工業革命之爭—德國工業4.0與美國CPS戰略對比

　　互聯網與信息技術的高速發展正迅速影響著整個世界。人們發現，生活中的幾乎每一個領域都受到互聯網的影響，呈現新的業態與發展形勢。尤其是在消費領域，網路消費模式重新定義了人們的購買方式，也推進了消費理念與偏好的升級。個性化消費需求的傾向正越來越明顯。如今，大規模大批量標準化生產模式正越來越難以滿足消費者的個性化需要，於是新工業革命的到來順理成章。

製造模式變革：「工業4.0」與CPS的核心戰略

　　「工業4.0」是2011年德國提出的新概念。在經過兩年的發酵後已經在德國本土、歐洲其他地區、美國乃至全球引發了熱烈的討論。「工業4.0」與CPS的核心戰略究竟是什麼？

　　1.互聯網技術與製造設備融合戰略

　　2011年，在漢諾威工業博覽會開幕式致辭中，德國人工智慧研究中心負責人和執行總裁Wolfgang Wahlster教授首次提出「工業4.0」這一詞。2013年，德國成立了「工業4.0」工作組，並於同年4月在漢諾威工業博覽會上發布了最終報告《保障德國製造業的未來：關於實施「工業4.0」戰略的建議》。這份報告認為「工業4.0」的核心就是下一代工業革命是信息物聯網和服務互聯網與製造業的融合創新。報告指出，「工業4.0」會將智能技術和網路投入到工業應用中，從而進一步鞏固德國作為生產地以及製造設備供應國和IT業務解決方案供應國的領先地位。

　　美國於2005年末2006年初曾對信息物聯網和服務互聯網與製造業的融合做出綜合性的概括，稱之為虛擬網路——實體物理系統（Cyber-Phsysical System，CPS）。美國與德國面對製造業未來雖然提出的概念不同，但「工業4.0」與CPS本質上是異曲同工的。

　　2.戰略核心：製造智能化

　　「工業4.0」與CPS想實現的是通過物聯網、信息通訊技術與大數據分析，把不同設備通過數據交互連接到一起，讓工廠內部，甚至工廠之間都能成為一個整體，在自動化之上，形成製造的智能化。這一智能化又包含兩大主題：智能工廠與智能生產。

　　智能工廠主要關注智能化生產系統及過程，以及網路分散式生產設施的實現。未來，各個工廠將具備統一的機械、電器和通信標準。以物聯網和服務互聯網為基礎，配備有感測器、無線和RFID通信技術的智能製造設備可以對生產過程進行智能化監控。由此，智能工廠能夠自行運轉，且工廠間零件與機器可以相互交流。結合大數據技術，智能工廠還能對生產與修理作出可能的提示。這使得工廠設備脫離固有生產線的束縛，可以不斷做出智能的調整，從而使得一次性生產的產品也可以通過頗具收益的方式製造出來，打破了標準化生產的成本優勢。

　　智能生產是在智能工廠的基礎上進一步加入了人的要素，同時強調生產過程本身，主要涉及整個企業的生產物流管理、人機互動、3D列印以及增材製造等技術在工業生產過程中的應用等。目前大部分製造系統都採用集中式控制方案，在中央控制機器上獨立地進行處理，工人主要負責監控維修控制機器。未來的智能生產是以人為中心的基於信息物理系統為智能輔助系統創造更優秀的人機互動模式。

　　3.製造模式變革：產品、設備與管理設想

　　工業4.0與CPS希望通過智能工廠與智能生產的建設，最終實現的是製造模式的變革。每一個產品將承載其整個供應鏈和生命周期中所需的各種信息。設備將由整個生產價值鏈所繼承，可實現自組織。管理能夠根據當前的狀況，靈活決定生產過程。具體可以用6C來進一步說明，6C為連接（Connection，感測器和網路），雲（Cloud，任何時間及需求的數據），虛擬網路（Cyber，模式與記憶），內容（Content，相關性和含義），社群（Community，分享和交際），與定製化（Customization，個性化服務與價值）。6C條件下的產品本身，將成為信息的載體。產品能夠自動記錄其生產過程的一切。同時，它還能夠輔助操作步驟與監測周圍環境。比如一款產品出廠情況會根據溫度與濕度的變化發生變化，產品還會自動提示監事人員自己還需要增加什麼樣的額外調整措施。

