统和设备沟通，发出下一道生产工序指令。这种自主生产模式能够满足每位用户的&定制&需求。　　　　&工业4.0&是指以蒸汽机、大规模流水线生产和电气自动化为标志的前三次工业革命之后的第四次工业革命。其特点是通过充分利用嵌入式控制系统，即物理信息融合系统，实现制造业向智能化转型。　　　　欧美学术界和产业界积极推动&工业4.0&。他们认为，全球经济正处于第四次工业革命的开端，&工业1.0&是蒸汽机时代，&工业2.0&是电气化时代，&工业3.0&是信息化时代，&工业4.0&则是利用基于信息物理融合系统的智能化来促进产业变革的时代。　　　　智能工厂时代的新思维　　　　从人的角度来看，工作组织设计将以人为本，体现了自组织性和自主性；&工业4.0&将为工人扩大工作范围、增强自身技能、学习更多知识、扩大行动空间创造机会；工作工具可辅助学习，实践社群将大大提高教学效率，信息技术技能培训份额日益增加；学习工具不仅适用，而且能自动向使用者发挥功用。　　　　从技术角度看，&工业4.0&系统简单易用，安全可靠，并能辅助学习；简单易用、普遍适用的问题解决方案范本使其他人也能参与工业4.0系统的设计和运行；产品和经营过程网络化、个性化会导致复杂性增加，同时解决问题的可能性更大，分析所有可能性并找到解决办法的速度会更快；资源利用效率受到持续规划、落实、监督和自动优化；智能产品在整个产品生命周期内可寻址、可识别；系统组件可寻址、可识别，支持对生产过程和生产系统虚拟规划；新的系统组件能够完全替代旧的系统组件，并且功能兼容；各系统组件发挥功用，为其他系统组件服务；新的安全文化要求&工业4.0&系统可信赖、有弹性且社会可接受。　　　　从组织角度来看，新的价值创造网融合产品、生产和服务，使劳动分工更加灵活；合作和竞争会导致产生新的经济和法律组织；系统构架和业务流程符合可适用的法律框架，且新的法律解决方案会促成新的合同模式；在新兴市场将存在调节地域附加值的机会。　　　　制造业发展的新趋势　　　　从生产手段看，数字化、智能化技术和装备将贯穿产品的全生命周期。随着信息技术的发展以及信息化普及水平的提高，数字技术、网络技术和智能技术日益渗透融入到产品研发、设计、制造的全过程，推动产品的生产过程产生了重大变革。　　　　从发展模式看，绿色化、服务化日渐成为制造业转型发展新趋势。生态环境与生产制造的矛盾日益激化，推动了全球工业设计理念的革新和传统技术的改造升级，以实现资源能源的高效利用和对生态环境破坏的最小化。欧美的&绿色供应链&、&低碳革命&、日本的&零排放&等新的产品设计理念不断兴起，&绿色制造&等清洁生产过程日益普及，节能环保产业、再制造产业等静脉产业链不断完善，都表明制造业的绿色化发展目标已经成为制造业的共识。　　　　从组织方式看，内部组织扁平化和资源配置全球化已成为制造业培育竞争优势的新途径。在企业内部管理方面，传统的工业化思维以层级结构管理企业的内部运行，以串联结构与上下游企业共同形成产业链条，强调管理组织等级分明，强调企业业务&大而全&，难于适应市场和产品的多样化需求。而当前的互联网思维强调开放、协作与分享，要求减少企业管理的内部层级结构，在产业分工中注重专业化与精细化，企业的生产组织更富有柔性和创造性。　　　　从发展格局看，比较优势动态变化将重塑全球制造业版图。以往通常认为，全球制造业发达国家掌握着世界制造业的发展方向和最核心的技术，是世界制造业技术发展方向的引领者；中国、印度、巴西等新兴国家生产成本相对较低，拥有巨大的消费市场，成为生产基地；拉美等处于工业化初期的国家，原材料丰富、工业基础薄弱、缺少技能工人，是原材料和能源的供应者。