1、智能制造和工业4.0国际上没有公认的智能制造定义，一般认为是新一代信息通信技术与先进制造技术的深度融合。智能制造的概念始于20世纪80年代后期。纽约大学P.K.Wright教授和卡内基梅隆大学D.A.Bourne教授出版了《制造智能》一书，首次提出智能制造的概念，并指出智能制造的目的是集成知识工程、制造软件系统、机器视觉和机器控制，对制造技术人员的技能和专业知识进行建模，使智能机器能够在无需人工干预的情况下进行小批量生产。随着时代的发展和技术的进步，智能制造被赋予了新的内涵，其目标也更加远大。我国是制造大国，制造业是国民经济的主体。当前，我国制造业面临着提高生产制造效率、节能减排、调整产业结构等战略任务。《智能制造发展规划(2016—2020年)》指出，推进智能制造，可有效缩短产品研发周期，提高生产效率和产品质量，降低运营成本和资源能源消耗，加快智能制造发展。经济增长新动能意义重大。制造业从传统模式向数字化、网络化、智能化转变，从粗放型向质量效益型转变，从高污染高耗能向绿色制造转变，从生产型向“生产+服务”型转变。在这个转型过程中，智能制造是重要的手段。智能制造更通俗的定义是：面向产品全生命周期，以新一代信息技术为基础，以制造系统为载体，在其关键环节或过程中，具有一定程度的自主感知能力，学习、分析、决策、交流和沟通。协调控制能力可以动态适应制造环境的变化，从而达到一定的优化目标。上述定义对智能制造提出了明确的目标和期望——高效率、低成本、高质量，并为其实现路径提供了方法论指导。强调自主感知，通过万物互联连接所有数字事物，利用数据和算法获取智能。智能制造不仅需要采用新的制造技术和装备，还将快速发展的信息通信技术渗透到工厂中，构建制造领域的信息物理系统（Cyber??PhysicalSystem，CPS），改变生产组织和制造业的人际关系。带来研发、制造和商业模式的创新变革。工业4.0是基于工业发展不同阶段的划分。按照目前的共识，工业1.0是蒸汽机时代，工业2.0是电气化时代，工业3.0是信息化时代，工业4.0是利用信息技术推动产业变革的时代，即智能时代。这一概念最早由德国政府提出，并于2013年在汉诺威工业博览会上正式推出。随着新一轮科技浪潮的到来和国际科技竞争的日益激烈，德国作为工业强国敏锐地意识到的新机遇和挑战。为此，适时制定并推进了产业发展创新战略，旨在提升德国工业的竞争力。实力引领新一轮产业革命。工业4.0推出以来，迅速在全球范围内引发了新一轮的产业转型竞争。德国学术界和工业界认为，工业4.0的概念是以智能制造为主导的第四次工业革命，旨在通过信息通信技术与信息物理系统的结合，推动制造向智能化转变。德国主要从以下几个方面采取措施推进工业4.0。建立指导框架。2013年以来，德国陆续出台了《数字化行动议程(2014—2017)》《高技术战略2025》等一系列指导性规划框架，支持工业领域新一代革命性技术的研发创新。推进数字化进程。数字化是实现工业4.0的基础条件。通过嵌入式处理器、传感器和通信模块，将所有元素链接在一起，使产品和不同的生产设备可以互联互通，交换信息。未来，智能工厂可以自动优化和控制生产过程。工业4.0将进一步实现工厂、消费者、产品信息数据的互联互通，从而重构整个社会的生产方式。其本质是以万物互联为基础，通过物联网、互联网等相关技术，不断将传统工厂所关注的制造环节延伸到前端设计环节和后端服务环节。创建标准，打通不同产业领域和环节之间的壁垒，实现关键术语、规范和标准的语义统一和标准化。正是通过标准的推广应用，技术创新才能快速传播，提高生产力。此外，还包括加强人才培养、加强创新合作等。为了引导不同行业更广泛地开展工业4.0实践，德国于2015年提出了工业4.0参考架构模型（ReferenceArchitectureModelIndustry4.0，RAMI4.0），进一步明确和阐述了工业4.0的概念。