　　6C條件下的工廠可以實現全產業鏈的智能生產，實現生產的自我調整。2013年，蔡司（Zeiss）集團在歐洲機床上展出的PiWeb系統正是這一理念的現實反映。該系統能把分布在不同地區、不同產業鏈環節的工廠機器測量數據匯總。未來，這些匯總信息能夠自動通過系統分析出調整結果，重新返回各個工廠實現實時智能化調整。

　　6C條件下的管理可以實現透明化生產，預測性製造。目前的製造中，存在許多無法定量的因素，包括加工過程中的性能下降、零件的偶發失效、廢品的返工、整體設備的效率下降等。通過透明化，也就是一種闡述並量化那些不確定因素，以使生產組織者能客觀地估計自身製造和裝備狀態的能力，通過管理實現預測性製造，做到維修成本的降低，運行效率的提高，產品質量的改進。

「工業4.0」與CPS的實現路徑

　　美國與德國各自不同的優勢所在，兩者推進新一輪工業革命的實現路徑有所不同，各有側重（見表1）。

　　1.德國：國家戰略下合作探索「工業4.0」智能工廠

　　德國提出「工業4.0」這一概念本身帶有國家的反思。德國稱得上是一個高端製造的大國，製造業作為其經濟增長的動力，使其在歐債危機中長期保持堅挺。但他們的製造業始終以產品為主。他們一直在反思，為什麼自己的產品只有生產功能的價值，而沒有服務的價值。為此通過互聯、數字、智能化的融合、智能工廠的建設，可能是未來的方向。基於自身較強的製造設備工業，在國家戰略下合作建設互聯的智能工廠系統可能是重要的路徑，使得德國成為第四次工業革命的先行者。

　　Detlef Zuehlk教授所在的德國人工智慧研究中心創新工廠系統部協同10家德國企業，建立了世界上首個反映「工業4.0」願景的工廠模型。藉助這個被稱為smartfactory的項目，10個合作夥伴各自建立了一個系統模塊，或者提供相關跨應用的技術。這個工廠模型展示了不同領域的創新性企業相互合作，共同工作，使概念轉化成商品，把願景實現為現實的過程。這一模型示範了6C下的組織生產的一種實現。

　　在2014年，主題為「融合的工業——下一步」的漢諾威工業博覽會上，各個德國企業還展示了自己的「工業4.0」構想生產線。西門子展示在其生產線上，車體與機器人一邊「對話」一邊進行組裝。博士力士樂和薩博分別展示了一條能在同一條生產線上生產兩種產品和六種斷路器的概念靈活裝配線。薩博展示了一台可以生產16種不同產品，並對它們進行區分的設備裝置。

　　2.美國：依託矽谷模式搶佔軟體技術優勢，發展先進生產方式

　　美國是最早提出信息物聯繫統的國家，美國認為製造過程的下一步優化，是透明化哪些不可見的因素，從而使生產能在完全的信息下進行，也就是透明化生產和預測性製造。在CPS系統研究的初級階段，製造業並未脫離原有的製造模式，而是在生產信息系統層面進行相應的改革。

　　隨著CPS系統概念的不斷發展與進化，美國對透明化生產的認識逐步上升到工業大數據層面。工業大數據的是由一個產品製造流程或者一個工業體系帶出的數據。工業大數據使得產品帶來更高的價值，每一個出產的產品最後都能回饋信息至生產者手中，從而反過來影響之後的生產者決策與行為，也能提前為生產者應對突發情況做出提示，使得生產過程中不再存在不確定的信息。工業大數據的信息系統對製造設備的要求越來越高，逐步成為新一代智能製造裝備或工廠。

