智能制造实施的核心支点是什么

如何实施智能制造，需要考虑智能制造的三个支点：产品、装备和过程。

图1 智能制造的三个支点

第一个需要考虑的是推动智能制造的目标是什么。显然，企业追求的是产品，而不是要把企业搞的有多时髦。企业销售产品的时候，不是要宣传企业的生产线有多漂亮、多现代，而一定要说明这个产品的价值何在。产品是企业面向社会的表现。智能制造的目标是产品，而不是智能制造本身。因此，产品的智能化是企业必须考虑的首要问题之一。智能制造如果不能生产出智能的产品，智能制造就失去了时代的意义。而且，企业的产品如果不是智能化的，产品和企业今后被淘汰的可能性就很大。

第二个支点是装备，生产过程（包括研发、设计）中的每一个关键环节上的装备，一定要智能化。如果这个智能化实现不了，劳动生产力和劳动效率就不可能得到很大提高，企业可能就没有竞争力。不是数字化、网络化和智能化的生产装备，就不是这个时代的先进制造装备。而且，如果设备没有智能化，也可能无法生产出企业想要生产的智能化产品。

第三个支点是企业生产过程的智能化问题。装备智能化解决的是生产过程中“点”的智能化问题；企业只有实现生产全过程的智能化，才能实现企业全局的智能化，才能够实现智能化效益的最大化。

智能产品是第一支点

一个机床生产厂，生产装备和过程如果都是智能化的，而它生产出来的机床却是一般的机床，没有智能化的要素，那么这个机床厂的前途就非常堪忧。因为，他自己都不会去购买这样不够智能化的机床。

因此，任何一个企业在考虑其智能制造如何发展的时候，首先应该想到的是自己的产品怎么实现智能化。即使生产过程没有部分或全部实现智能化，能够把智能的产品做出来，那么企业还是应该首先考虑产品的智能化问题。

产品的智能化，是通过产品中包含有各种复杂程度不等的计算机系统，尤其是嵌入式系统，来实现的。嵌入式系统不仅可以成为智能制造最重要最具有代表性的技术，而且会形成一个庞大的产业链。中国的嵌入式系统，发展的速度比较缓慢——尽管起步并不晚。产品所用的嵌入式系统，绝大多数对于芯片的要求都不一定特别高，一般也就是几十纳米到上百纳米，甚至档次再低一点，也或许够用。因此，技术难度并不大。

产品智能化是当今计算技术发展的一个新的重大趋势。计算技术发明的初衷是为了科学计算。而后，发展为支持人类各种业务活动的信息处理和传播，即业务计算。业务计算的覆盖范围已经比科学计算要大得多。上世纪90年代以后，随着互联网的发展，QQ、微信、Facebook等开始崛起，计算技术渗入了人们的社会生活，大大地推动了社会计算的发展，计算技术的应用覆盖范围则更进一步扩大。

现在，计算技术开始向各种产品领域渗透，提升产品的智能化水平。智能产品数以百亿，甚至千亿计，产品计算的覆盖范围可以说是“无远弗届”，一定会给整个IT产业带来巨大的变化。因此，计算技术应用的下一个热点，是产品计算。所有的产品都要程度不等地走向智能化，计算都有可能参与其中。这一点，跟工业互联网快速发展的需求有很大的关系。

图2 计算技术应用的发展阶段

现在的智能产品跟以前所谓的嵌入式系统功能需求还不完全一样，主要功能体现在三个方面。第一个是传感，产品需要能够感受外部的情况变化，或者能够整合产品内部的数据。第二个是计算，包括产品本身的操作系统，以及产品使用的各种应用系统。例如，从数据分析到高端计算——也就是人工智能。第三个是联网，随着全球物联网的发展，产品可能具有雾计算、边缘计算和云计算相联结的功能。因此新一代的智能产品，跟以前讲的嵌入式系统的概念已经大不相同。

图3 无处不在的智能产品

智能装备是最大难点

装备是智能制造最大的难点。生产装备一般都比较复杂，而且批量可能不大，所采用的工业软件也往往非常复杂。这使得生产成本很高，市场很小，因此愿意或有实力从事智能装备制造的企业并不多。而且，由于装备的开发周期长，导致企业经营的风险很大。

另外，装备制造的难点很大程度上是在软装备上面，即以工业软件为代表的软装备，包括CAD/CAE这样的软件工具。没有软装备，就不可能有“数字化、网络化、智能化”。抽去软件，信息化的一切成果都不复存在。工业软件首先是一个工业产品，而且往往是高端工业产品。这是中国制造2025主要的难点，而工业界对这一点的认识，还很不充分。

过程智能化

发达国家的制造业在生产装备智能化这一点上，已经非常领先。尤其是日本和德国，已经基本上垄断了全球重大制造业生产装备的市场。而智能制造的下一步的发展，就是要实现过程的智能化，完成从装备这个“点”向过程这条“线”的发展。

过程智能化最典型的代表，正是工业4.0和工业互联网的奋斗目标。工业4.0提出，企业的信息系统要走向一体化，包括纵向一体化和横向一体化。纵向一体化就是《三论智能制造》的系列之一中提到的企业的内部网，而横向一体化正是企业的外部网。现在，要把内部网和外部网完全整合在一起，将数据完全打通。

