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    中國制造首先面臨的是要努力完成四個轉變： 由要素驅動向創新驅動轉變， 由低成本競爭向質量效益競爭轉變， 由資源消耗大、污染排放多向綠色制造轉變，由生產型制造向服務型制造轉變。

    1　引言

    智能化的前提是自動化和數字化，包括控制系統的數字化、工業網絡的數字化、測量和執行手段的數字化，也就是工業自動化的所有環節的全面數字化。即使實現了這一切，也僅僅是創建了智能制造的基礎。更進一步的還必須有滿足智能制造工藝要求的模型和算法，但這恐怕只是一臺智能制造設備或者一條智能制造生產線的實現。考慮智能制造全局，那就必須考慮原材料和能源的供應，整個制造環節的智能管理、智能優化，乃至對環境影響的智能控制、企業應該承擔的社會責任，其中都包括了智能化的概念。這也許就是我們追求的智能工廠的終極目標。

    為此，在探討智能工廠的時候，我們首先應該搞清楚數字化工廠。

    2　什么是數字化工廠？

    多年來工程技術界一直在探索應該如何完整而精確的描述數字化工廠。由于按工藝流程劃分，存在流程工業和離散制造業的生產工廠，不同行業的數字化工廠需要建立不同的模型，采用不同的方法，尋找和開發適當的描述工具。 另外，不同專業的人從各自工作的需要出發，開發研究數字化工廠的描述方法和實施工具。分別形成了大致以下三類：以制造為中心的數字化工廠的方法和工具；以設計為中心的數字化工廠的方法和工具；以管理為中心的數字化工廠的方法和工具。 它們分別從不同的角度完成了數字化工廠的功能描述，如何把他們有機的集成整合，完成數字化工廠的完整表達呢？

    從概念上說，數字化工廠涵蓋產品設計、工藝設計、虛擬仿真、生產管理、制造數據管理。德國工程師協會對數字化工廠的定義包括下述三個方面：

    數字化工廠是由數字化模型、方法和工具構成的綜合網絡，包含仿真和3D/虛擬現實可視化，通過連續無中斷的數據管理集成在一起。

    數字化工廠是一種新型生產組織方式，以產品全生命周中國制造首先面臨的是要努力完成四個轉變： 由要素驅動向創新驅動轉變， 由低成本競爭向質量效益競爭轉變， 由資源消耗大、污染排放多向綠色制造轉變，由生產型制造向服務型制造轉變。

    期的相關數據為基礎，在計算機虛擬環境中對整個生產過程進行仿真、評估和優化，并進一步擴展到整個產品生命周期。

    數字化工廠主要解決產品設計和產品制造之間的鴻溝，實現產品生命周期中的設計、制造、裝配、物流等各個方面的功能，降低設計到生產制造之間的不確定性，在虛擬環境下將生產制造過程壓縮和提前，并得以評估與檢驗，從而縮短產品設計到生產轉化的時間，并且提高產品的可靠性與成功。

    總而言之，數字化工廠是利用數字化技術，集成產品設計、制造工藝、生產管理、企業管理、銷售和供應鏈等各方面人員的知識、智慧和經驗，進行產品設計、生產、管理、銷售、服務的現代化工廠模式。這種模式特別依賴泛在網絡（互聯網、物聯網）技術，實時獲取工廠內外相關數據和信息，有效優化生產組織的全部活動，達到生產效率、物流運轉效率、資源利用效率最高，對環境影響最小，充分發揮從業人員能動性的結果。

