国外“智慧工厂”发展研究

2015-05-20 10:13:15 江苏省企业技术改造协会 4

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一、智慧工厂概述

(一)智慧工厂的内涵和特征

(二)智慧工厂的基本架构和实现路径

二、现代工厂制造模式的演进

(一)数字制造

(二)智能制造

(三)数字制造和智能制造

三、发达国家构建智慧工厂的实践

(一)工业4.0

(二)工业互联网

四、中国“智慧工厂1.0”的构建与思考

(一)加强政府、行业协会、企业的合作与互动

(二)定义框架和标准,注重实践和落地

(三)部署“智慧工厂1.0”实施路径





国外“智慧工厂”发展研究

(2014)

 

 

2008年金融危机以来,全球技术创新空前活跃,以智能化为核心的新一轮工业革命正在孕育。智能化是制造业的发展方向,智能制造已成为国际竞争的新一轮焦点。随着智能制造时代的到来,企业生产管理和竞争格局发生巨变,智慧工厂随之出现,有望成为未来制造业的新模式。

一、智慧工厂概述

(一)智慧工厂的内涵和特征

智慧工厂(smart factory)最先是由IBM提出的。自从2009年发布“智慧地球”的构想理念后,IBM一直利用其技术推动这个理念切实的落地,因此也不断涌现出“智慧交通”“智慧能源”“智慧建筑”“智慧工厂”等概念。智慧工厂是IBM“智慧地球”理念在制造业的实践,指在数字化工厂的基础上,利用物联网技术和设备监控技术并加上绿色智能手段和智能系统等新兴技术于一体,构建一个高效节能、绿色环保、环境舒适的人性化工厂。从上述智慧工厂的内涵可以看出,智慧工厂凝结了三大方面的智慧结晶,首先是数字工厂;其次利用物联网等新兴技术;最后加上绿色智能手段。

“智慧工厂”概念已在国际上被广泛接受。德国政府在《高技术战略2020》计划中提出“工业4.0”作为未来十大项目之一;美国通用电气(GE)公司提出“工业互联网”的概念;中国科技自动化联盟提出“智慧工厂1.0”概念。无论是“工业4.0”“工业互联网”,还是“智慧工厂1.0”,都旨在利用新兴技术,推动工业智能化,从而构建一个绿色的人性化的工厂。

智慧工厂是智能工业发展的新方向,是工业生产完全自动化之后的更高层次,其基本特征体现在制造生产上:一是更为灵活和更强的预测能力。智慧工厂所需的技术构建模块已经存在,以“智能”的方式使用这些技术将推动智慧工厂的发展:云计算帮助更有效地进行数据处理和管理,大数据可以帮助发送和接收数据,社交网络使与客户的情感联系更为强烈,3D打印让生产单位接近终端客户。二是自我诊断能力。使用传感器能够远程控制整个生产过程,同时,各种组件被用来收集数据,使基于过程模拟和测试的全部或部分机器虚拟再现,可以改善与优化生产过程。三是能源和原材料更有效。即时通信和信息交换网络将协调需求和供应,资源得到充分利用,工作效率实现最优化。

(二)智慧工厂的基本架构和实现路径

1.物联网和服务网构成智慧工厂的基本架构

物联网和服务网是智慧工厂信息技术的基础,构成了智慧工厂的基本架构(图1)。

与生产计划、物流、能源和经营相关的企业资源计划(ERP)、供应链管理(SCM)、客户关系管理(CRM)、质量管理体系(QMS)以及与产品设计、技术相关的产品生命周期管理(PLM)与服务网紧紧相连。

与制造生产设备和生产线控制、调度、排产等相关的过程控制与制造执行系统(PCS)、制造执行系统( MES)功能通过物理信息系统(CPS)实现,与物联网紧紧相连。

从智能产品形成和产品生命周期服务的维度,智慧工厂还需要智能的原材料供应以及智能产品的售后服务等环节构成实时互连互通的信息交换,智能原材料供应和智能产品售后服务具有充分利用服务网和物联网的功能。

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物联网实现智慧化识别和管理,达到增效节能,是智慧工厂的关键。物联网应用在智慧工厂,至少可以实现5个功能,即电子工单、生产过程透明化、生产过程可控化、产能精确统计、车间电子看板。通过这五大功能,不但可实现制造过程信息的视觉化,对于生产管理和决策也会产生许多作用。如可以用更科学的方式排定生产流程,促进生产现场与支持协调同步,及时发现设备、人员等异常情况并快速做出回应。

2.信息物理系统是智慧工厂的实现路径

信息物理系统( cyber physical system,CPS)最早由美国科学家提出,相当于物联网的一种表述。与物联网相比,CPS最显著的特点是强调物理过程与信息间的反馈。

智慧工厂是从嵌入式系统向CPS发展的技术进化。CPS可提供构建物联网的基础部分,并且与服务网一体化,连接虚拟空间与物理现实世界,体现了嵌入式系统的进一步进化。把CPS运用于生产制造,构成信息物理生产系统(CPPS),以CPPS为模型构建智慧工厂,为智慧工厂指明了一条现实可行性的途径。CPS建立了一个完整的网络系统,这当中包括了相互连接的智能机械、仓储系统、高效的产品设备等,这些设备可以独立运作,或者互相交换信息,互相控制,并且以嵌入式系统来监测生产环境。

二、现代工厂制造模式的演进

数字制造和智能制造是智慧工厂的基石,智慧工厂是对数字制造和智能制造的综合。现代工厂从数字化工厂发展到智慧工厂,制造模式经历了从数字制造到智能制造的演进。

(一)数字制造

数字制造是在数字化技术和制造技术融合的背景下,并在虚拟现实、计算机网络、快速原型、数据库和多媒体等支撑技术的支持下,根据用户需求,迅速收集资源信息,对产品信息、工艺信息和资源信息进行分析、规划和重组,实现对产品设计和功能的仿真以及原型制造,进而快速生产出达到用户要求性能的产品的整个制造过程。

数字制造技术是产品创新和制造技术创新的共性使能技术,其将“制造”和“创造”融合起来,是一场制造技术革命,对传统制造业的改造升级、提升产业整体竞争力具有重要促进作用。

1.数字化设计

数字化技术采用具有丰富设计知识库和模拟仿真技术支持的数字化智能化设计系统,在虚拟现实、计算机网络、数据库等技术支持下,可在虚拟环境下实现产品结构、性能、功能模拟的仿真优化,极大提升产品的研发效率,甚至完成以前无法完成的研发任务,已日益成为企业核心竞争优势。

