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点击本文上方的蓝色字体“工业四点零前沿”再点击“关注”，每天都能免费收到这样的好文章! 阅读时间：本栏目从各类图书中摘录经典片段，提炼出精华。 工业4.0的目标自从2013年汉诺威工业展上，德国向世人第一次演示了智能工厂的模拟生产过程之后，德国工业4.0就成了全球学术界、产业界和经济界的热议话题。 德国工业4.0科学咨询委员会委员指出：工业4.0建立在去中心化和智能生产要素的基础上，涉及信息物理系统与制造、物流技术融合，以及物联网、大数据和服务网在工业生产过程中的应用，智能工厂是工业4.0的重点。 亚洲制造业协会首席执行官罗军则表示，德国工业4.0战略的核心还是建立在互联网技术的基础上，是第三次工业革命的延伸和拓展，并不具备第四次工业革命的能力。 无论大家对工业4.0纷争几何，有一点已经达成共识，那就是工业4.0的重点是创造智能产品、程序和过程，其中，智能制造已成为工业4.0的一个关键目标，它能够对复杂事物进行有效管理，且不易受到干扰，还能够更有效地制造出智能产品。这些产品“了解”制造细节，还“知道”自己将如何被使用，甚至能够积极协助生产过程的推动，同时还能对“我是什么时候被制造的”“哪组参数应被用于处理我”等问题作出精准回答。 要使智能制造成为可能，智能工厂是一个重要的载体，让参与智能制造的人、机器和资源能自然地相互沟通和协作。 在智能工厂庞大的系统中，产、销信息能够快速沟通整合，即借助于极大化的网络延伸，智能工厂已经打通了产、销“任督二脉”。智能工厂是现代工厂信息化发展的新阶段，是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术、设备监控技术加强信息管理和服务，清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上的人工干预、即时准确地采集生产线数据，以合理编排生产计划与生产进度，并通过绿色智能手段和智能系统等新兴技术的运用，构建一个高效节能、绿色环保、环境舒适的人性化工厂。 智能产品 与传统产品不同，智能产品是将传感器、处理器、存储器、通信模块、传输系统输入产品，使得产品具备动态存储、感知和通信的能力，进而实现产品的可追朔、可识别、可定位。 智能装备 通过先进制造、信息处理、人工智能等技术集成与融合，可以形成具有感知、分析、推理、决策、执行、自主学习及维护等自组织、自适应功能的智能生产系统以及网络化、协同化的生产设备，这些都属于智能装备。 智能生产 这是一种理想的生产系统，能够智能地编辑产品特性、成本、物流管理、安全性、生产时间等要素，从而实现为不同客户进行最优化的产品制造。当生产过程中的每一个环节都实现了传感无所不在、连接无所不在、数据无所不在、计算无所不在、服务无所不在的时候，就意味着生产组织方式全面变革时代的来临。 智能管理 随着企业内部所有生产、运营环节信息的纵向集成、企业之间通过价值链以及信息网络所实现的资源的纵向集成，以及围绕产品全生命周期的价值链的端到端集成的不断深入，企业数据的及时性、完整性、准确性将不断提高，必然使整个生产制作过程以及产品全生命周期的管理更加精准、更加高效、更加科学。 智能服务 智能服务企业可以通过捕捉客户的原始信息，在后台积累丰富的数据，然后构建需求结构模型，并进行数据挖掘和商业智能分析，除了可以分析客户的习惯、喜好等显性需求外，还可以进一步挖掘与时空身份、工作生活状态关联的隐性需求，从而主动为客户提供精准、高效的服务。 工业4.0的硬件基础
