智能制造的中国特色之路

当前，新工业革命的孕育兴起与我国“制造强国梦”形成了历史性交汇。新一代信息技术与制造业的融合发展催生而出的智能制造，引领着新工业革命的推进，美、德等发达工业化国家正围绕智能制造展开战略部署，全球制造业竞争格局面临结构性变革。在此背景下，如何立足国情与我国制造业发展实际，务实推进智能制造发展，抢占新一轮产业竞争的制高点，实现由制造业大国向强国迈进的“制造强国梦”，成为兼具历史意义和实践价值的重要课题。

一、新工业革命正在孕育兴起

为什么是当下？换句话说，新工业革命孕育兴起的现实条件是什么？它需要两个方面的条件：一是技术上可行；二是应用上经济。从技术方面看，一是高度集成的处理器和数据存储装置遵循摩尔定律，计算和存储能力还在呈现指数式增长，微型计算机嵌入产品之中成为可能。正如《第二次机器革命》一书中指出的，今天人们普遍采用每18个月综合计算能力提高一倍的说法。可以毫无争议地说，摩尔定律将会一直持续大约半个世纪。二是物联网、云计算、大数据等新一代信息技术正以前所未有的方式加快与制造技术的融合发展，存在巨大的应用空间。例如新的IPv6互联网地址注册系统给物联网预留了340万亿个新网址，这一新协议不但提供更高的安全性，让产品更方便地与网络连接，更支持产品在没有IT支持下自动获取地址。

从应用方面看，一是高性能传感器、微型电池以及网络接口、无线连接和快速软件开发工具等智能软硬件价格不断降低。二是信息技术尤其是互联网技术正以前所未有的速度从价值链的销售、售后服务、研发设计等外围环节向产品本身及生产过程等内核渗透。电子商务、网络新媒体、互联网金融等新业态发展迅猛，如我国电子商务交易额从2008年的3万亿元增长到2014年的12万亿元，6年间增长了4倍，技术创新加速与产业化应用扩展相互促进，不断融合，使技术可行性和经济可行性均大幅提升，新工业革命呼之欲出。

让我们回顾一下信息技术是如何一步步与制造业紧密融合的。美国著名管理学教授迈克尔·波特在去年11月《哈佛商业评论》中，将IT技术与制造业的融合发展归结为“三波浪潮”：第一波浪潮被其概括为制造企业“业务管理自动化”，发生在20世纪60年代到70年代之间，价值链中的个人生产活动，从订单处理到账单支付，从计算机辅助设计到生产资料规划都逐渐实现了自动化，这一波浪潮促使生产管理活动的效率大大提高，部分原因是由于生产活动中的数据可以被捕捉和分析，这引发了企业生产流程的标准化革命；第二波浪潮是“供应链管理网络化”，发生在20世纪80年代和90年代，企业生产活动与外部供应商、渠道和客户之间跨地域的协调与整合，企业甚至可以对全球的供应链系统进行紧密整合。

智慧工厂

迈克尔·波特指出，在前两次浪潮中，价值链发生了变化，但产品本身并没有受到深刻的冲击。他认为21世纪以来，IT技术与制造的融合进入了“第三波浪潮”，理由是“在现今的第三波浪潮中，IT技术正成为产品本身不可分割的一部分”，即“产品智能化”，新一代产品内置传感器、处理器和软件，并与互联网相联，同时产品数据和应用程序在产品云中储存并运行，海量产品运行数据让产品的功能和效能都大大提升。

笔者非常欣赏迈克尔·波特先生的历史洞察力，但从近几年来IT技术与制造业融合发展的势头看，现在是时候将第三波浪潮再推进一步了，即IT技术尤其是物联网、云计算、大数据等新一代信息技术不仅仅嵌入到产品，成为产品本身不可分割的一部分，而且深入到产品的生产过程，正带来生产过程的智能化。更进一步，上述三波浪潮不是“后浪推前浪”式的简单替代，而是彼此融合贯通，最终带来人类生产方式乃至生活方式、社会组织方式的根本变革，即新工业革命切切实实地向我们走来了。

二、科学认识智能制造内涵

智能制造不仅采用新型制造技术和设备，而且将迅速发展的信息通信技术（物联网和服务互联网）渗透到工厂，在制造业领域构建信息物理系统，从而彻底改变制造业生产组织方式和人机关系，并带来商业模式的变革。因此，智能制造不是某个领域的技术突破，也不是简单地用信息技术改造传统产业，而是信息通信技术（ICT）与制造业的融合发展和集成创新。