近年来,随着一些新技术的发展,数字化制造领域对市场需求的响应能力在增强。基于网络的逆向、快速等技术可实现产品全数字化设计与制造,如并行工程技术、虚拟设计技术、快速成形技术、快速资源重组技术、大规模远程定制技术等。其中一些技术,如数字建模技术、虚拟现实技术、大数据分析技术在从创意到销售的全过程中都将成为基础技术,并和3D打印、数字测量、远程控制等技术集成在一起,成为企业在复杂多变环境中响应市场需求,构建企业核心竞争力的技术基础。

美国波音公司在波音777/787和洛克希德马丁公司在F35研制过程中,采用数字设计与传统方式相比,缩短了1/3的研制周期,降低50%的研制成本,开创了航空数字化研制的先河。波音公司在新一代战神航天运载工具的研制和C130的航空电子升级中,所有开发测试都采用并行工程方法协同工作,其中采用MBD/MBI(基于模型的定义和作业指导书)缩短装配工期57%,提升了产品研发的效率和成功率,将数字化设计推向更深层次。

美国通用汽车公司也在矢志不渝地推动数字技术应用于商业领域。2000年,当通用汽车第一次运用数字化模型来模拟汽车设计时,当年的成本节约便高达7500万美元。通用在全球范围内拥有数十家模拟实验室,公司新产品以3D图像显示在屏幕上,设计师和技术专家通过研究这些图形,可以开发出合理的零部件体系和生产流程,不仅极大地避免了生产过程中的冗余,更创造了源源不断的利润。应用数字设计技术,通用早已将轿车的开发周期由原来的48个月缩短到24个月,碰撞试验的次数由原来的100多次降到50次,应用电子商务减少了销售成本10%。

2.数字化生产

数字制造突破了传统制造业流程的限制,导致产品生产和制造方式的本质改变,可对市场及时响应,自由设计,按需生产,而且可以根据需要随时更改设计,不仅使产品的研发设计、制造生产、销售环节的成本大大降低,减少生产周期,更使产品保持创新性。

有很多企业采用数控编程、模拟仿真等数字制造技术,改进生产工艺,提升制造水平,在探索应用数字化技术改造提升传统产业,加快领域、业态和模式创新方面取得了非常积极的成效。

以商用飞机研制中使用到的三维虚拟仿真技术为例,公开资料显示,该技术可以在客舱内饰设计制造中实现虚拟展示和仿真应用,使设计人员与客户在设计阶段就能提前获得逼真的终端产品的感官体验,降低设计与需求之间的差异性,达到缩短产品开发周期、节省项目成本的目的,甚至模拟试飞也能够依靠该技术得以实现。如,波音777/787采用全数字化设计测试和装配,利用虚拟现实技术迸行模拟试飞,实现了机身和机翼一次对接成功。

又如,西门子集团是全球自动化系统市场领导者之一,它将自身强大的研发能力、制造业优势与数字制造技术相融合,为各行业提供完善的数字制造解决方案。西门子已经在国外成功推出了数字化工厂——德国安贝格电子工厂(EWA),在中国成都高新区的工业自动化产品成都生产研发基地( SEWC)于2013年正式投产,这是西门子在德国之外建立的首家“数字化”企业。该基地生产的每一件新品,都拥有自己的数据信息,数据在研发、生产、物流的各环节不断丰富,实时保存在一个数据平台中。基于这一数据基础,企业资源计划(ERP)、产品生命周期管理(PLM)、制造执行系统( MES)、控制系统以及供应链管理实现信息互联。

3.全生命周期管理

数字化技术面向产品整个生命周期,对包括市场分析、产品的规划与设计、制造、采购、销售、售后服务等在内的产业链进行管理。在数字工厂中,由于实现了数字化闭环生产模式,原材料、生产、物流、经销商、消费者之间的物流、信息流和资金流等可以进行更多的计划、协调控制,逐渐形成一个无缝的过程,企业可以协同方式组织产品的开发、生产、销售与服务,实现对供应链、产业链及企业间协同的应用服务,实现集约化生产。

例如,西门子PLM(全生命周期管理)软件通过虚拟化的产品规划和设计,实现信息无缝互联。该软件解决方案提倡行业针对性和实用性,涉及航空及国防、汽车、高科技/电子等行业,其中最引人瞩目的应用是在“好奇号”火星探测器的开发中,从设计初稿到模拟进入火星大气层,美国航空航天局全程采用了西门子PLM软件,大大缩短了从设计到应用的周期。

又如,富士通提供针对制造行业产品全生命周期的全方位ICT软件和解决方案,包括:在规划/设计阶段能够兼容2D和3D设计、提高设计效率、创新制造业流程的FJICAD/MX/SX系统;在样机生产阶段能够提高品质和生产效能、削减成本并缩短研发时间的虚拟产品制造工具FJVPS,适用于人机结合生产现场的虚拟工序产线规划软件FJGP4D;在制造执行过程具备精益管理功能、数据追踪功能、灵活应对业务变更能力的M.EVE制造执行系统;在生产管理过程中具备看板管理等多种生产模式和各行业模板、支持个别生产和批量生产的生产管理PRONES解决方案;在仓储管理中具有可视化仓库、可现场优化、具备强大货品追溯能力的仓储管理系统( WMS)等全方位解决方案。有数据显示,某知名汽车零部件生产制造企业采用M.EVE制造执行系统实现了组装部件校验、现场可视化和产品追溯,将出错率降低了70%,成本节省了20%。

(二)智能制造

智能制造技术融合了先进制造技术、人工智能技术等,贯穿于设计、生产、管理和服务等制造业的各个环节。

1.信息技术——先进制造技术的支撑

装备制造业离不开信息化的支撑,信息技术促进设计技术的现代化,加工制造的精密化、快速化,自动化技术的柔性化、智能化,实现制造业的服务化。信息技术已渗透、融入制造领域各要素和各环节(工业技术、装备、活动、产品等),并打造出了新型工业产品,构筑新的制造模式。

装备企业已普遍将信息技术或产品渗透到装备类产品中,增加其技术含量。丰田等汽车厂商将信息技术整合到汽车制造中,生成人机界面,提高汽车生产平台的可操作性。特斯拉运用信息技术对传统汽车产业进行改造升级,在电动汽车中融入了大型中控触摸屏、谷歌引擎、语音输入操控系统、内置无线网络等信息技术元索,同时在生产过程中运用大数据技术提升自动化水平,将信息技术和传统工业产品设计绝妙融合,大幅提高生产效率。