加工设备是生产线的主体硬件，加工设备的设计决定了生产线的基本形态，因此非常关键。在设计中需要注意以下两方面：对于产量足够大的产品，可以单独建线；对于多品种、小批量的产品，可以将具有相似生产工艺的产品集中于一条生产线上，从而构成柔性生产线、可以不夸张地说，在精益思想的指导下，无论批量大小，任何产品都是口可以建立生产线的，因为精益生产线设计的本质特点就是用小批量生产模拟大批量生产。 柔性工装和激光定位的应用 在生产过程中，辅助制造资源的准备属于不增值的环节，如果能增强这个环节的自动化，对于改善生产线的价值流将大有裨益，而柔性工装和激光定位这两项技术的应用就能够简化辅助制造资源的管理，是实现无人值守加工的重要基础。 自动化物流的应用 除了辅助制造资源的准备环生产过程中的不增值环节还有物流，目前的制造业已经拥有了自动化的物流系统，它通过传送带或自动引导车实现物流运输的自动化。但是，若想获得更大程度的精益效果，仅仅配置自动化物流设备是远远不够的，还需要在工艺设计和管理方式上做出调整。 仿真技术的应用 生产线的设计方案可以通过仿真技术来进行验证，当生产线运行过程中存在—些不确定因素时，使用仿真技术能够帮助发现设计方案中的问题。 在工业4.0时代，机器人的智慧不仅仅体现在沟通上，它们还可以借助海量数据提供的'经验'，对生产中复杂的状况做出精准判断；它们甚至能发展出模仿、学习的能力，懂得自行组织生产，从而不断提升生产效率。由于机器人具有生产柔性，能够在实际生产中很好地满足产品多样化生产的需求，它们能够解放枯燥重复岗位上的劳动人员；使得生产流程更加高效、快速。 工业智能化的发展趋势已被诸多业内学者所肯定，未来工业生产将是安全、高效的生产模式，工业机器人作为智能化的代表，将遍布生产线、生产车间和工厂中。然而，无论智能化发展到怎样先进的水平，人始终都是生产的第一要素，再先进的生产方式仍然需要人来掌控，所以未来智能工业时代将是人与智能机器并存的时代。 所谓标准化，是指为了实现现整个工作过程的协调运行，提高工作效率等目标，而对作业的质量、数量、时间、程序方法等制定统一规定，做出统一标准。 标准化是智能工厂有序运作的必要条件，试想如果某个零件的公差过大，是很难用自动化设备进行装配的。因此在实现智能工厂的全自动生产及物流之前，标准必须先行。然而在德国工业4.0战略中，光建立产品的标准化还远远不够，德国的“野心”在于向全世界推广“工厂的标准化”，即借助智能工厂的标准化将制造业生产模式推广到国际市场，以标准化提高技术创新和模式创新的市场化效率，从而继续保持德国工业的世界领先地位。因此，工业4.0将围绕智能工厂生态链上各个环节制定合作机制，确定哪些信息可被用来交换，并通过一系列标准（如成本、可用性和资源消耗）对生产流程进行优化。 工业4.0的软件支持信息物理系统是一个综合计算、网络和和物理环境的多维复杂系统，通过3C技术，即计算（computation)、通信( Communication ) 和控制 ( control ) 的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。具体而言，信息物理系统是在环境感知的基础上，通过计算、通信与物理系统的一体化设计，形成可控、可信、可扩展的网络化物理设备系统，通过计算进程和物理进程相互影响的反馈循环来实现深度融合与实时交互，以安全、可靠、高效和实时的方式检测或者控制一个物理实体。 信息物理系统的本质是以人、机、物的融合为目标的计算技术，从而实现人的控制在时间、空间等方面的延伸，因此人们又将信息物理系统称为“人-机-物”融合系统。 对工业大数据进行分析的目的，是找出制造系统中隐藏的操作问题及未知变异，通过在实体设备中嵌入传感器，并由此获取数据，然后对数据进行分析并据此判断设备的变化点在哪里，将变化点组合起来使可用于管理、备份。