工业40智能制造内涵及其体系架构

一、工业4.0智能制造内涵

智能化制造作为工业4.0模式的核心，它可以通过智能设备更加合理与高效的使用制造设备，实现制造企业的价值最大化。智能制造会影响生产领域，让产品的研发、生产、渠道、销售、管理等实现一体化，并赋予产品定制化、可视化、低碳化特性。根据德国、美国等工业制造强国的实践经验得知，工业4.0智能制造主要包含：产品智能化、装备智能化、生产智能化、管理智能化和服务智能化。

第一，产品智能化。将现代通讯技术、传感技术应用到制造业，比如将传感器、存储器、传输器、处理器等设备装入到产品当中，使生产出的产品具有动态存储、通讯与分析能力，从而使产品具有可追溯、可追踪、可定位的特性；

第二，装备智能化。工业4.0模式下的工业生产装备需要与信息技术和人工智能等技术进行集成与融合，从而使传统生产装备具有感知、学习、分析与执行能力。生产企业在装备智能化转型过程中可以从单机智能化或者单机装备互联形成智能生产线或者智能车间两方面着手。但是值得注意的是，单纯地将生产装备智能化还不能算真正意义上的装备智能化，只有将市场和消费者需求融入到装备升级改造中，才算的上是真正实现全产业链装备智能化；

第三，生产智能化。在传统工业时代，产品的价值与价格完全由生产厂商主导，厂家生产什么消费者就只能购买什么，生产的主动权完全由厂家掌控。而在工业4.0时代，产品的生产方式不再是生产驱动，而是用户驱动，即生产智能化可以完全满足消费者的个性化定制需求，产品价值与定价不再是企业一家独大，而是由消费者需求决定；

第四，管理智能化。随着大数据、云计算等互联网技术、移动通讯技术以及智能设备的成熟，工业4.0模式管理智能化也成为可能。在整个智能生产系统中，企业管理者使用物联网、互联网等实现智能生产的横向集成，再利用移动通讯技术与智能设备实现整个智能生产价值链的数字化集成，从而形成完整的智能管理系统。此外，生产企业使用大数据或者云计算等技术可以提高企业搜集数据的准确性与及时性，使智能管理更加高效与科学；

第五，服务智能化。智能化服务作为智能制造系统的末端组成部分，起到间接连接消费者与生产企业之间的作用。工业4.0模式下的服务智能化最终特征体现在线上与线下的融合O2O服务，即一方面生产企业通过智能化生产不断拓展其业务范围与市场影响力，另一方面生产企业通过互联网技术、移动通讯技术将消费者连接到企业生产当中，通过消费者的不断反馈与意见提升产品服务质量。

二、工业4.0智能制造体系架构

由于我国的工业生产水平仍处于工业2.0时代，部分企业达到工业3.0水平。根据实际发展情况来看，中国的工业4.0智能制造体系架构应当是一个通用的制造体系架构模型，可以为工业4.0技术的发展提供开发、集成与运行功能，以形成制造业在研发、生产、服务等阶段智能化，并且通过互联网或者物联网技术建立制造业的价值网络，进而建成具有灵活性、持续发展性的智能制造体系。由于智能制造体系是一项集计算机原理与各种智能网络为一体的复杂性系统，因此在建设过程中需要做好以下准备：第一，重视智能制造体系的顶层设计规划，应将智能制造系统的主体和其它辅助要素统一标准化研究，尤其是管理、安全与评价等要素。同时，要协调好不同生产行业的标准，包括执行协议标准、通信标准、数据传输格式等，以防重复浪费建设；第二，智能制造体系架构应当以生产企业实际需求制定标准，与生产企业的实际生产能力紧密结合。最好先设立智能制造示范点，通过预先设定的标准进行实践，进而挖掘深层次的标准化需求，并通过智能制造架构评价体系对示范点的效果进行评价，完善智能制造体系架构；第三，加快制造业的信息物理系统铺设，将信息通讯技术渗入到制造业领域。通过信息物理网络改变传统的设备与人之间的联系，从根本上改变制造业劳动力结构，进而创造出新的商业模式。具体智能制造体系架构如图1所示。

（图1 智能制造体系架构 来源：中机院）

由图1智能制造体系架构图可知，智能制造系统分为三部分，分别为数字系统标准化、信息物理生产系统以及智能在线服务，其中信息物理生产系统为核心组成，具体又包含智能装备系统、智能执行系统与智能管理系统。具体而言：

第一，数字系统标准化。智能制造系统的标准化将贯穿整个价值网络，只有开发出一套单一而又简单的标准，才可以将不同的制造企业连接起来。智能制造标准化体系应当以制造企业为核心，按照A基础共性、B关键技术、C重点行业三个层次来综合制定标准。A基础共性作为标准化的最底层，应当包含安全标准、管理标准、评价标准、监测标准等基础性标准以支撑B关键技术层与C重点行业层。B关键技术层是连接A基础共性与C重点行业的关键层，起到承上启下的作用。C重点行业层作为标准化的顶层，要按照不同行业需求，有针对性地推进智能制造；

第二，信息物理生产系统，即CPS系统。信息物理生产系统是将计算机技术、通信技术、感知技术、自动化控制技术等技术融合，在物理空间中构建了人、机器、信息、环境等要素相互交互、协同与映射的复杂系统，通过不间断的数据交流与感知，实现了实时分析、科学决策、精准执行的高效系统。CPS系统的核心要素包含一硬、一软、一网、一平台四大要素。其中，一硬指的是智能自动控制系统硬件，一软指的是可以进行分析、策划、执行的工业软件，一网指的是可以将智能装备系一平台指的是可以进行数据搜集、分析的工业云平台或者工业服务平台；