　　工業大數據及其配套的信息系統與矽谷模式相結合，使得美國可以在智能製造信息系統類生產方式構件上取得領先。美國目前已經構建出一套創新性的預測工具，能將數據系統所收集的內容加工成解釋不確定性的信息，使管理人員做出更多「知情」的決定，實現部分的透明化生產。這一套工具中包含了整合平台、預測分析工具和可視化工具。例如軟體Watchdog AgentTM中，演算法被分為四個部分：信號處理和特徵提取、健康評估、性能預測和故障預測。利用雷達圖、故障圖、風險圖和健康退化曲線，有效地傳達工廠設備的信息，從而做到智能化的生產。

「工業4.0」與CPS的戰略本質

　　1.大規模定製化生產方式正逐步實現

　　「工業4.0」與CPS及其代表的新一代智能生產方式可能就是大規模定製化的生產方式的初級階段。因為消費者個性化需求如果實現，一方面需要供應商能夠生產提供符合消費者個性偏好的產品或服務，一方面需要社會提供消費者有個性化消費的空間與過程。由於消費者眾多，每個人的需求不同導致需求的具體信息也不同，加上需求的不斷變化，就構成了供應商的大數據。對這些數據進行處理，進而傳遞給智能設備，進行運算，設備調整，材料準備與自動加工等步驟，才能生產出符合個性化需求的產品。

　　「工業4.0」與CPS所體現的進步技術包括物聯網，信息技術，大數據處理技術，與個性化產品製造所需的技術十分相似，相對來說缺少了在消費者層面採集數據的環節。但通過工廠層面的設備革新，產業鏈協作，大數據處理，產品能夠具有服務價值，從而使得智能製造設備根據處理後的信息，進行判斷、分析、自我調整、自動驅動生產加工、品質保持，直至最後的產出步驟。可以說，智能工廠已經為最終的製造業大規模定製生產做好了準備。

　　2.消費性大數據與生產性大數據處理的結合

　　在「工業4.0」或CPS的工廠中，消費者需求與行為產生的大數據除了反饋至生產設備，進行產品生產的調整外，還將對生產本身進行進一步的監控。而生產所產生的數據同樣經過快速處理、傳遞，反饋至生產過程及其涉及的產業鏈的鏈條中，從而使得生產過程高品質的進行。

　　例如在過去，在設備運行的過程中，自然磨損本身會使產品的品質發生一定的變化。隨著個性化生產的推進，產品生產所涉及的自然環境因素、突發因素、設備條件等變數會進一步增多，這種磨損對整個生產帶來的影響會被放大。通過信息處理技術及互聯技術，生產過程中的這些因素才能被精確控制，從而真正實現生產的智能化。一定程度上，這一工業大數據的處理技術直接決定了「工業4.0」與CPS所要求的智能化設備的智能水平。

　　3. 新一代智能製造工廠的未來

　　消費需求的個性化要求傳統製造業突破現有的生產方式與製造模式，根據消費需求海量數據與信息，進行大數據處理與傳遞；而在進行這些非標準化產品生產過程中產生的生產信息與數據也是大量的，需要及時收集、處理和傳遞。這兩方面大數據信息流最終通過互聯網在智能製造設備交匯，由智能製造設備進行分析、判斷、決策、調整、控制開展智能製造過程，確保生產出高品質個性化產品。這就決定了互聯網、信息技術與製造母機融合後，最終形成新一代互聯的智能製造工廠（系統）以替代今天的生產體系。

　　「工業4.0」與CPS瞄準的都是這個方向。為了應對這個變革的趨勢，我國應該更加註重製造業高端標準與技術的確立，尋找智能製造設備與信息技術融合性的突破，大數據建立與分析應用的突破，做到互聯網應用技術的升級，培養信息技術與製造技術複合人才。