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互联网与信息技术的高速发展正迅速影响着整个世界。人们发现，生活中的几乎每一个领域都受到互联网的影响，呈现新的业态与发展形势。尤其是在消费领域，网络消费模式重新定义了人们的购买方式，也推进了消费理念与偏好的升级。个性化消费需求的倾向正越来越明显。如今，大规模大批量标准化生产模式正越来越难以满足消费者的个性化需要，于是新工业革命的到来顺理成章。
制造模式变革：“工业4.0”与CPS的核心战略 “工业4.0”是2011年德国提出的新概念。在经过两年的发酵后已经在德国本土、欧洲其他地区、美国乃至全球引发了热烈的讨论。“工业4.0”与CPS的核心战略究竟是什么？ 1.互联网技术与制造设备融合战略 2011年，在汉诺威工业博览会开幕式致辞中，德国人工智能研究中心负责人和执行总裁Wolfgang Wahlster教授首次提出“工业4.0”这一词。2013年，德国成立了“工业4.0”工作组，并于同年4月在汉诺威工业博览会上发布了最终报告《保障德国制造业的未来：关于实施“工业4.0”战略的建议》。这份报告认为“工业4.0”的核心就是下一代工业革命是信息物联网和服务互联网与制造业的融合创新。报告指出，“工业4.0”会将智能技术和网络投入到工业应用中，从而进一步巩固德国作为生产地以及制造设备供应国和IT业务解决方案供应国的领先地位。 美国于2005年末2006年初曾对信息物联网和服务互联网与制造业的融合做出综合性的概括，称之为虚拟网络——实体物理系统（Cyber-Phsysical System，CPS）。美国与德国面对制造业未来虽然提出的概念不同，但“工业4.0”与CPS本质上是异曲同工的。 2.战略核心：制造智能化 “工业4.0”与CPS想实现的是通过物联网、信息通讯技术与大数据分析，把不同设备通过数据交互连接到一起，让工厂内部，甚至工厂之间都能成为一个整体，在自动化之上，形成制造的智能化。这一智能化又包含两大主题：智能工厂与智能生产。 智能工厂主要关注智能化生产系统及过程，以及网络分布式生产设施的实现。未来，各个工厂将具备统一的机械、电器和通信标准。以物联网和服务互联网为基础，配备有感测器、无线和RFID通信技术的智能制造设备可以对生产过程进行智能化监控。由此，智能工厂能够自行运转，且工厂间零件与机器可以相互交流。结合大数据技术，智能工厂还能对生产与修理作出可能的提示。这使得工厂设备脱离固有生产线的束缚，可以不断做出智能的调整，从而使得一次性生产的产品也可以通过颇具收益的方式制造出来，打破了标准化生产的成本优势。 智能生产是在智能工厂的基础上进一步加入了人的要素，同时强调生产过程本身，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动、3D打印以及增材制造等技术在工业生产过程中的应用等。目前大部分制造系统都采用集中式控制方案，在中央控制机器上独立地进行处理，工人主要负责监控维修控制机器。未来的智能生产是以人为中心的基于信息物理系统为智能辅助系统创造更优秀的人机互动模式。 3.制造模式变革：产品、设备与管理设想 工业4.0与CPS希望通过智能工厂与智能生产的建设，最终实现的是制造模式的变革。每一个产品将承载其整个供应链和生命周期中所需的各种信息。设备将由整个生产价值链所继承，可实现自组织。管理能够根据当前的状况，灵活决定生产过程。具体可以用6C来进一步说明，6C为连接（Connection，传感器和网络），云（Cloud，任何时间及需求的数据），虚拟网络（Cyber，模式与记忆），内容（Content，相关性和含义），社群（Community，分享和交际），与定制化（Customization，个性化服务与价值）。6C条件下的产品本身，将成为信息的载体。产品能够自动记录其生产过程的一切。同时，它还能够辅助操作步骤与监测周围环境。比如一款产品出厂情况会根据温度与湿度的变化发生变化，产品还会自动提示监事人员自己还需要增加什么样的额外调整措施。 6C条件下的工厂可以实现全产业链的智能生产，实现生产的自我调整。2013年，蔡司（Zeiss）集团在欧洲机床上展出的PiWeb系统正是这一理念的现实反映。该系统能把分布在不同地区、不同产业链环节的工厂机器测量数据汇总。未来，这些汇总信息能够自动通过系统分析出调整结果，重新返回各个工厂实现实时智能化调整。 6C条件下的管理可以实现透明化生产，预测性制造。目前的制造中，存在许多无法定量的因素，包括加工过程中的性能下降、零件的偶发失效、废品的返工、整体设备的效率下降等。通过透明化，也就是一种阐述并量化那些不确定因素，以使生产组织者能客观地估计自身制造和装备状态的能力，通过管理实现预测性制造，做到维修成本的降低，运行效率的提高，产品质量的改进。