目前,信息技术产业正不断涌现出众多颠覆性的技术创新,云计算、物联网、移动互联网、大数据以及智慧城市代表了新一代信息技术的发展,这些技术的发展驱动产生新的模式和新的业态,突出了制造业服务化的趋势。以云计算为例,其对于制造业的应用优势主要体现在系统的高效性、资源的共享性以及部署的灵活性,越来越多的云应用开始融入制造企业的日常业务,包括在研发信息化、管理信息化、信息技术架构等领域。通用电气(GE)很早就进行制造业服务化的探索和实践,2013年,通用电气推出第一个大数据与分析平台,管理云中运行的由大型工业机器所产生的数据,该平台为支持工业互联网并把大数据转化为实时信息而开发,将惠及全球主要行业,包括航空、医疗、能源生产与分配、交通运输及制造业。随着云计算、物联网等技术的日趋成熟,一种面向服务的网络化制造新模式——云制造应运而生。云制造是一种利用网络和云制造服务平台,按用户需求组织网上制造资源,为用户提供各类按需制造服务的网络化制造新模式。云制造将制造业资源(包括制造全生命周期活动中的各类制造设备,如机床、加工中心、计算设备及制造过程中的各种模型、数据、软件、领域知识等)进行虚拟化、优化调度并协同互联,是先进的信息技术、制造技术以及新兴物联网技术等的交叉融合,体现了制造即服务的理念。

2.工业机器人——智能制造的核心部件

工业机器人作为人工智能技术的主体,是智能制造的核心部件,可适应敏捷制造、多样化、个性化的需求,应用领域正在不断拓展。

随着系统化生产的发展,模糊控制、人工神经网络等技术的进一步应用,工业机器人控制系统向基于PC机的开放型控制器方向发展,便于标准化、网络化;器件集成度提高,且采用模块化结构;人机界面更加友好,大大提高了系统的可靠性、易操作性和可维修性。随着计算机技术不断向智能化方向发展,机器人应用领域的不断扩展、深化及在柔性制造系统( FMS)、计算机集成制造系统(CIMS)中的群体应用,工业机器人高性能化、标准化、智能化、环保化特征越发明显,以适应敏捷制造、多样化、个性化的需求以及多变的非结构环境作业。

工业机器人自动化生产线成套装备已成为自动化装备的主流及未来发展方向,汽车及汽车零部件制造业、机械加工行业、电子电气行业、橡胶及塑料工业、食品加工、物流等诸多行业已大量使用工业机器人自动化生产线。世界最大的机器人制造公司ABB拥有最先进的机器人生产线,为汽车整车、零部件及其他制造行业提供生产解决方案,公司制造的工业机器人广泛应用在焊接、装配、铸造、密封涂胶、材料处理、包装、喷漆、水切割等领域。

3.数控机床——自动化与智能化的基础

数控机床作为装备制造业的工作母机,是机械加工工艺过程自动化与智能化的基础,可实现机床及机械设备的运动控制与加工过程的自动化、智能化。

智能制造通过采用数控机床等智能设备改造升级生产线,以适应个性化定制、虚拟制造、网络化制造、柔性制造、敏捷制造等新型制造模式的要求,推动企业走向“产品+服务+管理”,从产品制造商向系统集成和服务商转变。

装备制造业的关键领域都需要大批先进的数控机床。汽车工业是高档数控机床第一重要用户,汽车制造具有大批量生产的特点,需要大量高速、高效、高可靠性的数控机床;航空、航天、IT等高新技术产业的发展需要大量高效、精密、智能、多坐标联动和专用数控机床;机械、纺织、冶金、造船、轨道交通等传统产业的技术改造,也加大了对高档数控机床、自动化控制系统及仪器仪表的需求;能源领域的大型发电、输变电设备,大型石油化工和煤化工装置等同样需要大批重型、高效、专用数控机床进行加工制造。

数控机床的技术总体发展趋势是向高速、高精、高效、复合化、环保化方向发展,且已进入智能化时代。数控机床智能化最主要的目的和前景之一就是代替人的劳动,实现装备制造业的全盘自动化。随着工业机器人在机床上的不断应用,加工中心和与机器人有效结合,提高生产效率和安全性,也是数控机床发展的潮流。例如,日本牧野(MAKINO)公司的机内装有机器人的J3i加工中心,工件的自动装、卸以及清洗、去毛刺等工序均由机器人完成,是真正实现一台机床完成全套加工的生产系统。

4. 3D打印——引领智能制造发展

3D打印可直接从计算机图形数据中生成任何形状的物体,从而极大地缩短产品的研制周期,提高生产率和降低生产成本,使生产制造得以向更广的生产人群范围延伸。

相对于传统制造业,3D打印的制造模式、流程、供应链等方面发生了巨大的变革,可以看作传统制造业走向智能化时代的标志之一。制造模式方面,从过去的生产线规模化生产,更多地转向数字化、个性化、分散化的定制生产。流程方面,3D打印无需机械加工或任何模具,就能直接从计算机图形数据中生成任何形状的零件,从而极大地缩短产品的研制周期,降低产品研发创新成本。产品性能方面,3D打印的产品是自然无缝连接,结构之间的稳固性和连接强度要高于焊接等传统方法,产品质量与性能更优越,且能制造出传统工艺无法加工的零部件。设计方面,传统制造技术和工匠制造的产品形状有限,制造形状的能力受制于所使用的工具,3D打印机可以开辟巨大的设计空间,甚至可以制作目前可能只存在于自然界的形状。供应链方面,3D打印机可以按需打印,即时生产减少了企业的实物库存,催生专业化创新服务模式,触发新的产品策略和客户关系。

3D打印应用对象覆盖大部分制造行业。在航空航天工业的应用主要集中在3类:外形验证、直接产品制造和精密熔模铸造的原型制造等,标志性企业如NASA和Piper Aircraft均应用了3D打印。如NASA火星探测车约70个部件均采用数字方式制造,即直接利用计算机设计在生产级的Stratasys 3D打印机的加热腔中制得,能够制造出具有复杂形状的坚固部件,足以经受火星这类非地球条件的严苛考验,而量产部件和传统制造方法则达不到这样的要求。在汽车行业,汽车巨头BMW和Jaguar Land Rover以及Minimizer等精密零配件供应商,都发现3D打印是加速汽车设计和制造的最佳方式。Jaguar Land Rover在2008年投资购买了Objet Connex500 3D打印机,以拓宽其基于树脂的快速原型制作功能,并帮助缩短开发周期。

(三)数字制造和智能制造

制造的本质是通过物质流、能量流和信息流的相互作用,将原材料转化为产品的过程。从数字制造到智能制造,发展到智慧工厂,体现了对信息流、物质流和能量流的全面集成以及装备生命周期和企业价值链的结合。

数字制造贯穿于制造业信息化的全过程,强调信息流居于主导。信息正成为制造业的决定因素,制造业已由传统的能量驱动型逐步转为数字信息驱动型,数字化成为制造业产品全生命周期不可缺少的驱动因素。数字制造是制造业信息化的基础,贯穿于制造业信息化的全过程,是现代工业技术水平的标志。数字制造帮助企业实现技术创新,提高产品研发和设计能力,优化产品制造过程,缩短产品的设计和制造周期,提高产品质量,提高制造资源的利用率。