图4 内部网和外部网的一体化

此外，要把整合之后的系统，打造成一个智能物理系统（Cyber-Physical-System, CPS）。这里的Cyber意指计算机或计算机网络。在很多现代化企业里，不管内部网或外部网，都还只是一个独立的计算机网络或者系统，或者实现了初步的整合。如何跟企业这个物理实体融为一体，有效地运转，是一门大学问。

美国国家科学基金（NSF）在2006年的一个报告中指出，现有的、工业时代发展出来的系统科学（包括系统工程理论），还不能很好地回答这类问题。他们认为，企业这个物理实体与其内含的计算机和网络系统如何协同一致、高效精确的工作，如何增强这类系统的适应性、自主性、功能性、可靠性、安全性、可用性和效率，将会发展成为一个新的系统工程学，是美国需要重点发展的前沿命题。实际上，美国关于CPS的研究报告非常多，对这个命题非常关注。

过程智能化的实现

工业4.0或者工业互联网的目标，不仅要把内部网、外部网连起来，而且要变成一个智能物理系统（CPS）。二者都可以通过一个“5C（五层）”结构来表述。

图5 工业互联网和工业4.0的“5C（五层）”架构

最下面一层是智慧的连接层，第二层是数据转换成信息，第三层是Cyber层，是企业的云计算数据中心。在这里，需要把第二层处理所得的有效数据，与企业计算机系统中相对应的期望值做对比分析。第四层是认知层，根据对比差异，找到问题之所在及解决问题的方法。因此，这一层实际上是一个决策层。第五层是配置层，可以按照决策要求，通过计算机网络，对人、对物、对计算机进行重新配置或更改。这样的一个五层结构，构成了一个标准的反馈控制系统，可以对企业的控制对象，即：人（员工）、机器、计算机系统、各种物理实体等，进行实时的反馈和控制。这样的一个反馈系统，其各层次所对应的技术支撑，如图5所示。正是利用这些当下最时髦的先进技术，工业互联网实现了企业整个业务活动全过程的的智能控制。

根据这个思路，工业4.0和工业互联网在2015年分别完成了系统的架构设计。工业互联网的参考架构，可以清楚地说明系统的要素和相互之间的关系，并提供了一个开放的“工业互联网系统设计指南”。应该强调的是，这里说的是指南，是给出了一个大家共同努力、同向而行的方向，而不是标准。

这个架构设计描述了工业互联网系统的内外三层结构。从边缘层，到平台层，再到企业层，如果我们把它看作是一个球体的话，外面就是设备端的边缘层，中间是平台层（工业互联网平台，主要指这一部分。当然现在也有将工业互联网平台泛化的趋势），最内层是企业层。在边缘层上主要是边缘的网关，采集各种各样的数据；送到平台层之后，平台层对数据做必要的处理和分析；分析完之后，再送达企业层，送到企业的应用系统。企业会根据不同的应用做不同的分析，做出判断和决策，将数据再往回传送到平台层和边缘层，直至送达企业内外联接的各个部门和单位。

图6 工业互联网架构的内外三层结构

显然，数据分析和处理在工业互联网系统中极为重要，包括：端点数据的获取、从数据中提取信息的先进数据处理技术，各种决策模型的分析计算，以及系统结果的输出。其中，大量使用的是计算科学的办法：需要建模，需要算法，需要数据等等，最后产生的是决策数据。当然，安全、可信、隐私等，在结构中也有详细的考虑。

智能制造与工业互联网

现在，国内关于工业互联网平台的概念讨论很多。工业互联网平台，是一个以企业为中心的平台，而不是说在整个工业行业建一个大的所谓“工业互联网平台”。所谓平台化是发展的趋势，其实是指企业的平台化，每一个大企业都会有自己的一个企业平台，而不会把自己的业务搬到其他企业的平台上去。波音的平台不会到中航工业的平台上，空客的平台也不会到波音的平台上去。

如果一定要说有一个工业和产业共用共享的平台，那这个平台就是全球物联网平台（Internet of Things, IOT），它不是为哪个工业，为哪个部门而设计的，而是面向全世界各行各业乃至个人服务的全球物联网。

工业互联网平台是一个理想的“过程”智能化的平台。设想非常完美，但系统非常复杂。在实现过程当中，未知数还很多，不同产业类别的企业平台之间的差异也很大。例如，中航工业的平台，几乎不太可能拿去给中石油用，基本上要推倒重建。所以，每个企业一定要从自身的紧迫需求和实际效益出发，分步推进，绝对不能盲目跟随，尤其考虑到当前中国制造业发展的水平和信息化的水平离国际先进水平相差仍然很大，“过程”智能化的路途还比较遥远。

如果把智能制造的全部资源和精力都投在工业互联网平台上，又把平台理解为产业的平台，可能就误判了智能制造的发展方向。当务之急，还是我们的产品和装备的智能化问题，这对当下的中国来讲，是智能制造的重点努力方向。