01  工业4.0的发展历程

 

迄今为止，人类历史上一共经历了四次工业革命：

•18世纪60年代，以詹姆斯·瓦特发明的蒸汽机为动力代替手工劳动，拉开了第一次工业革命的帷幕；

•19世纪中期，人类进入了电气时代，亨利·福特首次使用流水线进行大批量生产，这标志着第二次工业革命的开始。发电机的问世，使得电成为取代蒸汽机为动力的新能源，又一次大大提高了生产力水平；

•20世纪70年代，电子计算机及IT的普及，带动工业自动化生产，引发了第三次工业革命；

•当今，信息物理系统（CPS）带动的第四次工业革命。在新一波的工业革命浪潮中，IT将对生产流程产生更加重要的作用，推动我们迈向智能时代，实现工业转型；

在第四次工业化进程中，采用最新技术理念和创新成果的智能工厂将日益普及。工厂使用的智能设备越来越多，这些设备产生的信息量也在与日俱增，相比过去，企业现在不仅能更深入、更透彻地了解车间的实际运作情况，还能作出更及时、更明智的决策。物联网是一个由智能系统、产品和机器组成的网络，能够更加独立自主地交换信息和制定决策。借助物联网，企业能提高车间的生产效率和灵活性，并最终提升现代工厂的自动化水平。

生产高度个性化产品是大势所趋，这也是工业4.0的一个重点关注领域。因此，企业制定的生产战略必须能够以极具吸引力的价格，打造高效率、高质量和高产出率的个性化产品（简称“大规模定制”）。企业生产线必须能够根据每位客户订购的具体产品，调整生产流程。同时，所有相关系统必须完全集成；否则，产品交付时间会大大延长，数据不一致造成的错误率也将大幅度提高。

 

 

02   什么是工业4.0？工业4.0的关键要素有哪些？

 

 

2023年国资委印发《关于中央企业在建设世界一流企业中加强供应链管理的指导意见》中明确了供应链管理的重要性。

 

近几年国资委加强央企的采购及供应链的管理对标工作，在采购管理组织与体系、采购管理流程与运营、供应商管理、数字化及大数据应用等四个维度提出具体的指标要求：

 

1   工业4.0是什么？

工业4.0是指利用新数字技术收集和分析机器和业务系统的数据，提高流程的速度、灵活性和效率，以更低的成本生产更优质的个性化产品，实现工业转型。这种转型将提高资源的生产力和效率，提升企业的敏捷性和响应能力，加快产品上市速度，并支持根据客户需求进行定制。

具体而言，工业4.0是指利用信息和通信技术实现工业机器和流程的智能联网。继互联网革命和云革命后出现的技术创新推动了工厂、车间和仓库工业生产环境的数字化。这些技术创新包括：接入物联网的设备、机器对机器通信、分布式计算、新的边缘技术和云技术（如容器技术、微服务和事件驱动架构）、时序和大数据湖、机器学习和人工智能、全新的移动用户体验（如助力打造数字化员工的增强现实和虚拟现实技术）、自主系统和无人驾驶汽车，以及协作机器人和工业机器人。

大部分大型企业和许多中型企业都已经开始进行用例试点，评估工业4.0的业务价值。那些大规模成功部署工业4.0的企业重点关注的是业务价值，而非技术。他们大力鼓励和培训员工使用新技术，并积极采用集成式IT架构和自动化技术堆栈。此外，他们还采用由数据驱动的流程（而非事务性流程）管理企业。

 

2   工业4.0的关键要素

两大关键因素使工业4.0成为可能：

物联网：智能驱动器和传感器数量激增，且日益普及，它们能够嵌入或附加至任何事物，并通过单一协议实现互联，传感器和微型芯片几乎能够添加至所有产品，包括工具、机器、车辆、建筑，甚至原材料等，这样，产品就具备了“智能”特性。通过将IT与机器、生产设施、仓库系统等所有生产层面进行紧密集成，这些物联网技术能够将现实世界和数字世界融为一体。

移动互联计算：以更便捷、经济实惠的方式存储数据、传输信息。

随着电信网络的日益普及和网速的不断提升，通过电信网络上传输数据的成本越来越低。同时，借助大数据技术平台，人们能够实时存储和驾驭大数据。这一切都有助于人们随时随地上传说明和信息至任意设备，或从任意设备下载说明和信息。