数字制造技术是智能制造的基础技术,数字制造技术与众多的智能化方法结合起来就形成智能制造技术。智能制造整合智能装备和物联网、服务网,体现对信息流、物质流和能量流的全面集成。智能制造基于数字制造技术,利用“知识处理”“智能优化”和“智能数控加工”等方法,稳定、高效、高质地生产出理想的产品。智能制造是制造技术发展的前景,制造业由能量驱动型转变为信息驱动型,要求制造系统不但要具备柔性,而且要表现出某种智能,以应对大量复杂信息的处理以及瞬息万变和激烈竞争的市场环境。智能制造作为一种制造模式,是集自动化、集成化和智能化于一身,并具有不断向纵深发展的先进制造系统,也是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化系统。

随着越来越多的自动化生产线融合网络技术,物联网、云计算等新一代信息技术兴起,促使传统工业网络应用拉开新一轮变革,智慧工厂的概念应运而生。智慧工厂是在数字化工厂的基础上,利用物联网、设备监控及绿色智能等新兴技术构建的人性化工厂。智慧工厂是由许多智能制造装备构成,是数字制造和智能制造的综合,既体现信息流、能量流、物流的全面集成,又体现装备生命周期和企业价值链的结合。在智慧工厂中,信息自上而下和自下而上穿透,从部件到组件到系统的全域能效管理,能源和资源消耗控制在最佳水平,实现环境友好、资源节约型生产;覆盖制造全生命周期,从最初设计到制造、销售和使用,产品生命周期的集成将大大减少研发迭代次数和周期;最后,以更灵活的生产、更高的运营效率、极高的质量以及合理的成本,以对环境最小的代价,生产智能化产品。

三、发达国家构建智慧工厂的实践

国际金融危机以来,发达国家意识到实体经济的重要性,一些国家相继颁布制造业振兴和推进政策,德国、美国等制造业强国在构建智慧工厂的理论和实践方面也进行了探索。

(一)工业4.0

1.工业4.0的提出和内涵

工业4.0的概念最早出现在2011年汉诺威工业博览会,德国人工智能研究中心董事兼行政总裁沃尔夫冈·瓦尔斯特尔教授在开幕式中提出要通过物联网等媒介来推动第四次工业革命,提高制造业水平。在德国政府推出的《高技术战略2020》中,工业4.0作为十大未来项目之一,政府投入2亿欧元,其目的在于奠定德国在关键技术上的国际领先地位,夯实德国作为技术经济强国的核心竞争力。

德国“工业4.0工作组”2013年4月发布《保障德国制造业的未来:关于实施工业4.0战略的建议》报告认为,在制造业领域,技术的突破和发展将工业革命分为4个阶段。前三次工业革命分别是机械化、电力和信息技术的结果:18世纪末,第一次工业革命始于第一台机械生产设备的诞生;20世纪初,电力的应用,基于分工的大批量生产迎来了第二次工业革命;20世纪70年代,第三次工业革命伴随着智能联网、自控生产系统孕育而生。目前,物联网和制造业服务化宣告着第四次工业革命——工业4.0的到来(图2)。

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工业4.0是以智能制造为主导的第四次工业革命,提出由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变,目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。工业4.0旨在通过充分利用信息通信技术和网络空间虚拟系统——信息物理系统( CPS)相结合的手段,将制造业向智能化转型。当前全球工业市场正面临着巨大的变革:更新周期缩短、差异不断变大、产品个性化突出,工业4.0构建的兼具个性化和数字化的产品与服务生产模式,突破了传统的行业界限,催生出新的活动领域和合作形式,创造新的价值网络,重组产业链分工。

从内容来看,工业4.0项目主要面向两大主题,一是“智慧工厂”,重点研究智能化生产系统及过程,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。工业4.0和智慧工厂是物联网和互联网服务的一部分,工业4.0的框架内没有涉及新技术的引进,而是强调通过网络与信息物理系统的融合来改变当前的工业生产与服务模式(图3)。物联网、服务网、数据网将取代传统封闭性的制造系统,成为工业4.0和智慧工厂的基础。

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2.工业4.0的潜力

工业4.0拥有巨大的潜力,能使生产和交付更加灵活,将引领产业未来发展趋势,并致力于解决世界面临的挑战。

工业4.0使客户的个性化定制需求得以满足,这意味着即使产品只生产一次,也能通过颇具收益的方式制造出来。在工业4.0中,以供应商为例,动态业务和工程流程帮助他们根据生产需要最终做出相应改变,灵活应对生产中断和故障,使生产和交付变得更加灵活。在制造流程中已经能够提供端到端的透明化,以促进决策优化。工业4.0也将发掘出创造价值的新方法,开发出新的商业模型。特别是,工业4.0还将给初创公司和小型企业的发展带来机会,下游的服务也能从中受益。

制造企业在未来将以信息物理系统( CPS)为框架建立包含其设备、仓储系统和工业产品的全球性网络。CPS包含能够独立交换信息的小型智能机械、存储系统和高效的产品设备,并能独立完成运作和互相控制。随着CPS的设备基础改进到涉及制造、工程、材料使用和供应链以及生命周期管理的工业工序,工业4.0已经开始使用一种全新的途径来生产产品。当指令经过CPS系统时,纵向需要经过工厂的商业流程,横向则连接了可以实时管理的衍生价值体系,这两方面共同构建了嵌入式制造的系统网络。此外,每一条指令都需要流经过程链条中的每一个环节。

当今世界正面临资源能源利用效率、城镇化和人才结构调整等挑战,工业4.0将正视和解决这些挑战。工业4.0能够持续带来覆盖整个价值网络的资源生产率和效率的增益,同时能够将人口结构变动和社会因素考虑在内,并以合适的方式来组织生产。工业4.0促使从原材料变为产品的过程更加多产和高效,企业将会权衡“投资在智慧工厂中的额外资源”与“带来的潜在节约”之间的利弊;智能辅助系统可以把工人从单调、程式化的工作中解放出来,能把精力集中在创新和增值业务上;在关于熟练工短缺的问题上,工业4.0允许老工人延长职业生涯,从而长时间地保持生产力;灵活的工作组织形式使得工人们能够更好地整合自己的工作,私人生活和持续的职业生涯发展将变得更有效率,在工作和生活之间找到一个更好的平衡点。

3.工业4.0需要进一步改进的领域

工业4.0拥有巨大的潜力,据德国电子电气工业协会预测,工业4.0将会使工业生产效率提高30%。但工业4.0被视为引领产业未来发展趋势的同时,也有认为它还只是一个概念。碍于目前一些技术上的挑战,工业4.0在2020年后才有可能真正被实现。