    2006年美國ARC總結了以制造為中心的數字制造、以設計為中心的數字制造和以管理為中心的數字制造，并考慮了原材料和能源供應和產品的銷售供應，提出用工程技術、生產制造和供應鏈這三個維度來描述工廠的全部功能和活動，如圖1所示。 通過建立描述這三個維度的信息模型，利用適當的軟件就能夠完整表達圍繞產品設計、技術支持，生產制造以及原材料供應、銷售和市場相關的所有環節的功能和活動。如果這些描述和表達能夠得到實時數據的支持，還能夠實時下達指令指導這些活動，并且為實現全面的優化能在這三個維度之間進行交互，可以肯定地說這就是我們理想的數字化工廠，在此基礎上能在市場營銷方面、能源優化利用諸方面引入智能商務和智能能源管理，顯然這一定是智能工廠了。 換一種表達方式，我們可以把數字化工廠看作是實現了產品的數字化設計、產品的數字化制造、經營業務過程和制造過程的數字化管理，以及綜合集成優化的過程。 如何在現有技術的基礎發展數字化工廠，為了實現數字化智能工廠還需要開發哪些技術，制定哪些規范，都有待于研究。
 

    圖1 數字化工廠模型用三個維度表達

    眾所周知，生產是工廠所有功能和活動的核心，因此對生產進行調度和制造執行的MES責無旁貸的是實時反映各個環節活動和交換數據的節點 ，即MES是實時貫通工廠生產各個環節的交集點 。由此我們可以更明晰地從圖2中了解在數字化工廠中各個維度所運用的軟件工具和平臺處于哪個位置。
 

    圖2 從工程技術、生產制造、產品和訂貨四個方面描述數字化工廠

    3　實現數字化工廠的途徑

    德國提出工業4.0發展策略，美國提出工業互聯網，這都是表明工業生產進入了互聯網時代，信息物理系統融入生產系統，將為新的工業革命奠定信息基礎和開辟新空間；生產制造系統采用聯網的嵌入式系統，以及物聯網和基于WEB的服務。這清晰的描繪了工業工程技術、自動化技術與IT技術相互融合和滲透的途徑，也指明了實現數字化工廠的總體框架，如圖3所示。由圖3可以看出，在典型的工廠控制系統和管理系統信息集成的三層架構的基礎上，充分利用正在迅速發展的物聯網技術和服務網技術，與生產計劃、物流、能源和經營相關的ERP、SCR、CRM等，和產品設計、技術相關的PLM處在最上層，與服務網緊緊相連。 與制造生產設備和生產線控制、調度、排產等相關的PCS、MES功能通過CPS物理信息系統實現。這一層與工業物聯網緊緊相連。從制成品形成和產品生命周期服務的維度，數字化工廠還需要和具有智能的原材料供應，以及智能產品的售后服務這些環節構成實時互連互通的信息交換。 而具有智能的原材料供應和智能產品的售后服務，還具有充分利用服務網和物聯網的功能。
 

    圖3 實現數字化工廠的總體框架

    4　信息物理生產系統

    信息物理系統（Cyber Physical System，CPS），也有人稱為信息物理融合系統，2006年由美國科學家提出，大約相當于物聯網的一種表述。它與物聯網相比，最顯著的特點是強調物理過程與信息間的反饋。2008年美國加利福利亞大學的Lee·E在其技術報告《信息物理系統：設計挑戰》中指出：信息物理系統是計算和物理過程的整合集成。嵌入式計算機和網絡監測和控制物理過程，通常系統具有物理過程影響計算、計算也影響物理過程的反饋回路。 從自動化技術的觀點看，CPS是一種工程系統，由一個嵌入在物體中的計算和通信的核，以及物理環境中的結構所監測和控制（Karl Henrik Johansson，2011）。
 

    圖4 CPS可用于許多領域特別是制造業

    CPS是一種經過充分提煉和抽象的概念，其應用領域十分廣泛。圖4給出了它的許多應用領域，譬如說用于交通運輸領域就有已經初見雛形的車聯網。德國的專家和教授基于制造立國和制造強國的理念，把CPS運用于生產制造，提出了CPPS，即信息物理生產系統。以CPPS為模型構建智能工廠，或者數字化工廠，如圖3所示。