工业4.0的其它关键推动因素包括：

•机器对机器（M2M,Machine-to-Machine）技术：支持设备自适应和自动调整

•大数据与AI技术：使得设备预测性分析成为可能，便于理解和推断

 

03     制造企业的生产模式

 

制造企业根据批量生产的平均规模和每个工厂的变式数量，离散制造行业主要分为三大集群：

•按订单设计生产：这种模式主要应用于造船、高端机械、航空等行业，根据小批量订单或单个订单进行生产，力求实现高效的小批量或单件生产。

•大批量定制生产：通常应用于汽车、农业设备和工业零部件制造行业。即使产品变式增加，该模式依然能保持高产量并做到品质如一。

•大批量生产：主要应用于消费型电子产品、商用设备和半导体芯片等行业。全自动化（“熄灯生产”）进一步提高了这种模式的生产力，但产品组合的变化对灵活性和生产线适应性提出了更高的要求。

在流程制造行业，小批量生产变为大批量生产，每个工厂的变式数量则变为不同配方的数量。

•对于按订单的特制品生产，多产品共线生产厂房设施的利用率最为重要。通过采用新技术，企业可以根据个性化需求定制产品，但需要高效利用生产设备。

•在以批处理为导向的批量生产行业，如精细化工、造纸、金属、建材、食品和制药行业，越来越多的企业将高产量目标与合规、监管和可追溯性要求结合起来。

•对于大宗商品，如石化产品、散装化学品和矿石，为了提高连续生产下的全球资产效率，企业希望实现进一步优化。

 

 

04    未来智能制造蓝图

 

制造业的未来和现在一样，未来的生产设施也会因行业、生产流程、本地化和劳动力成本不同而有所差异。但不管怎样，工业4.0将彻底变革制造行业。工业4.0将帮助制造商提高生产力和资产效率，同时交付大量高品质、定制化且个性化的产品变式或产品批次。

这种进步将通过变革生产设备来实现。在生产设施中，物流流程将实现数字化，由智能化和自主化程度更高的机器人和运输车来执行。生产机械也将高度自主化，机器人将执行日益复杂的任务。在一些超大型设施中，利用无人机等对设备和流程进行远程监控将成为常态。在离散制造行业，工厂将灵活地混合利用机器人和员工、增材制造和减材制造、复合材料和金属材料，以及数字化流程和模拟流程等。传统装配线将被采用模块化生产设备（如柔性机器人和固定装置、柔性存储工具）或柔性生产流程（如3D打印）的柔性制造岛所取代。机器视觉技术将被用于自动检测质量问题、对库存进行分类和控制流程等。

人们在生产过程中的工作方式也将改变。智能眼镜（或类似设备）和增强现实技术将在复杂的组装作业或危险的工作环境中发挥越来越重要的作用，比如，引导员工完成工作流程，或配合计算机视觉技术，提醒员工存在错误或安全隐患等。可穿戴设备将用于检测危险情况（如疲劳或意外事故风险），为员工提供保护并在发生事故时自动请求帮助。更完善的可穿戴解决方案（如外骨骼机器人）还可以为员工提供支持，提高员工的工作绩效。当然，制造业员工的技能要求也将随之发生改变，这就需要制造商实施重大的企业文化变革。

生产IT将发挥更重要的作用，通过利用数字化方式编排生产流程，进一步提高自动化水平和生产效率。在工厂中3D生产模拟将成为支持柔性模块化系统的关键，能够与生产设备进行更广泛通信的工件将推动物流流程的优化。在生产设施中，边缘计算将极大地确保关键执行功能的可靠性和高效的数据处理。企业将更多地采用分析平台，轻松利用工业物联网生成的异构或非结构化数据集来支持预测性维护等高级分析场景，以优化资产利用率。

然而，数字化程度的提升和工业物联网的使用也带来了新的威胁。为防止黑客关闭工厂和滥用关键资产，企业越来越需要采用最高标准的网络安全基础设施，甚至可能需要利用区块链技术和防篡改分类账来确保工业物联网场景的安全性。