为了达成工业4.0的目标,德国认为其所进行的研究首先必须实现“制造系统的水平和垂直集成”和“工程上端到端的集成”,共有8个领域需要进一步改进:①标准化和参考架构。工业4.0将会涉及网络技术的设计并通过价值网络集成几家不同的公司,只有实现一揽子共同标准,这种合作伙伴关系才能成为可能,而且需要一个参照架构来为这些标准提供描述并促进标准的实现。②复杂系统的管理。制造系统正在日益复杂,适当的计划、描述和说明模型可以为这些复杂系统提供管理基础。③综合的工业基础宽带设施。综合且高质量的通信网络是工业4.0的关键要求,宽带网络基础设施需要进一步的、大规模的拓展。④安全和安保。保障设备和产品自身应不会引起使用者的危险,也不会对环境造成污染,其中包含的信息特别需要被保护,以防止这些信息被滥用或者在未被授权的情况下使用。⑤工作的组织和设计。针对组织工作的社会科技的实现将会给工人提供承担重大责任和加强个人发展的机会,进行合作的工作设计和职业生涯的学习将变得尤为必要。⑥培训和持续性的职业发展。工业4.0将从根本上改变工人们的工作和职业诉求,实施适合的培训策略并用培养学习的方式组织工作变得非常必要。⑦规章制度。在工业4.0下建立新的制造流程和水平的商业网络架构时必须遵守法律,而已存在的立法也同样需要在必要时考虑创新对法律带来的影响,制度将作为一个涵盖面广泛的适用工具而存在。⑧资源效率。工业4.0将会使得从原材料变为产品的过程更加多产和高效,企业将会权衡“投资在智慧工厂中的额外资源”与“带来的潜在节约”之间的利弊。

4.世界领先企业的工业4.0实践

德国、美国和中国台湾等制造业发达国家和地区的领先企业积极探寻制造业发展趋势及自身优势之间的交点,开创性地建立了独特的系统或提出了独特的理念,与工业4.0不谋而合。

(1)德国。德国最先提出工业4.0的概念,并由政府出资2亿欧元全力支持,西门子等知名企业成为工业4.0的主力军。

①西门子。西门子是工业4.0的主要推动者之一。10年前,西门子就提出了全集成自动化(TIA)的概念,并借助数字化企业平台,长久以来占据信息技术集成领域的领导地位。其最新技术成就包括创新性的工程软件平台TIA博途V12、新一代控制器Simatic S7-1500、针对电气传动应用的“全集成驱动系统”( IDS)以及以信息技术为基础的服务,这些技术与工业4.0定位及目标相吻合。

从整合和优化信息技术专长以及进一步开发实现工业4.0所需的技术专长的战略考虑,西门子已投资数10亿欧元进行多项战略并购,尤其是收购软件公司。西门子将这些软件公司的技术能力与自身自动化领域的技术专长相融合,得以提供贯穿产品开发和制造的整个价值创造过程的工业软件。

②菲尼克斯电气。菲尼克斯电气对工业4.0早已开始准备。2004年,菲尼克斯电气投入Profinet工业以太网的开发,形成了全面的基于Profinet工业以太网的竞争力。

工业4.0强调通过网络与信息物理生产系统的整合改变当前的工业生产与服务模式,菲尼克斯提出的信息动力自动化系统( IT-Powered Automation),推出的Rifline Complete继电器、Axiocontrol控制器、Axioline I/O系统、Heavycon EVO重载连接器等众多新品以及SoftPLC、Softmotion、安全PLC解决方案等都能够满足工业4.0对网络和控制系统提出的更智能化、更开放、更灵活、更快速、更高效的要求。

在德国政府出资支持,众多知名企业参与的东威斯特法伦“OWL”工业4.0集群项目中,菲尼克斯电气牵头致力于“适于生产技术的自动化”的研究,目的是开发智能自动化技术组件,实现组件和软件的自优化能力。

③倍福。倍福积极推动信息技术与自动化技术的结合,其技术主要特点是PC控制,已实现了纵向、横向和跨公司一体化,为工业4.0打下了基础。

“智慧工厂1.0”是中国科技自动化联盟定义并推出的创新理念,对接工业4.0的理念,倍福作为该联盟的正式会员,在2013年中国国际工业博览会展台上特别开辟了“智慧工厂1.0”概念下的自动化立体仓库展示区,展现了“智慧工厂1.0”的蓝图。

在德国“OWL”工业4.0集群项目中,倍福与传感器、视觉系统及机械厂商一起参与“科技自动化系统化工程”与“极速控制一标准加工设备能效提升”两个项目的研究和实施。在2013汉诺威工业博览会上,倍福展示了其创新的XTS传输系统,作为工业4.0应用的案例。

(2)美国

发达的工业应用在德国,而领先的信息技术在美国,美国在信息技术、软件方面的独特优势成为推进工业4.0的重要力量,且一直在实施以CPS为概念的先进制造。

①罗克韦尔自动化。工业4,0的核心在于产业集成,包括横向和纵向两个方向的集成。2008年,罗克韦尔自动化率先提出“融合”的理念,旨在将制造业纵向链条上界限分明的现场层、控制层、管理层之间实现相互渗透。2010年,罗克韦尔自动化在“融合”的基础上提出“全厂最优化”的横向战略,进一步打通了从上游到下游的整个供应链。

罗克韦尔自动化的“融合”与“全厂最优化”纵横交织,某种程度上已经形成了工业4.0概念的框架。罗克韦尔自动化的集成架构平台为“融合”和“全厂最优化”提供了重要支撑,可提高生产率,实现灵活性和可缩放性,减少总成本支出,构筑了强大的行业竞争力。

②国家仪器公司( NI)。NI是虚拟仪器技术的创始者与倡导者,致力于为用户提供建立在工业标准计算机及互联网等基础上的虚拟仪器解决方案。虚拟仪器使得计算机和网络技术与仪器技术相结合,开创了“软件即是仪器”的先河。NI基于电脑或工作站、软件和I/O部件来构建虚拟仪器,I/O部件可以是独立仪器、模块化仪器、数据采集板( DAQ)或传感器。

随着工业4.0带动嵌入式采集与控制系统需求大量增加,NI推出的采用开放式平台的可程式化自动控制器CompactRIO (cRIO)以及myRIO方案具有成本低、可靠性高、适于高容量嵌入式测量和控制应用等特点,为大量工业和应用难题提供了解决方案。

(3)中国台湾地区

中国台湾地区制造业发展成熟,绝大多数工厂具备发展智慧工厂的条件。

研华科技是全球电子平台服务的领导厂商,致力于工业计算机和自动化领域的创新,提供高品质/高性能的电子产品和服务。2009年,研华首创性地提出智能自动化的概念,并逐渐在行业及客户端落地。研华在技术融合及行业资源整合方面与工业4.0高度一致,其软件+硬件+通信传输的产品框架也契合工业4.0的标准架构。