然而，随着新兴国家劳动力工资的提升、土地价格的上涨等因素的不断影响，制造业生产成本的地区分布发生了明显变化。　　　　从国家层面上看，应把信息化和网络化作为推动制造业企业转型升级的主攻方向。当前全球制造业发展越来越呈现数字化、网络化和智能化的新特征，美国提出&工业互联网&战略、德国提出&工业4.0&战略，主要意图就是抢占智能制造这一未来产业竞争制高点。　　　　从企业层面看，应把实施互联网战略作为企业提升竞争力的关键环节。互联网不再只是企业生产的工具和手段，已成为支撑企业成长的关键要素和支撑平台。基于互联网思维下的企业转型升级，推动了众多制造业新业态的崛起，已经成为当前制造业发展新的亮点，更是当前经济形势下难得的发展机遇。　　　　未来的工厂将变得更智能　　　　自首台工业机器人应用已经有40年，如今它开始走向与人类的融合。ABB中国区副总裁介绍称，第一代机器人基本按照所编的程序工作，第二代机器人是带有传感器的智能机器人，可以完成协作式的工作。第三代机器人将是那些可以完全自主行动，像人类一样根据环境作出调整的机器人，目前还没有出现。　　　　西门子曾这样描述&未来工厂&，&你会看到传送带安静而迅速地将工件运送到整洁的机器旁边。身形小巧、动作敏捷的运输机器魔幻般地在车间过道上穿梭往来，搬运物料，运送零件到仓库，焊接机器人快速做者焊接的工作。&　　　　除了机器人，量身定制模式成为这种智能化应用的特征之一。德国的&工业4.0&国家项目的宗旨便是利用互联网和传感器，在最佳的时间点生产最佳的产品。在未来的智能工厂中，产品信息都将被输入到产品零部件本身，它们会根据自身生产需求，直接与生产系统和设备沟通，发出下一道生产工序指令。这种自主生产模式能够满足每位用户的&定制&需求。　　　　工业4.0还预示着工业正在向着使用最新科技和创新理念的智能工厂转变。工厂智能设备的数量以及这些设备所提供的信息正在急剧增加。其一个重要焦点是个性化产品的市场趋势。ERP、MES厂商便提供自ERP企业数据到MES车间层数据的离散制造业流线型解决方案，纵向集成从企业业务层到车间机器的所有相关流程。　　　　工业4.0会催生新的机遇　　　　中国目前已没有人口红利，从找工人、训练工人到留工人，都变得很难，同时工资正以每年15%-20%的幅度增长，人力成本越来越大。在这种趋势下，工厂只有朝着更智能化的方向发展，才会更具有竞争力。未来的工厂除了要智能化，还要可视化。　　　　工业4.0会催生出很多小型工厂。现在的工厂一般规模都比较大，但随着电脑、自动化机器、3D打印等要素的融合，以后可以做出很多个性化商品，工厂规模也会往小型化发展。　　　　现在美国、德国的制造业都重新起来了，里面很大一个原因就是工业4.0。借助电脑设计和电脑制造，很多少量多样的商品已经转移到美国国内制造，因为这样可以卖个好价钱。比如广东东莞的很多家具厂，不少已把一些个性化家具产品（如家庭餐椅）转移到美国制造，而一些规模化的产品还是留在大陆以及人工比较便宜的地方制造。　　　　所以从国家角度来说，工业4.0是自然的发展过程。企业为了求生存，一定会朝着这个方向走。从工博会上也可以看出，目前国内做工业自动化的厂商已经非常多了，不过需要时间要让大家习惯人和机器如何协同做事。& & & &智能工厂：http://www./casestudy
智能制造技术体系的思考