智能制造是一个新型制造系统

智能制造是将先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术以及物联网、大数据、云计算等新一代信息技术相结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统，能最大限度地降低生产成本、减少能源资源消耗、缩短产品开发周期，有效提高生产效率，推动生产方式向定制化、分散化、服务化转变。

智能制造涵盖以智能互联为特征的智能产品、以智能工厂为载体的智能生产、以信息物理系统为关键的智能管理以及以实时在线为特征的智能服务。智能制造系统涵盖了产品设计、生产规划、生产执行、售后服务等制造业的全部环节。信息物理系统是智能制造的基础，智能工厂则是实现智能制造的关键。

智能制造主要包括三个方面

智能产品（装备）

智能产品是发展智能制造的基础与前提，由物理部件、智能部件和联接部件构成。智能部件由传感器、微处理器、数据存储装置、控制装置和软件以及内置操作和用户界面等构成；联接部件由接口、有线或无线联接协议等构成；物理部件由机械和电子零件构成。智能部件能加强物理部件的功能和价值，而联接部件进一步强化智能部件的功能和价值，使信息可以在产品、运行系统、制造商和用户之间联通，并让部分价值和功能脱离物理产品本身存在。

智能产品具有监测、控制、优化和自主等四个方面的功能。监测是指通过传感器和外部数据源，智能产品能对产品的状态、运行和外部环境进行全面监测；在数据的帮助下，一旦环境和运行状态发生变化，产品就会向用户或相关方发出警告。控制是指可以通过产品内置或产品云中的命令和算法进行远程控制。算法可以让产品对条件和环境的特定变化作出反应。优化是指对实时数据或历史记录进行分析，植入算法，从而大幅提高产品的产出比、利用率和生产效率。自主是指将检测，控制和优化功能融合到一起，产品就能实现前所未有的自动化程度。

智能生产

智能生产是指以智能制造系统为核心，以智能工厂为载体，通过在工厂和企业内部、企业之间以及产品全生命周期形成以数据互联互通为特征的制造网络，实现生产过程的实时管理和优化。智能制造系统可分为五个层次：

——基础自动化系统层。主要包括生产现场设备及其控制系统。其中生产现场设备主要包括传感器、智能仪表、PLC、机器人、机床、检测设备、物流设备等。控制系统主要包括适用于流程制造的过程控制系统，适用于离散制造的单元控制系统和适用于运动控制的数据采集与监控系统。

——制造执行系统层。制造执行系统包括不同的子系统功能模块（计算机软件模块），典型的子系统有制造数据管理系统、计划排程管理系统、生产调度管理系统、库存管理系统、质量管理系统、人力资源管理系统、设备管理系统、工具工装管理系统、采购管理系统、成本管理系统、项目看板管理系统、生产过程控制系统、底层数据集成分析系统、上层数据集成分解系统等。

——产品全生命周期管理系统层。产品全生命周期管理系统层横向上可以主要分为研发设计、生产和服务三个环节。研发设计环节功能主要包括产品设计、工艺仿真、生产仿真，仿真和现场应用能够对产品设计进行反馈，促进设计提升，在研发设计环节产生的数字化产品原型是生产环节的输入要素之一。生产环节涵盖了上述的生产基础自动化系统层和制造执行系统层包括的内容，产品在生产环节完成生产进入到服务环节。服务环节通过网络实现的功能主要有实时监测、远程诊断和远程维护，应用大数据对监测数据进行分析，形成和服务有关的决策，指导诊断和维护工作，新的服务记录将被采集到数据系统。

——企业管控与支撑系统层。企业管控与支撑系统包括不同的子系统功能模块，典型的子系统有：战略管理、投资管理、财务管理、人力资源管理、资产管理、物资管理、销售管理、健康安全与环保管理等。

——企业计算与数据中心层。主要包括网络、数据中心设备、数据存储和管理系统、应用软件，为企业实现智能制造提供计算资源、数据服务以及具体的应用功能，能够提供可视化的应用界面。如为识别用户需求建设的面向用户的电子商务平台、为建立产品研发的设计平台、制造执行系统的运行平台、服务平台等都需要以企业计算与数据中心为基础，可以推动各类型的应用软件实现交互和有序工作，各子系统实现全系统信息共享。