制造业软件栈的发展历程传统的制造业软件栈采用ISA-95标准，将工厂级的生产运营管理层与ERP等企业系统和PLC、SCADA等车间控制系统互联。随着越来越多的制造企业部署工业4.0技术，这种传统的制造业软件栈发生了重大变化，从事务性生产执行转向了由数据驱动的业务流程执行和优化。

受技术趋势和采购决策的影响，传统的ISA-95制造业堆栈逐渐演变为包含以下四大关键驱动因素的数字化制造平台。

•工厂、车间和仓库中的所有传感器、设备、机器和其他装备将实现互联。这不仅包括传统的控制器，还包括各种网关、互联网协议连接、移动(5G)工业网络以及一些短程技术和广域技术。

数据驱动的优化需要借助完备的数据基础架构来采集、处理、存储、分析和分发海量运营数据。边缘解决方案和云解决方案将与传统的信息管理解决方案共生共存。但是，大多数情况下，运营人员仍将保留数据的存取和分发权（即数据主权和治理）。

•根据延迟度、相关性和时间范围，处理工业数据的智能算法和应用将在靠近数据的地方执行。很多解决方案都将分布于云端和边缘端之间，例如，在云端学习，在边缘端执行算法。借助边缘计算，企业可以在生产地点执行云托管的应用模块，从而确保业务关键型功能的可靠性和低延迟。

•尽管传统的制造业软件栈在计划层面（如生产订单、运输订单或维护订单）实现了集成，但现代制造平台不仅能够纵向集成，还能在不同领域之间实现横向集成，例如，自动导引车与生产线和仓储系统之间的交互联动、影响生产调度的内联流程控制等。

 

 

05   工业4.0解决方案

制造企业面临着诸多挑战，他们不仅要降低成本，提高生产力、产品质量和资产利用率，还要交付更高水平的服务，满足不断变化的客户需求。通过运行自动化的流程，实现数字化运营，并充分利用关于车间运营情况的详细信息，企业能够持续优化和交付期望的业务成果。凭借这样的数字化架构，企业将能够顺利启动工业4.0转型项目，扩大业务，甚至开发新的业务模式。转型项目不仅能让制造工厂受益，还将惠及相邻的业务线。企业要想从大批量生产转向小批量生产或单件生产，他们不仅要在工厂层面实施变革，还要在产品设计、销售、计划、物流、采购和交付等环节开展全方位的变革。

 

工业4.0的一个重要概念是数字双胞胎，其基本功能包括捕获特定资产或系统特征的数字化表示，覆盖设计、制造和运维环节。仅这一项功能就能创造巨大价值，因为操作手册、图表、维护说明和记录、性能记录和故障模式等均可在网络中近乎实时地维护和更新，消除了手动操作带来的错误。借助这些数据，企业可以基于历史数据预测未来状况；通过调整变量来改变行为或性能；通过调整多个变量来模拟可能的结果，确保在操作实物之前确定最佳的方案。

 

驱动工业4.0的主题图

 

工业4.0由四大主题驱动，这四个主题分别为企业提供独特的价值（见上图）。

一是智能产品完全按照客户需求来生产和配置；

二是智能资产与所有流程互联，并实施动态维护；三是智能工厂利用数据和智能尽可能实现自主运行，大规模交付定制产品；四是被赋能的员工拥有必要的工具和信息来出色地完成工作。

1、智能产品

智能产品比传统产品更复杂，而且通常富有个性化。不管是在不同的业务线使用这类产品，还是充分利用这类产品的先进功能，都需要特定的IT能力。

在全面集成的制造工程流程方面，典型的工业4.0用例包括：

信息数据同步互联：通常，将信息从工程设计流程移交到制造流程需要很长时间，并且包含大量容易出错的手动步骤。而且，在将后期工程变更引入制造流程方面，企业一般都没有标准的程序。

如果产品工程师更换、添加或删除了任何组件，系统将找出制造BOM和工艺路线中需要更改的组件，并以3D形式显示出来。      

工程变更影响：如今，了解工程变更或销售订单配置变更的业务影响是一个非常繁琐的过程。从设计部门获悉工程变更信息或者透过销售订单配置预见将发生的工程变更后，制造解决方案能智能地识别出系统内受影响的对象（制造BOM、工艺路线、生产订单、采购订单、库存等），并列明需要应用这些变更的地方。