　　数字工厂工业4.0从数字工厂演变提升而来。国际上十几年前就开始了数字工厂的研究。最初思想是使用电子描述替代纸质文件，并在软件工具中使用它进行电子布线和安装，以便于集成并减少工程成本。随着信息技术和数据库技术的发展，数字工厂的概念和功能有了很大扩展。IEC(国际电工委员会)词汇库给出的定义是：数字工厂是数字模型、方法和工具的综合网络(包括仿真和3D虚拟现实可视化)，通过连续的没有中断的数据管理集成在一起。它是以产品全生命周期的相关数据为基础，在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。　　　　数字工厂的概念模型分为三个层次，底层是包含产品构件(如汽车车灯、发动机、轮胎等)和工厂生产资源(如传感器、控制器和执行器等)的实物层。第二层是虚拟层，对实物层的物理实体进行语义化描述，转化为可被计算机解析的&镜像&数据，同时建立数字产品资源库和数字工厂资源库的联系。第三层是涉及产品全生命周期过程的工具/应用层，包括设计、仿真、工程应用、资产管理、物流等各个环节。数字工厂概念的最大贡献是实现虚拟(设计与仿真)到现实(资源分配与生产)。通过连通产品组件与生产系统，将用户需求和产品设计通过语义描述输入资源库，再传递给生产要素资源库，制造信息也可以反馈给产品资源库，从而打通了产品设计和产品制造之间的&鸿沟&。更进一步，实现了全网络统筹优化生产过程的各项资源，在改进质量的同时减少设计时间，加速产品开发周期。　　　　数字工厂概念的示意图数字工厂作为支撑工业4.0现有的最重要国际标准之一，是IEC/TC65(工业过程测量、控制和自动化)的重要议题。2011年6月，IEC/TC65成立WG16&数字工厂&工作组，西门子、施耐德电气、罗克韦尔自动化、横河等国际自动化企业，以及我国机械工业仪器仪表综合技术经济研究所等研究机构，都参与了IEC/TR 数字工厂标准的制定。为更好地指导国内企业开展数字工厂建设，全国工业过程测量控制和自动化标准化委员会(SAC/TC124)组织国内相关单位，将该标准等同转化为我国国家标准GB/Z 《工业过程测量、控制和自动化生产设施表示用参考模型(数字工厂)》(2015年12月发布)。3工业4.03.1工业4.0核心特征工业4.0的核心在于工业、产品和服务的全面交叉渗透，这种渗透借助于软件，通过在互联网和其他网络上实现产品及服务的网络化而实现。工业4.0重点关注两方面内容：产品开发与生产过程。德国工业4.0战略计划实施建议中，进一步提出工业4.0的三个核心特征：　　　　企业内部灵活可重组的网络化制造系统的纵向集成，将各种不同层面的自动化与IT系统集成在一起(如传感器和执行器、控制、生产管理、制造执行、企业计划等各种不同层面)，强调生产信息流的集成，包括订单、生产调度、程序代码、工作指令、工艺和控制参数等信息的下行传递，以及生产现场的工况、设备状态、测量参数等信息的上行传递;　　　　通过价值链及网络实现企业间的横向集成，将各种不同制造阶段和商业计划的IT系统集成在一起，强调产品的价值流(增值过程)集成，既包括一个公司内部的材料、能源和信息的配置(如原材料物流、生产过程、产品外出物流、市场营销等)，也包括不同公司间的配置(形成价值网络);　　　　全生命周期管理及端到端系统工程，通过集成CAD/CAM/CAPP、PLM、ERP、SCM、CRM、MES等软件/系统，实现用户参与设计(个性化)，并通过虚拟设计、虚拟评估和虚拟制造，更好地把用户需求同生产制造完美地结合起来。并涉及产品直到维护服务的全生命周期，随时将用户意见反馈给前端的设计阶段，动态提升产品质量。　　　　这三个集成实际上为我们指明了实现工业4.0的技术方向。3.2RAMI 4.0模型技术当道，标准化先行。德国电工电子与信息技术标准化委员会(DKE)于2014年发布了第一版德国工业4.0标准化路线图，对德国的工业4.0标准化工作进行顶层设计，并于2015年公布了工业4.0参考架构模型。　　　　