    2012年德國政府制定和大力推行工業4.0，而且強調其特征是工業自動化技術和信息技術的緊密結合，建立在物理信息系統CPS的基礎之上。這就為智能工廠的實現指明了一條具有現實可行性的途徑。完善的智慧工廠不可能一蹴而就，將是一個漸進發展的過程。最早實現的肯定是基于目前的基礎，而又朝著這個方向的初始階段。

    5　我國為什么要發展智能工廠

    據世界銀行數據庫和聯合國統計數據庫的數據，2011年我國制造業增加值為1.9009萬億美元（現價），美國為1.8805萬億美元（現價）；2012年我國制造業增加值為2.0793萬億美元（現價），美國為1.9121萬億美元（現價）。2013年我國生產的發電設備占全球的60%，造船完工量為全球的41%，汽車產量為全球的25%，機床產量占全球的比重為38%。以上這些數據表明，我國世界制造大國地位確定無疑。 但是，我國制造業的現狀卻是無可辯駁的大而不強。面對進一步發展的資源壓力、環境壓力、成本壓力，以及市場競爭激烈、利潤空間壓縮和用戶需求增高，我國制造業唯有轉型升級走向制造強國這惟一的出路。 中國工程院在規劃《中國制造2025》時，調研了世界主要國家制造業發展的狀況，在大量數據分析的基礎上，按照規模發展、質量效益、結構優化和持續發展4項一級指標，以及18項二級指標構成的制造強國評價指標體系，計算出制造強國綜合指數，把這些國家劃分成3個方隊。 第一方隊是制造業居于全球絕對領先地位的美國，第二方隊是德國和日本，第三方隊有英法、韓國、中國等。 考慮到中國制造業目前的狀況發展不平衡，尚處在沒有總體完成工業2.0（大規模制造機械化）和工業3.0（工業自動化），就需要面對工業4.0（工業自動化和信息化深度融合）的形勢。因此，中國工業制造的發展，不像西方發達國家走的是工業2.0、工業3.0，進而工業4.0的串行發展，而應該是工業2.0、工業3.0和工業4.0并行發展的道路。從現在起到2025年，屬于中國制造2025階段，爭取使中國制造進入第二方隊。 再經過十年發展到2035年，進入第二方隊的前沿。

    然后再經過十五年，到2050年挺進全球制造的第一方隊。要實現上述的規劃，中國制造首先面臨的是要努力完成四個轉變： 由要素驅動向創新驅動轉變， 由低成本競爭向質量效益競爭轉變， 由資源消耗大、污染排放多向綠色制造轉變，由生產型制造向服務型制造轉變。 而完成這些轉變的技術方向恰恰是工業3.0和工業4.0已經選擇的和正在選擇的方法，即：信息技術和制造技術及工業自動化技術的深度融合，用精益制造管理取代粗放型制造管理，由產業集群取代產業集聚，從而完成由生產低端產品向制造高端裝備的過渡。

    習近平在視察河南的中鐵盾構制造廠時指出，裝備制造業是制造業的脊梁。這深刻地揭示了制造業升級轉型，首先要抓緊裝備制造業的轉型升級。裝備制造業依靠什么來轉型升級呢？唯有借助于智能制造。我國實施智能制造的路徑在于：抓準方向，把握趨勢；結合國情，分層推進；夯實基礎，統籌協調。具體地說就是在總體上按照自動化、網絡化、兩化深度融合、數字化、智能化的方向在制造業的全行業加以推進；在重點行業（如高端裝備制造業）和基礎好的行業（如石化）中，則可以根據實際情況以兩化深度融合為中心，找準自動化和網絡化的短板，迅速填平補齊，同時重點展開數字化和智能化。