在工业4.0基础之一的物联网技术方面,研华特别成立了“嵌入式物联网解决方案”产品部门,整合既有的嵌入式平台、无线模块、远程控制软件,与生态伙伴合作,提供完整解决方案。目前,研华提供从嵌入式连接的各种零组件产品供应,到增值解决方案与服务的完整系统组件,具有丰富的WSN I/O模块经验,能达到全面感知。在应用软件部分,研华从网络应用晋升至云端应用,以强化软件管理功能;在链接方面,借助标准接口及内建智能功能设备,让产品的链接更为安全可靠。

(二)工业互联网

1.工业互联网的提出和内涵

“工业互联网”( industrial internet)是通用电气(GE)提出的概念。2012年11月,GE发布《工业互联网:突破智慧与机器的界限》(Industrial intemet: pushing the boundaries of minds and machines)白皮书,报告认为,互联网还能做更多事情,通过智能机器间的连接并最终将人机连接,结合软件和大数据分析,可以突破物理和材料科学的限制,改变世界的运行方式。报告强调,将工业革命的成果及其带来的机器、机组和物理网络,与近期互联网的成果——智能设备、智能网络和智能决策融合到一起,此种融合就称作“工业互联网”。

工业互联网将整合两大革命性转变的优势:其一是工业革命,伴随着工业革命,出现了无数台机器、设备、机组和工作站;其二则是更为强大的网络革命,在其影响之下,计算、信息与通信系统应运而生并不断发展。因此,工业互联网是开放、全球化的网络,能够在更深的层面将人、数据和机器连接起来,目标是升级关键的工业领域、重构全球工业、激发生产率、提高能效和效率。

2.工业互联网构筑的新型工业网络模式

(1)工业互联网将人、数据和机器三种元素融合

工业互联网的精髓就是人、数据和机器3种元素的融合(图4)。①智能机器:以崭新的方法将现实世界中的机器、设备、团队和网络通过先进的传感器、控制器和软件应用程序连接起来。②高级分析:使用基于物理的分析法、预测算法、自动化和材料科学,电气工程及其他关键学科的深厚专业知识来理解机器与大型系统的运作方式。③工作人员:建立员工之间的实时连接,连接各种工作场所的人员,以支持更为智能的设计、操作、维护以及高质量的服务与安全保障。

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在最初阶段,工业互联网为各种各样的机器嵌入传感器与其他高级设备,这方便了海量数据的收集与分析,从而改善机器性能与系统及连接网络的效率。数据本身甚至也会变得“智能化”,能够迅速掌握目标用户位置。如在航空业,工业互联网就蕴藏着无限潜力。据估算,目前有2万架商用飞机,它们配备有4.3万台喷气发动机,每台喷气发动机由诸多旋转设备组成,使航空公司能够对飞机上的各项性能指标进行实时监测和分析,并对故障进行预测。

工业互联网最终将人机连接,结合软件和大数据分析,重构全球工业,将为企业与经济体提供新的机遇。例如,传统的统计方法采用历史数据收集技术,这种方式通常将数据、分析和决策分隔开来。伴随着先进的系统监控和信息技术成本的下降,实时数据处理的规模得以大大提升,高频率的实时数据为系统操作提供全新视野。机器分析则为分析流程开辟新维度,各种物理方式的结合、行业特定领域的专业知识、信息流的自动化与预测能力相互结合可与现有的整套“大数据”工具联手合作。大数据应用带来的效益将渗透于制造业的整个价值链,主要表现在研发、供应链管理、生产、售后服务等环节,有助于缩短开发周期、优化装配过程、降低产品开发及装配成本。最终,工业互联网将传统方法与新方法相结合,这样可以利用二者的强大历史和实时数据进行特定行业的高级分析。

(2)工业互联网将提高各行业效率,激发生产力提升

工业互联网的价值可从3个方面来体现。第一是提高能源的使用效率,包括油、气、电等,等于从侧面提高了国内生产总值(GDP);第二,提高工业系统与设备的维修和维护效率,相当于提高了生产力;第三,优化并简化运营,提高运营效率,相当于有更多的人力可以进行更有价值和富有创新的工作。

工业互联网的技术创新将直接应用于各行各业,其涉及的行业领域比传统经济类别更广,随着全球经济继续发展,工业互联网的应用潜力也将不断增长:工业互联网有助于优化重工业的时间安排和货物流向;对于航空客运等商业运输服务业,工业互联网在提高其服务和安全的同时进一步优化其运营和资产;在医疗保健业中,工业互联网的重点从优化货物流向转为优化个人信息流向和业务流程,即在合适的时间将正确的信息传达给合适的人。

GE的这份白皮书指出,通过部署工业互联网,各行业将实现1%的效率提升或1%的燃料节省,并带来显著的经济效益。至2025年,医疗行业效率提升1%,可以帮助全球医疗行业节约630亿美元;世界铁路网交通运输效率若提高1%,将节省270亿美元能源支出;商用航空领域节省1%的燃料意味着能节省300亿美元支出;燃气电厂节省1%的燃料,将节省660亿美元能耗支出(表1)。从中不难发现,工业互联网具有“蝴蝶效应”,即工业互联网1%效率的提升,由此引发的将是行业效率的倍增。随着工业互联网应用潜力的不断增长,预计将产生32.3万亿美元的经济效益。到2025年,工业互联网将创造82万亿美元的经济价值。

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工业互联网促进生产力的提升就意味着收入和生活水平的改善。在美国,如果工业互联网推动生产力每年增长l%—1.5%,有可能使生产力再一次达到网络革命巅峰水平,在接下来的20年里,平均收入水平将提高25%—40%。若其他各国生产力增长水平能有美国的一半左右,工业互联网将为全球GDP创造10万亿—15万亿美元价值(按照2005年的美元汇率),相当于美国目前的经济总量(见图5)。

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(3)工业互联网可能创造出新的产品、服务和商业模式

工业互联网重新定义了传统设备制造业,虽然设备销售仍然是商业模式的重要组成部分,但更重要的是依托设备展开的增值服务和创新服务。工业互联网将创造出新的服务、新的产品、新的商业模式。据互联网专业人士分析,工业互联网概念可以分成三层:

第一层是基本版。在现有的产品设计、制造、销售、运行、维护、更换体系中引入数据化、互联网、软件分析,尽可能优化过程,产生新的经济效益。

二层是增强版。以GE为代表的高端设备制造商和互联网相联,就有机会产生新的产品、服务和商业模式。利用工业互联网产生新的技术,GE可以定义自己是另外一种基于互联网的新型产品设备服务制造商。如在健康医疗领域,互联网介入后,GE就有可能进入家庭医疗健康系统的设计、制造、维护,产生崭新的商业模式。