RAMI4.0用三维模型来表达工业4.0的空间，从三个维度来描述。每个维度都对现有的工业标准体系进行了不同程度的扩展和延伸，如图1-1所示。▲图1-1工业4.0参考架构模型（参考德国工业4.0组织）第一维（横轴）功能层参考IEC62264企业信息集成标准。本标准定义了从现场设备到运行管理系统的层次划分，定义了企业控制系统与管理系统的集成标准。RAMI4.0在此基础上，在底层增加“产品”，在顶层增加“跨企业互联”，从个体工厂扩展到连接世界，从而体现工业4.0对产品服务和企业协同的要求，形成形成“产品-现场设备-控制监控网络-车间-工厂-企业-跨企业互联”的完整链条。第二个维度（横轴）是生命周期和价值链。参照IEC62890标准体现的产品从虚拟样机到实体制造的全生命周期概念，描述了产品、机械设备和工厂的生命周期和增值过程的紧密结合。一起处理。第三维（纵轴）是信息物理系统的核心功能。资产处于底层，可以是机器、设备、零件、人等各种物理对象。它们与它们的上层集成一起用于数字化各种资产。通信层用于处理通信协议；信息层对数据进行分析处理；功能层是企业经营管理的综合平台；业务层是指各种业务模型和业务流程，反映了制造企业的各种业务活动。资产构成工业4.0基本单元（物理/非物理）的物理部分。RAMI4.0提出了管理外壳（AdministrativeShell）的概念。每个物理资产在数字空间中都有一个相应的管理外壳（即数字映射）。管理壳构成工业4.0基本单元的虚拟部分，实体通过管理壳连接到工业4.0系统。2.OT与IT融合之路长期以来，运营技术（OperationTechnology，OT）与信息技术（InformationTechnology-logy，IT）相互孤立，各自有不同的目标，沿着不同的路径发展.和之间的差距阻碍了工厂充分利用他们已经拥有和尚未发现的重要信息。关于OT与IT融合的争论一直在进行，主要体现在两个方面：一是围绕概念，需要厘清OT与IT的概念和界限；在范围内实施整合，预计会产生什么效益。维基百科对OT的定义如下：专用于直接监测或控制物理设备（如阀门、泵等）以检测物理过程，或改变物理过程的硬件和软件。例如，与现场控制和检测相关的技术，包括可编程逻辑控制器（PLC）、集散控制系统（DistributedControlSystem，DCS）、数据采集和监控系统（SupervisoryControlAndDataAcquisition，SCADA），以及各种仪器仪表、传感器、机械设备等，以及背后隐藏的生产工艺、生产技术和知识。OT直接面向工业生产的物理设备和过程，确保其安全稳定运行。首要目标是保质保量完成产品生产。长期以来，它采用专用的系统、网络和软件。从这个意义上说，与IT相比，OT的开放性和标准化程度有待提高和提升。IT主要是指用于管理和处理信息的各种技术。它应用计算机科学和通信技术设计、开发、安装和实施信息系统和应用软件。IT代表计算机行业，如计算、存储、网络、云计算、数据库等，如企业资源规划系统（EnterpriseResourcePlanning，ERP）、产品生命周期管理系统（ProductLifecycleManagement，PLM）、客户关系管理系统（常用的企业运营管理系统，如客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）等都属于IT的范畴。图1-2列出了常见的OT和IT。▲图1-2定义完OT和IT的概念，再看企业的组织、规划、实施层面，即整合将实施到什么程度，预计产生什么效益。效率、质量、成本的担忧迫使企业开始升级改造，企业IT运营管理系统对现场过程数据、设备运行数据需求旺盛，制造系统升级信息化时代，OT和IT分离。两条路正在逐渐交汇。OT和IT的整合并不容易。OT和IT完全是企业里的两组人，他们对问题的认识和思考方式有很大的不同。