    6　數字化工廠急需開發的關鍵技術

    鑒于智能工廠和數字化工廠是在現有的架構上，把以往獨立自主的許多系統（如物流系統、電網系統、各種能源的工業和管理系統，甚至商業業務系統）在新的要求下進一步集成整合，所以其復雜度和精細度都遠超已經存在的和正在開發的技術。考慮到目前工業自動化技術與IT技術融合發展的現狀，已經出現了以下方面的關鍵技術的研究開發：

    滲透在生產制造和管理各個環節中的IT技術及其集成，包括工業物聯網實踐技術，分布式云計算的工業實現，基于Web2.0的工業互聯網技術；

    物理信息融合系統的工業實踐；

    垂直集成和橫向集成的工業通信技術 ，包括基于互聯、互操作的設備集成工業以太網整合技術 ，機器與機器之間的通信（M2M） ，基于OPC UA的垂直集成語義互操作性的實現技術；

    軟件技術，包括面向分布式自動化的各類高效可靠的模塊化軟件開發平臺， 應用于分布式自動化中的SOA和多智能體系統的軟件技術；

    機電控制功能模塊的設計、開發和最佳實踐；

    下一代工業輔助系統技術，包括基于增強實境技術的先進工業輔助系統，機器人和操作員協同；

    標準化技術（鑒于跨多個領域和垂直行業，系統空前復雜，標準化先行是必須給予極大關注的）。

    由于篇幅關系不可能將上述關鍵技術逐一展開，這里只就工業物聯網和大數據做一些闡述。

    2008年中國物聯網在政府主導下大熱，但并沒有在應用上有大的突破。 近兩年物聯網在歐美大熱。美國領先的公司都在物聯網的工業應用方向上投入巨額資金，盡管打著各種旗號，不論是IBM的“智慧地球”、CISCO的“萬物網”（Internet ofEverything）、GE的“工業互聯網”，還是德國的工業4.0，無不將重點放在開發工業物聯網的解決方案及其業務模式上。

    從技術上看，物聯網炙手可熱，是基于它所需要的技術基本上是已經或正在商業化的，并不要求進行實質上的突破。已經建立了深思熟慮的參考架構，頗具吸引力的應用案例正在開發。用IoT把“數字操縱纜”加入到現有的工業系統中的技術正在走向市場。但從總體上看，缺的是什么呢？ 缺的是對工業物聯網到底離我們很近抑或是還很遠，還不曾形成廣泛的認同，對其可行性和現實性還有疑慮。還缺的是如何利用工業物聯網的新技術來實現工業轉型和改造的成功途徑和方法。也就是說，物聯網應用有待跨越可信性的缺口，如圖5所示。
 

    圖5 物聯網應用有待跨越可信性的缺口

    物聯網常被看作是一種同質化的實體。事實上，從更高的層次上看，物聯網可以分為與人的生活相關的物聯網（HumanIoT，HIoT ）、商用物聯網和工業物聯網（IIoT）。 所謂與人的生活相關的物聯網具有包括與人互動的應用和功能的特征。而IIoT在規模和經濟價值這兩方面要遠勝于HIoT。 IIoT集成了數量足夠多的帶有傳感器和軟件的物理機械裝置（機械系統），其價值的主題是：分析，遠程存取和管理，協同，速度和精確智能，易于獲取和傳播知識（不僅僅是獲取和傳播數據）。在IIoT中的設備和裝置之間的通信，被處理為小數據，當許多小數據集結起來，他們便成為大數據中一個部分。 在工業物聯網IIoT中，設備層是一種由大量具有自主控制的設備構成的大規模的、高可靠性、高信息安全的網絡。 存取層從許多設備層采集小數據，并執行分散決策規則。 云/分析層處理和分析大數據，并據此引導整體智能。這就是工業物聯網的總體架構，如圖6所示。
 