第三层是创新版。互联网就是要打破公司、行业和角色界限,创造出原来完全不能想象的新的产品、服务和商业模式,带动整个产业链甚至产业的创新。GE已提出了创新型工业互联网概念的理念,即通过平台、网络和数据的开放引入第三方创新者打造全新的服务和商业模式。例如,在医疗诊断实现网络化后,就有可能推出家庭级疾病诊断设备,诊断数据通过网络上传给医生,并通过医患互动做出建议或推荐专门医院和医生进行进一步诊疗,还将引发一个全新的家庭医疗服务行业和医疗保险服务品种的出现。

3.工业互联网面临的挑战

工业互联网的前景虽可期,但新概念的实现过程必然充满风险和挑战。

在互联网的架构上重塑传统产业是一个革命,因此最大的风险和挑战来自企业核心层是否真正意识到工业互联网的革命性,是否准备彻底摆脱传统设备制造商的习惯性思维方式和路径依赖,决心自我革命甚至自我淘汰以达到目标的完成。

其次是大数据带来的难题。工业互联网时代需要处理大量数据,如何管理和存储这些数据是企业需要解决的问题之一。同时,工业领域对数据分析的实时性要求比较高,这也对企业提出新的挑战。

另一个重要的挑战来自网络安全。由于工业互联网连接的是机器,因此一旦出现问题,后果也将更加严重。2010年时全球已出现针对工业控制系统的病毒,利用工业控制领域存在的漏洞感染数据采集与监控系统,导致工业设备停止运转。

此外,机器之间的通信也是工业互联网时代需要关注的重点。目前GE正在针对这方面进行研发,并已经有了一些新的实践。

尽管工业互联网已经显现了其威力,但要普及和充分发挥作用,商业利益与行业标准间如何平衡也是不小的挑战。由于目前世界各国都存有不同的标准,因此标准化意味着需要更多的企业参与其中,制定一个开放的标准。

4.通用电气的工业互联网部署

通用电气( GE)公司是全球工业设备制造业的龙头企业,在航空,铁路,能源,医疗等行业的高端关键设备制造方面具有举足轻重的产业地位。通过推行工业互联网,GE希望将人、数据和机器进行连接,帮助客户提高效率并节省成本,并对工业互联网进行了多方部署和实践。

2011年,GE将在互联网方面有超过25年经验的原思科副总裁Bill招致麾下,组建了GE全球软件和分析中心,并将该中心的位置选在美国信息科技的重镇——硅谷。GE全球软件中心最根本任务是为客户提供新的技术服务,中心20%的人员主要从事研究工作,80%从事开发工作,涉及商业集成以及市场推广和运营方面。经过一年多的发展,该中心已经拥有超过350名员工,2013年年底扩大至600多名。

2011年,GE公司宣布投资总计10亿美元,针对新兴业务模式提供新的服务产品与支持。作为这项投资的一部分,2012年12月,GE航空和埃森哲成立名为Taleris的全新合资公司,将为全球各地的航空公司和航空货运公司提供服务,通过利用飞机性能数据、故障预测、恢复和规划,来提高飞机的飞行效率。

2012年1 1月,GE推出9项全新工业互联网服务技术,包括智能运营服务、铁路网络优化解决方案、智慧电网解决方案兼服务( SaaS)、医院运营管理(HOM)系统、节油减排解决方案、实时智能运营( RtOI)软件、灵活能效优化产品、剂量管控产品和海底综合管理技术。结合产品诊断软件与分析技术,这9项技术将使机器与机器、机器与人乃至机器与业务运营之间建立连接,以使航空、铁路、医院、制造和能源公司能够更高效运营、降低成本,有望使主要行业减少1500亿美元浪费。这9项全新的智能服务将扩展GE工业互联网技术,使客户在四个方面受益:优化的网络,优化的工厂与设施,优化的资产、服务质量和优化的生产力。2013年1月,GE在纽约州斯克内克塔迪市新建立的一家电池生产企业就充分体现了这一点。这座面积约为1.67万平方米的工厂,共安装了l万多个传感器,用于监测生产时的温度、能源消耗和气压等数据,而工厂的管理人员可以通过iPad获取这些数据,从而对生产进行监督。

2013年6月,GE推出第一个支持工业互联网战略的大数据与分析平台。该平台由ProficyHistorianHD最新版提供支持(第一个基于Hadoop的历史数据管理软件),Historian在一个安全而封闭的架构中提供实时数据管理、分析以及机器与运营的连接,让全球重要行业从被动的“工业运营”模式转向“预测模式”。该平台合作项目包括GE与埃森哲建立全球战略联盟,共同开发技术和分析应用,帮助各行各业的公司充分利用业务运营中产生的海量工业数据;扩展与Pivotal公司的技术合作,联合开发并部署工业互联网解决方案;与亚马逊网络服务建立战略合作关系,后者将成为GE部署工业互联网乎台的首个云提供商,GE通过亚马逊的网络平台向客户提供面向工业应用和基础设施的云解决方案。基于上述强化平台,GE和合作伙伴将通过整合服务及提升软件、分析及云计算能力,将云计算中由大型工业机器产生的数据转化为实时信息,可惠及制造、航空、医疗、能源及交通运输等全球主要行业。

2013年10月,GE推出14种工业互联网应用产品,并宣布2014年公司开发的Predix新软件平台将开放给第三方用户和软件商,使Prefix平台与软件开发商和解决方案提供商的产品实现对接,还宣布与AT&T,思科和英特尔公司扩大合作关系,提升连接机器设备的数据传输效率,保证在任何时间、任何地点都能够获得并管理数据。截至2013年10月,GE已经推出24种工业互联网产品。

2014年1月,GE宣布将收购医疗人力资源管理软件及分析解决方案提供商API Healthcare,此次收购是通用电气工业互联网战略的又一次体现,GE将融入API Healthcare的互补性解决方案,在人员配备和运营方面基于数据能够做出更好的决定,提升公司在软件、数据和分析等创新业务方面的能力。

2014年3月,GE与AT&T、思科、IBM和英特尔一起宣布成立工业互联网联盟(IIC),以期打破技术壁垒,通过促进物理世界和数字世界的融合,为更好地访问大数据提供支持。工业互联网联盟是一个开放性的会员组织,将帮助机构更便利地连接和优化资产、操作及数据,提高灵活性,以释放所有工业领域的商业价值。

GE工业互联网的应用已经初显成效。自2012年11月GE发布9个工业互联网产品以来,至2013年10月这些产品带来的销售收入就已经达到2.9亿美元,订单4亿美元。GE公司的设备目前拥有高达1600亿美元的服务合同,工业互联网产品的应用将为公司平均每台设备带来3%~5%的销售额增长,软件的销售额每年将增长15%。成功运用工业互联网案例的也有不少:美国圣·卢克医疗中心使用GE公司提供的软件分析病人和设备数据后,病床转换腾位时间缩短了51分钟;巴西戈尔航空公司用GE公司的软件跟踪和分析飞行路线和油耗,预计提升的飞机运转效率在未来5年将节约成本9000万美元。