例如，如果工程部门需要将特殊组件“A1”替换为组件“A2”，系统不仅可以识别与制造相关的主数据和订单，还能显示是否有专门的“A1”采购订单。这样，企业就可以提前通知相关采购人员，以避免不必要的库存补货工作。

 

2、智能资产

如今，在许多企业中，数据的收集和处理都是由多个孤立的系统执行，企业并不了解实际的资产健康状况。这就导致企业面临许多原本可以避免的停机和效率低下问题。比如，维护活动常常与制造流程脱节，致使产能得不到充分利用，高优先级订单错过时机。

在智能的利用资产方面，典型的工业4.0用例包括：

启用任何OEM的设备，将其与业务流程和业务网络互联。启用设备通常是一项费时费力的工作。智能资产包括构建资产的数字双胞胎、建立连接，以及允许在生产流程和业务网络中摄取数据和使用这些资产。

利用数字双胞胎监控资产状况和实施规范性维护。对很多企业来说，资产维护是一项巨大的开支。特别是在资产密集型行业，企业的目标就是提高资产运行绩效和降低成本。从被动资产管理转向由数据驱动的资产管理可以帮助制造企业实现这一目标。例如，维护工作将由接入物联网的资产直接驱动，并通过预测算法来预防故障。借助集中的资产数据基础，为资产智能网络和数字制造解决方案以及工程和物流解决方案提供了通用的数据资源库。为了优化分析结果，采用机器学习算法来处理物联网资产传感器收集的时间序列数据。此外，还构建资产的高保真数字双胞胎模型，并利用数学模型（如结构动力学、热力学和流体动力学）模拟行为。

3、智能工厂

智能工厂灵活且适应性强，能够支持不同的生产场景。此外，智能工厂还富有弹性，能够应对各种生产规模，轻松支持新的制造技术（如增材制造）。智能工厂在实施制造运营管理方面，充分利用预测性和规范性功能、实时数据、与工程和ERP系统的反馈环路，以及网络功能来实现设计协作。

典型的工业4.0用例如下：实现敏捷制造，交付个性化产品（单件生产）。如今，消费者希望产品能够根据他们的需求和期望定制。为此，企业必须实施重大变革，从而确保从工程到制造（包括仓储和交付），企业能够以与大规模生产相同的质量和成本，交付高度可配置的复杂产品。所有解决方案都与机器和操作者互联，以确保产品按订单生产。所有数据将全部被收集起来，以确保在需要时提供完整的产品历史信息。只有通过这种端到端的集成式系统，制造商才能以低成本满足客户期望。

通过自动化生产供应和执行，实现透明的生产和物流运营，包括在制品。若要以最小的库存和空间提高生产量，确保原料准备、在制品运输和成品存放工作顺利进行至关重要。原料准备、在制品运输请求以及成品存放工作都由机器和传感器自动触发，或者由工作人员手动执行。

实施数据驱动的智能质量控制。为了提高质量，产品制造商采用了六西格玛、8D和FMEA等结构化方法。因此，产品将在流程链的各个环节接受严格检验。解决方案需要能够为企业提供必要的质量管理功能，帮助他们定义和执行质量检查并分析各项质量KPI。在执行根本原因分析时，了解可能影响产品质量的相关参数（比如温度、震动或湿度）至关重要。传感器数据必须结合业务信息来识别质量相关的模式。将AI方法引入到价值链和生产流程中，以持续识别问题模式并提升产品质量。数字化制造云解决方案提供预测性质量管理功能，通过这项功能，企业可以了解质量相关的模式，然后在生产阶段持续检查这些模式，尽早发现不合格项。

4、被赋能的员工

尽管自动化水平会进一步提高，但工厂员工仍将继续发挥重要作用。操作人员将处理那些无法实现自动化的更复杂的任务，而这些任务通常都与决策有关。IT解决方案需要为员工提供定制的信息或建议，为他们提供更多支持。