第三，智能实时在线服务系统。智能服务系统处于智能制造体系架构的末端，具有连接消费者与生产者的作用。其技术核心为云计算与大数据技术。当消费者有问题，智能服务系统可以通过大数据技术搜集问题答案并及时反馈给消费者，如果智能服务系统不能解决客户的问题，那么服务系统会自动将存在的问题转接到专家以及时解决消费者问题。(作者：陈丽娟)

智能制造的框架和核心内涵

近一两年以来，随着中国制造业转型升级的迫在眉睫，人们对智能制造的讨论越来越多。有些讨论要么失之偏颇，比如简单地将自动化、“黑灯工厂”等同于智能制造；有些讨论则存在玩弄概念或炒作之嫌，比如所谓的新制造或C2M。不管怎样，这也有助于人们更加全面、更加深入地认识智能制造。本文中，笔者尝试用一张图来概括地谈谈本人对智能制造框架和核心内涵的理解。

图1：智能制造的框架和核心内涵

1. 使能技术

作为制造业发展的高级阶段，智能制造是技术推动的，其中所应用到的使能技术主要包括四个方面：OT（运营技术）、IT（信息技术）、CT（通讯技术/5G）和DT（数据技术）。

借助OT，企业可以将工业领域的Know-how变成可靠、可执行、可重复的知识和行动。

借助IT，包括ERP、APS、MES、WMS等IT系统和技术，企业可以实现基于流程的有序运营和业务集成。当然，在智能制造中，还强调IT与OT的融合，以打破信息化与自动化之间的隔阂。

借助DT，尤其是高级分析和机器学习等数据技术，企业可以实现预测性业务场景，比如预测性设备维护、预测性质量管控，实现基于数据驱动的业务运营。

借助CT，尤其是以5G为代表的高速度、大容量、低时延通讯技术，设备与设备之间，设备与人之间，人与人之间，OT、IT和DT之间，可是实现更可靠、更快速的通讯，这对于数字化车间中的边缘计算尤其重要。

图2：智能制造的使能技术

2. 能力载体

智能制造的本质是一种能力，其着力点要落实到能力构成的三要素PPT：人员（People）、过程（Processes）、技术和工具（Technology and Tools）。

在智能制造中，要求企业所在的生态链中人与人之间能够实现跨团队、跨职能、跨层级、跨组织的高效协同，这种协同的形态应该是网状的。

对于过程（或流程）而言，智能制造的主体要求是三项集成，即纵向集成、端到端集成和横向集成。纵向集成包括企业年度经营计划、销售与运作计划、主生产计划、车间生产排程和现场作业的双向集成，集成的主要内容是各种计划、指令和结果反馈。端到端集成指的是从市场到研发，再到采购和供应链，再到生产制造，再到发运和服务的集成，集成的内容主要有需求和功能结构，以及各种类型的BOM。横向集成指的是企业与上游供应商和下游经销商之间，在需求和供应，或计划、订单和库存等之间的集成。

在技术和工具层面，智能制造的主要要求是互联和智能，即所谓的互联智能技术和设备（Smart and Connected Equipment，SME）。

人员、过程、技术和工具等能力要素的融合，如果用统一的数据视角来看，就是DIKW数据生命周期管理和能力进化。

图3：智能制造的着力点和能力要素

3. 表现域和进化路径

智能制造中的使能技术和能力要素，体现在现实业务场景中，可以用表现域和进化路径来表示。

智能制造的表现域可以从两个维度来看：作业维度和职能维度。作业维度指的是离散型作业、流程型作业和重复型作业，这三种作业形式对智能制造的要求和智能制造的表面形式是不一样的。职能维度指的是生产运营中的计划管理、物流管理、设备管理、质量管理、安全管理、成本管理，等等；同样，不同的职能维度，智能制造的主要内容和表现形式也是不同的。

在智能制造的成熟度或进化路径维度，可以按互联化、可视化、透明化、可预测、自适应等层级层层递进和进化。互联化指的是制造场景中人、机、料、法、环、测等生产要素之间的互联互通和实时协作。可视化是制造场景中各业务活动的实时监测和数字化展现。透明化则是可视化基础上对业务活动的“知其然”，以及“知其所以然”。可预测则是根据对当前业务活动的实时监测来推断其未来的发展趋势。自适应是根据企业所期达成的目标或环境的变化，对业务活动和生产要素进行自动调整和适配。

将表现域和进化路径综合起来看，智能制造主要由三个内涵所构成，即操作的自动化、运营的数字化和决策的智能化。

图4：智能制造的表现域和进化路径

4. 建设导向

在企业智能制造的建设过程中，我们一定要牢记，智能制造是手段，不是目的。智能制造的建设一定要有明确的工作导向，主要概括为问题导向、结果导向和目标导向；否则，就可能异化成为了智能制造而智能制造。

首先，企业一定要明确智能制造可以并应该帮助企业解决什么样的问题。不同行业，不同企业，当前所面临的问题可能不一样，智能制造的侧重点也不一样。当前所需解决的现实问题，也是企业推进智能制造建设的出发点。

其次，企业智能制造的建设一定要讲究管理效果和经济效益。智能制造不能是“形象工程”，不只是“锦上添花”，更应该是“雪中送炭”，应该从投资回报的角度看，帮助企业实现更大的收益。

再次，企业智能制造的建设要围绕企业整体的发展战略和目标来展开，通过智能制造的建设来提升企业的核心能力和竞争力，支撑企业关键业务活动的开展，并助力业务目标的达成。

作为小结，对智能制造核心内涵的澄清和提炼，有助于我们更清楚地理解智能制造；智能制造框架则可以指导我们制订本企业的智能制造理想蓝图（Blueprint）和推进路线（Roadmap）。

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