智能服务

通过采集设备运行数据并上传至企业数据中心（企业云），系统软件对设备实时在线监测、控制，并经过数据分析提早进行设备维护。例如维斯塔斯通过在风机的机舱、轮毂、叶片、塔筒及地面控制箱内，安装传感器、存储器、处理器以及SCADA系统，实现对风机运行的实时监控；还通过在风力发电涡轮中内置微型控制器，在每一次旋转中控制扇叶的角度，从而最大限度地捕捉风能，还可以控制每一台涡轮，在能效最大化的同时，减少对邻近涡轮的影响。维斯塔斯通过对实时数据进行处理预测风机部件可能产生的故障，以减少可能的风机不稳定现象，并使用不同的工具优化这些数据，达到风机性能的最优化。

智能制造分为三个阶段

纵向集成：工厂和企业范围的集成

智能制造将生产过程的各个阶段互连，并更好地协调来提高工厂效率。一个典型的制造厂使用越来越多的不同信息技术（IT），在几乎所有的传感器和电机或驱动器中植入微处理器芯片，实现电脑控制，拥有生产管理软件。制造过程的特定阶段或制造工艺得以管理。智能制造在各个制造环节的“信息孤岛”间架起桥梁，并加以集成，从而使数据在整个工厂中得以共享。机器收集的数据和人类智能的结合将推进工厂优化，改进企业管理绩效，大幅增加经济效益，提高工人操作安全性，并促进环境可持续发展。

横向集成：从工厂和企业内部到企业之间

通过高性能计算平台将不同工厂和企业的数据源进行联接，将工厂的特定信息和供应链联接起来，从原材料供应、客户需求到产品发货。通过利用智能电网，企业可以规划用电，在用电高峰期放缓生产，在用电低谷期加快生产。它将使更多的产品实现定制，新产品和工艺过程实现模拟。它将支持更安全、精确定义的产品的生产，实现更快的产品跟踪。

端对端集成：实现生产组织方式和商业模式的变革

通过贯穿整个价值链的工程化数字集成，实现基于价值链与不同企业之间的整合，从而最大限度地实现个性化定制，根本改变传统的商业模式和消费者的购物行为。如亚马逊公司15年前只是一个网上书店，通过捕捉消费者的图书购买习惯的大量数据，亚马逊知悉了消费者生活方式，使其商业模式实现颠覆性转变。10年内，亚马逊扩大了产品销售领域，涉足许多新的类别。它现在是美国最大的在线零售商，书籍和其他传媒产品只占其240亿美元销售额的52%。任何从亚马逊下过订单的人都知道，网站会建议你可能喜欢的产品，告诉你什么是消费者购买产品时需要考虑的。

智能制造带来三大转变

定制化。企业以用户为中心，就产品设计、制造与用户进行实时互动，为大量用户定制产品和服务。在智能制造系统中，有独特需求的顾客可以参与到产品的设计、生产、运作、回收等环节，甚至在生产过程中随时根据需求改变设计及生产。消费者由单纯的产品接受者转变为生产消费者。

分散化。在全球范围内迅速发现和动态调整合作对象，整合企业间的优势资源，在研发、制造、物流等产业链各环节实现全球分散化生产。波音公司实现在全球30多个国家、135个地方、180个供应商之间的协同研发和制造，在400多万个零部件中，本身只负责生产大约10%。

融合化。互联网企业与制造企业的边界正在打破，生产企业与服务企业的边界日益模糊。2014年1月，谷歌宣布与通用、本田、奥迪和现代等四家整车制造企业以及一家芯片制造企业（NVIDIA）共同成立“开放汽车联盟”。自2012年，谷歌公司已经先后收购了9家智能机器人相关企业。

务实推进中国特色智能制造发展

客观评价发达国家发展智能制造对我国影响

自2011年，我国就成为中国全球制造业第一大国，但与发达国家相比，仍有很大差距，面临的要素成本压力不断加大、资源环境约束条件不断增多。

当前，智能制造时代就要来临，各国正在部署新的制造业发展战略，将重构全球制造业生态。美、德等发达工业化国家推行各自版本的智能制造发展战略，目的不只是要抢占新一轮制造业竞争的制高点，还要通过发展智能制造，实现生产成本的大幅下降、生产效率的快速提升，为其谋求中低端制造业回归创造条件。