    圖6 工業物聯網的總體架構

    IIoT一般都要連接成千上萬個設備，與HIoT通常都是以客戶端/服務器方式進行信息傳輸不同，IIoT出于響應時間的考慮，在同一層的機器都應自主工作，就地執行數據分析和歸納簡化。由于通常要求IIoT能自治或自主的運用，并能完成同層內點對點的分布式控制，因此，必須對IIoT提出更嚴格的、遠高過HIoT和M2M的要求。這些要求是： 自治控制（自主控制）；同層內點對點的控制；工業強度的可靠性；工業級的信息安全 ；IIoT的解決方案應能讓原有的設備和網絡（不論其使用何種協議）與新添的設備和網絡一樣納入物聯網應用；有線連接和無線連接，以及無線、有線混合連接；網絡規模的可擴可縮；IP的角色（IoT和IIoT與互聯網同樣要依靠IPV6將分散的網絡和設備橋接起來。目前工業系統依然通過網關與互聯網相連，問題在于必須事先讓網關指導企業需要什么數據，還必須編程，網關不但約束了信息的來回傳輸，而且如果有新的要求，組態也很困難。在IIoT中的控制網絡將把IP尋址從網關移到現場總線這一級，于是網關的功能性如數據轉換為通用的格式將集成到通信芯片中去，于是連接網絡的功能將更多地依賴于路由器）； 數據包的恢復（IIoT的鏈接是要考慮成本的，因此可能發生因為干擾、噪聲和碰撞而丟失數據包，IIoT的協議棧必須考慮迅速恢復數據包的功能）；實時性的要求 ；對故障的抗御能力（分散系統必須避免單點的故障，因此要求路由器或交換器均有冗余）。

    7　結語

    討論中國的制造業轉型升級已經有好幾個年頭了，近些年來又圍繞“工業4.0”有了各種各樣的聲音。從智能制造到數字化工廠，再到工業4.0、工業互聯網，學習工業發達國家的發展規劃、策略和路線，固然是很好的借鑒。但更為重要的應該是我們必須審視國內工業現狀全局，找到符合實際情況的突破口。中國工業的發展現狀是多元化的，從工業2.0的水平、工業3.0的水平，一直到正在邁向工業4.0的水平都存在著。不過，由于我國工業化的進程速度很快，導致工業化的基礎不夠扎實：重產量而往往對質量不夠重視；重技術而對工藝不夠重視，缺乏保證產品質量的意識、制度、工具裝備和測量手段；重硬件設施建設，而相對忽略對傳統管理體系和制度的現代化改革，缺乏管理制度規范化的動力。由此可以引出中國工業發展亟待解決的兩個問題：提高和控制產品質量、降低能耗和原材料消耗，以及提高產品開發創新設計和工藝開發設計的效率。這也是我國與工業發達國家在工業科技的最大差距的具體表現。

    歐美發達國家長期重視技術創新及其推廣，運用科學的方法論開發了許多工具性的軟件開發平臺，這些平臺可以是面向某個行業的，也可以是面向某種控制技術的，還可以是面向企業管理、生產調度優化的。這些平臺對經濟和工業發展貢獻大，起到了可在很大范圍內推廣，取得實效，真正實現了突破一點解決一大片的目的。由此我們可以認識“軟件平臺制勝未來”的真切含義。

    為了盡快地縮短我們與他們的差距，更為了能夠快速的使技術進步推動經濟發展，讓我們花更多精力和努力打好工業發展的基礎，采取切實措施引導提高質量，開發自主可控的工業軟件開發平臺，進而向數字化工廠和智能工廠發展，應該說是指日可待。

    作者簡介

    彭瑜（1938-），男，湖南長沙人，畢業于清華大學動力系，教授級高級工程師，現就職于上海工業自動化儀表研究院，并兼任中國自動化學會理事，中國自動化學會儀表和裝置專業委員會常務委員，中國自動化學會專家咨詢委員會委員，上海市自動化學會常務理事，中國儀器儀表學會專家委員會委員，PLCopen國際組織中國委員會主席，長期從事工業過程控制系統的研究開發工作。

    摘自《自動化博覽》1月刊