工业4.0参考架构模型(RAMI 4.0)RAMI 4.0以一个三维模型展示了工业4.0涉及的所有关键要素，借此模型可识别现有标准在工业4.0中的作用以及现有标准的缺口和不足。工业4.0集中于产品开发和生产全过程。RAMI 4.0模型的第一个维度(垂直轴)借用了信息和通信技术常用的分层概念。类似于著名的ISO OSI七层模型，各层实现相对独立的功能，同时下层为上层提供接口，上层使用下层的服务。从下到上各层代表的主要功能为：　　　　资产层+集成层：数字化(虚拟)表示现实世界的各种资产(物理部件/硬件/软件/文件等);　　　　通信层：实现标准化的通信协议，以及数据和文件的传输;　　　　信息层：包含相关的数据;　　　　功能层：形式化定义必要的功能;　　　　业务层：映射相关的业务流程。　　　　因而，可以各层次为不同视角来实现工业4.0的建模和实施。RAMI 4.0模型的第二个维度(左侧水平轴)描述全生命周期及其相关价值链。这一维度的参考标准是IEC 62890《工业过程测量控制和自动化系统和产品生命周期管理》。此处的过程是指生产过程，完整的生命周期从规划开始，到设计、仿真、制造，直至销售和服务。　　　　RAMI 4.0模型进一步将生命周期划分为样机开发(type)和产品生产(instance)两个阶段，以强调不同阶段考虑的重点不同。Type阶段从初始设计至定型，还包括各种测试和验证。Instance阶段进行产品的规模化、工业化生产，每个产品是原型(type)的一个实例(instance)。工业4.0中，Type阶段与Instance阶段形成闭环，例如：在销售阶段将产品的改进信息反馈给制造商以改正原型样机，然后发布新的型号和生产新的产品。这为产品的升级改进带来巨大的好处。　　　　另一方面，将采购、订单、装配、物流、维护、供应商以及客户等紧密关联，例如：在装配工序使用物流数据，根据未完成订单组织内部物流，采购部实时查看库存并在任意时刻了解零部件供货情况，客户知晓所订购产品的整个生产过程。这也将为改进提供巨大的潜能。因此，必须将生命周期与其所包含的增值过程一起考虑，不仅限于单个工厂内部而是扩展到涉及的所有工厂与合作伙伴，从工程设计，到零部件供应商直至最终客户。　　　　RAMI 4.0模型的第三个维度(右侧水平轴)描述工业4.0不同生产环境下的功能分类，与IEC 62264《企业控制系统集成》(即ISA S95)和IEC 61512《批控制》(即ISA S88)规定的层次一致。更进一步，由于工业4.0不仅关注生产产品的工厂、车间和机器，还关注产品本身以及工厂外部的跨企业协同关系，因此在底层增加了&产品&层，在工厂顶层增加了&互联世界&层。　　　　RAMI 4.0模型将全生命周期及价值链与工业4.0分层结构相结合，为描述和实现工业4.0提供了最大的灵活性。3.3RAMI 4.0模型的标准映射RAMI 4.0模型的目的在于识别作用于工业4.0的现有标准和标准缺口，并选择适宜的解决方案。图3给出了RAMI 4.0模型的现有国际标准映射。图3 RAMI 4.0标准映射图工业4.0现有的国际标准可包括数字工厂、安全与保障、能效、系统集成、现场总线等几个技术领域，主要来自于IEC/TC65，也包括来自IEC/TC3、ISO/TC184、IEC /TC17B、ISO/IEC JTC1、IEC/TC44等技术委员会的标准。　　　　IEC和ISO关于工业4.0的工作组，除IEC/TC65/WG16数字工厂工作组以外，2014年8月IEC/SMB(标准管理局)成立了SG8&工业4.0/&战略工作组，开展}