我国虽然有较为完整的制造业体系，具备庞大的市场优势，但必须清醒地认识到：在智能制造时代，传统的低成本竞争优势不再那么重要，整个制造业生态都将发生根本变化，如果不及时抓住智能制造发展机遇，我国传统的制造企业会陷入困境，面临被淘汰的风险，我国制造业在全球的竞争优势将不断削弱。

三、深刻认识我国发展智能制造条件与基础

我国已具备发展智能制造的基础与条件。一是取得了一大批相关的基础研究成果，掌握了长期制约我国产业发展的部分智能制造技术，如机器人技术、感知技术、复杂制造系统、智能信息处理技术等。以新型传感器、智能控制系统、工业机器人、自动化成套生产线为代表的智能制造装备产业体系初步形成。二是我国制造业数字化具备一定的基础。目前规模以上工业企业在研发设计方面应用数字化工具普及率已经达到54%，生产线上数控装备比重已经达到30%。

然而，与发达国家相比我国还有较大差距，体现在以下几个方面：

一是智能制造基础理论和技术体系建设滞后。目前，我国主要侧重智能制造技术追踪和技术引进，而基础研究能力相对不足，对引进技术的消化吸收力度不够，原始创新匮乏；控制系统、系统软件等关键技术环节薄弱，技术体系不够完整。

二是我国发展智能制造的数字化基础较为薄弱，制造业发展整体上还处于机械自动化向数字自动化过渡阶段，如果以德国工业4.0作为参照系，比较一致的看法是我国总体上还处于2.0时代，部分企业在向3.0时代迈进。

三是关键技术和核心部件受制于人。高端传感器、智能仪器仪表、高档数控系统、工业应用软件等市场份额不到5%，大型工程机械所需30Mpa以上液压件全部进口，大型转载机进口部件占整机价值量的50%-60%。

四是高端软件产品缺乏。我国制造业的“两化”融合程度相对较低，低端CAD软件和企业管理软件得到很好普及，但应用于各类复杂产品设计和企业管理的智能化高端软件产品缺失，在计算机辅助设计、资源计划软件、电子商务等关键技术领域与发达国家差距依然较大。

五是企业系统集成能力较为薄弱，缺乏像西门子、GE一样的国际级大型企业。质量和水平不高。

加强顶层设计与统筹规划

将发展智能制造与贯彻落实《中国制造2025》结合，制定推进我国智能制造发展的中长期规划。加快研究论证国家智能制造重大工程，明确所要突破的共性关键技术、所要建立共性技术平台、在广泛调研和专家论证基础上，建立完善智能制造体系架构，明确推进智能制造的重点内容、重点领域、关键步骤和具体路径。

优先启动五方面重点行动

一是攻克一批关键核心技术，包括数字设计与虚拟仿真系统，新型传感、工业控制等智能制造技术与系统，智能管理技术与系统，建立智能制造系统集成平台。

二是大力发展自主可控的智能部件、智能装备及成套系统。加快新型传感器、智能仪器仪表、工业机器人、工业软件等关键智能部件的研发与产业化，重点发展高端数控机床、工业机器人、增材制造（3D打印）装备、伺服驱动系统、工业控制系统等智能制造装备及成套系统。

三是加快建立智能制造标准体系。研究建立智能制造综合标准化体系，依据采用现有标准、修订现有标准或制定新标准等策略，对重点相关领域已有标准进行研究分析，规划构建包括已发布、在制定和待制定标准的智能制造综合标准化技术体系，率先启动基础和通用方面的智能制造标准。

四是有序开展智能制造试点示与应用推广。加快实施《智能制造试点示范专项行动实施方案》，尽快出台《智能制造试点示范项目要素条件》，充分发挥地方政府、行业和广大制造企业的积极性，围绕流程制造业的智能工厂、离散制造业的数字化工厂、以信息技术嵌入为代表的智能产品（装备）、以物流数字化、能源管理智能化为代表的智能管理，以个性化定制、网络协同开发、电子商务为代表的新业态新模式，以在线监测、远程诊断与云服务为代表的智能服务等六个方面，在有条件的地区、行业和重点企业率先开展智能制造示范应用，并建立《智能制造试点示范项目评价体系》，在此对试点示范项目进行评价基础上，及时总结形成经验和模式，在制造业加以大面积推广。

五是积极推进网络基础设施建设。围绕智能制造示范应用，制订工业互联网整体网络架构方案。开展工业互联网IPv6地址资源管理示范工程，规划电信网码号和互联网地址资源，为智能制造应用推广建立完善的网络基础设施环境。

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