因此这里所说的大数据分析其实包含了三个方面：一是数据库的获取和分析；二是数据的模拟优化及决策分析；三是数据的预测分析。在大数据的“光环下'，工业4.0时代所要做的产品，不光要有功能，还要有价值，而价值正是通过数据处理得来的。有了这些，工业大数据就可以落地，产生实用价值。未来工厂只有产品跟信息，产品在实端，信息在虚端，从某种程度上说，虚端比实端更有意义。云计算可对设备健康进行监控，一个云可以检测到很多设备，一块钱就可以诊断一个轴承，而不需要一个拥有25年丰富经验的专家进行实地检测，这样时空就缩短了。 在产品设计时使用产品生命周期管理软件，可以给生产者提供三维模型，还可以在虚拟工厂分析和优化自动化设计。这样不仅能节约原材料和资源，还可以节省大量时间成本。 在生产规划的时候，同样需要仿真。产品生命周期管理软件可以让你虚拟开发每个机床的生产过程，甚至还可以实现整套设备的仿真，这将创建一种全新的视角，帮助你进行创造与完善。不管是什么样的原样机，如果不满意，都可以通过虚拟方式对它进行优化。这样一来，无需再实际制造一个原样机。 德国的Index公司的生产系统，使用了西门子的仿真软件，其所带来的效果十分惊人：现实世界中，通常要花几天时间才可以看到机床能否正常使用，但是在仿真情况下，可以节省机床调试的时间。使用虚拟的机床，不仅以用来帮助人员培训、保护核心资产，还把运转、操作的生产率提升了10％产品生命周期管理软件可以帮助流程工业实现三维可视化，使得培训工作更加轻松。使用这个软件，就像是玩电脑游戏，可以把工厂以三维方式呈现出来，还可以修改工厂的数字化呈现，通扫维控制观察工厂。 工业4.0的人才保障 相比自动化生产，工业4.0对人类最大的贡献在于，运用于智能生产中的智能辅助系统可以把工人从单调、程序化的工作中解放出来，从而使人们能够将精力集中在创新和增值业务上。从长远来看，灵活的工作组织形式使工人们能够更好地整合自己的工作、生活和职业生涯发展，为工作和生活找到最佳平衡点。在未来，机器和人类会有新的分工，那时人们将行使创新与决策的权力，牢牢把握对机器的指挥、控制权，而机器则主要负责自我调节和完善。 人的主观能动性将在工业4.0的发展进程中起到不可取代的作用。例如，无论是硬件的提升还是软件的改进，其中起决定作用的始终是人；智能制造的关键——信息物理系统无法独立完成产品的设计、制造和生产，必须由人事先设定好优化准则，信息物理系理系统才能按照相应的准则在生产框架内确定生产内容并完成制造检测和评估。 随着人机交互以及机器之间的对话越来越普遍，重复性的体力和脑力工作将逐渐被智能机器所替代，人在其中的角色也将由服务者、操作者转变为规划者、协调者、评估者、决策者。因此，在工业4.0时代，肯定不会出现绝对意义上的“无人工厂”，因为在智能机器完成生产制造的背后，必须由人承担起诸如设计、安装、改装、保养以及对信息物理系统、新型网络组件维护等工作；他们同时还要对生产设备模式、框架结构、规章条款进行优化，利用信息技术使仿真程序运转，并对替代方案进行评估——也就是说，即便拥有了“智能”，产品仍不能决定自己将如何被生产出来，而是根据决策者，即人优化化出的生产方案进行生产制造。 工业4.0将极大地改变工人的工作和技能，因此，有必要通过促进学习、终身学习和以工作所为基础的持续职业发展等计划，培养工业4.0时代的人才。当前，德国的联邦政府和州政府设立的研究所、大学都已经参与到工业4.0的技术开发、标准制订，以及人才培养体系等工作中，成为工业4.0战略实施过程中的重要力量。 毫无疑问，在迎接工业4.0时代到来的过程中，内部学习与外部学习，一般教育与职业教育的相对效力将会是人类进一步深入研究的重要课题。 |
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加工设备的设计