“工业4.0”与CPS的实现路径 美国与德国各自不同的优势所在，两者推进新一轮工业革命的实现路径有所不同，各有侧重（见表1）。 1.德国：国家战略下合作探索“工业4.0”智能工厂 德国提出“工业4.0”这一概念本身带有国家的反思。德国称得上是一个高端制造的大国，制造业作为其经济增长的动力，使其在欧债危机中长期保持坚挺。但他们的制造业始终以产品为主。他们一直在反思，为什么自己的产品只有生产功能的价值，而没有服务的价值。为此通过互联、数字、智能化的融合、智能工厂的建设，可能是未来的方向。基于自身较强的制造设备工业，在国家战略下合作建设互联的智能工厂系统可能是重要的路径，使得德国成为第四次工业革命的先行者。 Detlef Zuehlk教授所在的德国人工智能研究中心创新工厂系统部协同10家德国企业，建立了世界上首个反映“工业4.0”愿景的工厂模型。借助这个被称为smartfactory的项目，10个合作伙伴各自建立了一个系统模块，或者提供相关跨应用的技术。这个工厂模型展示了不同领域的创新性企业相互合作，共同工作，使概念转化成商品，把愿景实现为现实的过程。这一模型示范了6C下的组织生产的一种实现。 在2014年，主题为“融合的工业——下一步”的汉诺威工业博览会上，各个德国企业还展示了自己的“工业4.0”构想生产线。西门子展示在其生产线上，车体与机器人一边“对话”一边进行组装。博士力士乐和萨博分别展示了一条能在同一条生产线上生产两种产品和六种断路器的概念灵活装配线。萨博展示了一台可以生产16种不同产品，并对它们进行区分的设备装置。 2.美国：依托硅谷模式抢占软件技术优势，发展先进生产方式 美国是最早提出信息物联系统的国家，美国认为制造过程的下一步优化，是透明化哪些不可见的因素，从而使生产能在完全的信息下进行，也就是透明化生产和预测性制造。在CPS系统研究的初级阶段，制造业并未脱离原有的制造模式，而是在生产信息系统层面进行相应的改革。 随着CPS系统概念的不断发展与进化，美国对透明化生产的认识逐步上升到工业大数据层面。工业大数据的是由一个产品制造流程或者一个工业体系带出的数据。工业大数据使得产品带来更高的价值，每一个出产的产品最后都能回馈信息至生产者手中，从而反过来影响之后的生产者决策与行为，也能提前为生产者应对突发情况做出提示，使得生产过程中不再存在不确定的信息。工业大数据的信息系统对制造设备的要求越来越高，逐步成为新一代智能制造装备或工厂。 工业大数据及其配套的信息系统与硅谷模式相结合，使得美国可以在智能制造信息系统类生产方式构件上取得领先。美国目前已经构建出一套创新性的预测工具，能将数据系统所收集的内容加工成解释不确定性的信息，使管理人员做出更多“知情”的决定，实现部分的透明化生产。这一套工具中包含了整合平台、预测分析工具和可视化工具。例如软件Watchdog AgentTM中，算法被分为四个部分：信号处理和特征提取、健康评估、性能预测和故障预测。利用雷达图、故障图、风险图和健康退化曲线，有效地传达工厂设备的信息，从而做到智能化的生产。
“工业4.0”与CPS的战略本质 1.大规模定制化生产方式正逐步实现 “工业4.0”与CPS及其代表的新一代智能生产方式可能就是大规模定制化的生产方式的初级阶段。因为消费者个性化需求如果实现，一方面需要供应商能够生产提供符合消费者个性偏好的产品或服务，一方面需要社会提供消费者有个性化消费的空间与过程。由于消费者众多，每个人的需求不同导致需求的具体信息也不同，加上需求的不断变化，就构成了供应商的大数据。对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行运算，设备调整，材料准备与自动加工等步骤，才能生产出符合个性化需求的产品。 “工业4.0”与CPS所体现的进步技术包括物联网，信息技术，大数据处理技术，与个性化产品制造所需的技术十分相似，相对来说缺少了在消费者层面采集数据的环节。但通过工厂层面的设备革新，产业链协作，大数据处理，产品能够具有服务价值，从而使得智能制造设备根据处理后的信息，进行判断、分析、自我调整、自动驱动生产加工、品质保持，直至最后的产出步骤。可以说，智能工厂已经为最终的制造业大规模定制生产做好了准备。 2.消费性大数据与生产性大数据处理的结合 在“工业4.0”或CPS的工厂中，消费者需求与行为产生的大数据除了反馈至生产设备，进行产品生产的调整外，还将对生产本身进行进一步的监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程及其涉及的产业链的链条中，从而使得生产过程高品质的进行。 例如在过去，在设备运行的过程中，自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。随着个性化生产的推进，产品生产所涉及的自然环境因素、突发因素、设备条件等变量会进一步增多，这种磨损对整个生产带来的影响会被放大。通过信息处理技术及互联技术，生产过程中的这些因素才能被精确控制，从而真正实现生产的智能化。一定程度上，这一工业大数据的处理技术直接决定了“工业4.0”与CPS所要求的智能化设备的智能水平。 3. 新一代智能制造工厂的未来 消费需求的个性化要求传统制造业突破现有的生产方式与制造模式，根据消费需求海量数据与信息，进行大数据处理与传递；而在进行这些非标准化产品生产过程中产生的生产信息与数据也是大量的，需要及时收集、处理和传递。这两方面大数据信息流最终通过互联网在智能制造设备交汇，由智能制造设备进行分析、判断、决策、调整、控制开展智能制造过程，确保生产出高品质个性化产品。这就决定了互联网、信息技术与制造母机融合后，最终形成新一代互联的智能制造工厂（系统）以替代今天的生产体系。 “工业4.0”与CPS瞄准的都是这个方向。为了应对这个变革的趋势，我国应该更加注重制造业高端标准与技术的确立，寻找智能制造设备与信息技术融合性的突破，大数据建立与分析应用的突破，做到互联网应用技术的升级，培养信息技术与制造技术复合人才。 |
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