在智能IT系统赋能员工方面，典型的工业4.0案例包括：

提供实时决策支持，帮助近乎实时地管理意外事件。在工业4.0时代，工作环境将发生变化。比如，自动化程度提高，操作人员和监管人员必须处理更复杂的任务。面对一些不可预见的情况，他们需要近乎实时地即席决策。

如果组件质量不达标，则必须在不影响最关键的客户订单的情况下改变生产顺序，当机器突然故障时，也是如此。借助数字化制造云，监管人员可以随时了解车间的当前状况，并在出现意外变化时快速反应。使用AI来帮助操作人员和监管人员全面考虑各种方案，加快决策速度。通过访问企业业务数据，并结合来自传感器、资产和产品的实时数据（如使用数据），操作人员可以减少延迟，更快速地作出响应和发现问题源头。

保障员工安全，避免事故。保护员工安全至关重要。通过整合物联网监控、地理围栏、实时分析技术，智能环境、健康与安全系统能够实时提醒和引导工作人员避开工作场所中的危险区域和任务，进而避免发生事故。可穿戴设备可以帮助员工了解各种情形。增强视图成为员工了解环境信息的新方式。监管人员能够实时了解员工所处的位置和健康状况，以及他们周围的环境。一旦员工需要帮助或指引，他们可以及时作出响应。

 

06   工业4.0的价值

工业4.0在改善企业的业务运营包括：

•在产品中嵌入物联网功能，提升产品质量和创造附加价值

制造商能够在产品或组件中嵌入传感器和智能功能，获取附加价值。例如，一家制造商生产维修车间用的液压升降机。通过在液压升降机中嵌入物联网功能，该制造商生产的机器能够追踪使用情况、技术服务人员的活动，进而可分析维修车间的生产效率等，这样，液压升降机就创造了更高的价值，而不仅仅是完成升降操作。另一个例子是：借助物联网，制造商能够缩短故障组件从发现到维修之间的时间间隔。要知道，这一时间间隔越长，解决故障所花的成本就越高。目前，大多数汽车制造商在车辆下线时，需要执行大量手动测试来检测汽车零部件的故障。但通过利用嵌入式传感器，汽车零部件能够在车辆下线之前，感知甚至预测其自身的故障，并将信息传送给质量控制团队，这样，手动检测故障的问题也就迎刃而解。

•提升企业及其生态系统的制造绩效

预测性维护就是这样一个例子。企业在车间设备中使用传感器，所以设备能够发现紧急故障或潜在趋势。传感器将故障信息自动发送至工厂服务部门，引起技术服务人员的特别关注。根据这些信息，服务技术人员能够了解问题的性质和解决故障所需的备件。同时，他们还能借助智能眼镜或者移动设备，虚拟访问服务。这样，制造商就能尽可能避免故障和生产停机的情况，并提高机器的生产效率和技术服务人员的工作效率。

另一个例子是制造商利用工业4.0开展智能物流。借助可进行被动或主动通信的嵌入式传感器，企业能够更深入地了解面向部件、组件和模块的所有扩展价值链信息。不论部件、组件或模块是在世界各地的运输途中，储存于现场库存中，还是位于工厂车间内，企业都可以掌握它们的情况。企业能够将这些位置和动态信息与材料需求计划系统、制造执行系统等集成一体，从而优化供应链。

再举一个例子：根据特定订单的特定需求，装配线上的模块或组件能够自动前往相应的工位，与下一组组件进行装配。这种情况有时被称为“批量定制”或“大规模定制”。

•开发全新的业务模式

借助物联网技术，企业可进行业务转型，甚至开发新的赢利点。例如，倍耐力利用工业4.0彻底改变了业务模式。这家全球轮胎生产商在轮胎中嵌入了智能传感器，收集使用数据，例如车辆的行驶里程、轮胎更换的时间，以及轮胎承受的温度与震动。通过捕捉和整合这些数据，倍耐力能够进一步了解驾驶员的驾驶模式、轮胎磨损等信息，从而开发更好的轮胎。当客户提出保修索赔时，倍耐力也可以利用这些数据。更重要的是，倍耐力能够向保险公司或者任何汽车制造商分享或者出售这些数据，帮助他们了解轮胎与车辆性能及寿命之间的关系。

 

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