四、中国“智慧工厂1.0”的构建与思考

2012年8月,中国科技自动化联盟首次定义“智慧工厂1.0”理念框架;2012年11月,在上海工博会上正式推出了“智慧工厂1.0”的模型;2013年推出深化后的框架模型(图6)。

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中国科技自动化联盟对智慧工厂给出了新的定义:智慧工厂是以现代管理理念和先进制造技术为基础,以数据、信息和知识为核心的,更灵活、更高效、更安全、更环保、更和谐和可持续的新一代制造业范式。中国科技自动化联盟还对智慧工厂做出三点说明:第一,智慧工厂中的工厂是指每一个制造业内的企业(包括研发型企业和制造服务企业)及其上下游生态系统;第二,新一代制造业范式强调最佳管理理念和先进制造技术的结合,是一系列战略、流程、技术、组织和系统的组合,是制造业企业实现卓越运营的一系列最佳实践;第三,智慧工厂强调在智能装备和信息系统支持下,组织中不同角色的人基于数据、信息和知识能进行更有效、更及时的决策。

“智慧工厂1.0”是在结合全球制造业发展趋势的同时,针对中国制造业的发展现状,所绘制的制造业未来发展模型。本报告借鉴德国工业4.0和美国工业互联网的经验,对进一步推进“智慧工厂1.0”建设提出如下建议。

(一)加强政府、行业协会、企业的合作与互动

德国工业4.0和美国工业互联网的核心目标都是巩固和确保各自在全球的领先地位,在推进举措上可谓不遗余力。德国以“官、产、学、研”一体化推进工业4.0的落实,工业4.0工作组内有政府机构聘请的观察员,信息技术、电信和新媒体协会( BITKOM)、机械设备制造业联合会(VDMA)和电气和电子制造商协会( ZVEI)等制造商协会,还有能够代表德国制造业发展水平的领先企业,如ABB、巴斯夫、宝马、西门子等以及研究机构和大学。工业互联网可以说是美国先进制造发展的缩影,2014年3月,由GE、AT&T、思科、IBM和英特尔五个全球领先的公司一起组建了工业互联网联盟,宗旨就是要协调美国整个工业界、学术界和政府的力量以推进工业互联网的发展。

智慧工厂1.0是由中国科技自动化联盟提出来的,正自下向上在发展,亟须组成跨界研究小组或平台,包括研究机构、大学、企业等,最重要的是得到政府的支持。中国工程院开展的“制造强国战略研究”重大咨询项目于2013年1月启动,提出2020年进入制造强国行列的指导方针和优先行动。工业和信息化部、发展和改革委员会、科技部和国有资产监督管理委员会也正在联合编制《中国制造2025》规划,描绘中国实现工业强国的清晰的路线图。这些政府专项规划积极借鉴德国工业4.0等发达国家工业发展战略,对中国工业发展进行顶层设计,提出立足于充分发挥中国现有优势的工业战略规划。“智慧工厂1.0”助力中国制造业转型升级,与政府规划目标不谋而合。“智慧工厂1.0”在力图覆盖各种规模和特色制造企业的同时,还应联合更多技术协会和专家,形成政府、行业机构和企业的合作和互动机制。

(二)定义框架和标准,注重实践和落地

“智慧工厂1.0”理念框架已被定义,深化后的框架模型也正式推出,接下去要进行案例研究,从概念推广向实施阶段迈进,并大力推进标准的国际化建设。工业4.0和工业互联网的目标首先是定义架构和标准,然后开发一些最佳实践。如,德国由几大协会共同组建的工业4.0平台,其重要使命就是制定工业4.0的规范和标准;德国还设立了众多工业4.0项目,由德国创新网络、企业、科研机构一起进行研发工作。

目前,中国还没有一家本土企业真正实现智慧工厂,传统制造企业升级改造面临着许多瓶颈,“智慧工厂1.0”还处于概念推广阶段。在概念推广阶段,中国科技自动化联盟需要通过制订实施方案、建立样板工程等方式使概念落地;在实施阶段,通过实践案例和对用户实际需求的了解,指导企业如何利用数据的挖掘、分析和应用,实现创新产品研发、生产、全生命周期的管理。与此同时,还亟待解决以下问题:建立统一的通信标准和统一的软件编程环境,针对不同行业特点提出细化的参考模型等。在目前的“智慧工厂1.0”阶段,只提供了一个基础的框架,并没有太多涉及行业特征的地方,要促进 “智慧工厂1.0”的真正落地,需要深入不同的细分行业领域,打造行业级解决方案;还需要加强标准化工作,使中国标准得到国际认可和支持。

(三)部署“智慧工厂1.0”实施路径

“智慧工厂1.0”和工业4.0、工业互联网对智慧工厂的描述基本一致,发展大方向基本一致,因此,中国在构建“智慧工厂1.0”的过程中,需要借鉴工业4.0和工业互联网的方向和愿景,但不能照搬它们的实现路径。工业4.0和工业互联网基于德国、美国高度发达的制造业基础、极高的信息技术应用水平和高素质的人力资源,需要解决的问题和中国差异巨大。在现阶段,中国制造业还是以实现装备电子化、数字化、网络化为主要目标,为未来的智能化、知识化和服务化奠定基础,因此,中国必须根据国情部署自己的“智慧工厂1.0”实施路径。

在2013年6月的2013北京国际工业智能及自动化展览会期间,中国科技自动化联盟举办了“智慧工厂1.0概念展示及高峰论坛”,详细描绘中国先进制造业未来3—5年的现实路径,对机电一体化、智能、能效、安全、信息等几方面目标进行了适当的分解和描述。在机电一体化方面,建议制造企业由初步机电一体化向基本和高度机电一体化发展;在智能化方面,建议制造企业开始引入智能化传感器,具备初步的远程状态监控和故障诊断能力;在安全性方面,则体现为机械电气安全得到重视,符合国际标准,安全集成自动化开始引入。

智慧工厂1.0进一步要实现三大集成,中国科技自动化联盟在2013年11月上海“智慧工厂1.0高峰论坛”进行了解读:一是装备的横向集成,即实现智慧工厂的物理基础,包括智能装备内部自动化系统的网络化,也包括生产线上装备与装备之间的联网以及生产线和生产线之间、车间和车间之间、工厂和工厂之间的联网。二是信息的纵向集成,即解决主要设备的互操作性和关键信息的一致性,数据或信息可以自上而下和自下而上有效流动。三是产品生命周期和企业价值链集成,既要集成装备产品的概念设计、创新研发、生产制造、安装调试、运维升级、报废拆解直至进入再循环的整个生命周期,同时集成产品制造企业的分析需求、获取订单、供应链和制造、物流交付、获取收入、售后服务直至获取新的订单的整个循环体系。




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