OT人员偏好PLC、DCS、SCADA、HMI、RTU、数据采集、嵌入式计算技术，IT人员擅长互联网技术，对网络规模快速扩张、云计算基础设施、Web化部署和技术非常熟悉比如SQL、Java、大数据等技术。例如，OT部门收到IT部门的通知，将对工厂进行网络升级和实施新的网络安全措施，需要OT部门配合。当IT人员看到现场设备安装的是WindowsXP系统，还要继续使用两三年的时候，他们会觉得不可思议，建议立即升级系统，而OT部门则表示，这台设备无法升级，因为设备上安装了软件。许可证，并且该软件不支持新的操作系统。OT技术发展相对缓慢，更强调稳定性和可靠性。对于正在运行的系统，OT人员往往会在较长时间内保持系统不变。IT关注数字环境，主要考虑数据处理速度、系统可靠性和安全性等问题，IT必须接受快速的创新和变革，以跟上技术的不断发展。再举个例子，IT部门有专门的系统运维团队，属于企业中的基础设施支撑团队，与业务本身有一定距离。什么数据库，是否必须安装杀毒软件，部署企业政策，IT系统属于网络等等突然有一天，老板要求生产控制系统的电脑和网络也属于系统运行和维护团队，因此现场反映的问题，如工业组态软件无法连接实时数据库，PLC网络无法连接远程I/O站等，也属于给运维团队。去处理。对于传统的IT运维，张二和尚一下子想不通，到底有多难。尽管存在这些差异，但在智能制造和工业4.0时代，IT与OT的融合是必由之路，这依赖于顶层设计和组织设计，甚至业务层面和技术层面的重组。通过增强各自的能力，形成真正的颠覆性技术，这就是工业物联网发挥作用的地方，也是OT与IT融合的具体实现。在技??术方面，OT与IT的融合还面临一些现实问题。首先是数据传输接口和标准的统一。OT常用现场总线和工业以太网（也在尝试标准以太网），对数据的实时性（毫秒级或微秒级）和传输确定性要求很高。网络传输低抖动，IT通常是非实时的，秒级响应就够了。网络主要使用标准以太网。OT与IT的融合首先要解决网络互联互通和数据互通的问题。其次，以一个典型的中型工厂为例，其通常有多台不同时期、不同供应商采购的设备，而不同供应商的自动化水平、软硬件平台、通信协议不同，导致数据采集。、集成、场景标准化难度很大。一些设备制造商甚至将数据分析洞察作为增值服务，工厂必须付费使用，这进一步阻碍了数据获取。除了差异，很多OT系统出于流程保密和安全隔离的考虑，并没有设计成对数据开放。一些制造现场在没有IT系统参与的情况下运行良好。紧迫性并没有想象中的那么高。这时候就需要综合考虑经济和企业的长期战略。只有充分认识数据驱动的价值，才能下定决心推动OT与IT的融合。3.企业数字化转型企业数字化转型是一个更大的话题，COVID-19疫情加速了社会数字化进程。什么是数字化转型？有人认为，将线下活动通过互联网搬到线上就是数字化转型。这种认识太肤浅了。有人将数字化转型理解为一种管理理念和数字化意识。这是真的，但它更抽象。数字化转型是指利用现代技术和通信手段改变企业为客户创造价值的方式。它将数字技术融入企业产品、服务和流程，涉及核心业务流程、员工以及与上下游供应商和合作伙伴的沟通方式的改变。数字化转型至少有3个层次。一是信息的数字化，比如模拟信号到数字信号的转换，从手工记账到Word文档，本质上是以二进制数字的形式读取、写入、存储和传输信息。二是数字化，提高流程效率或流程数字化。例如，企业资源规划系统、客户关系管理系统、供应链管理系统、仓库管理系统等都将工作流程数字化，以提高工作协作效率和资源利用效率。创造信息价值。在这两个阶段，企业的商业模式可能并没有发生根本性的变化。例如，一家汽车制造企业，虽然已经实现了信息化，但仍然以销售汽车为主。三是数字化转型，着力实现“业务数字化”，使公司获得新的商业模式和核心竞争力。例如，借助数字技术，汽车经销商可能成为以汽车为载体的出行服务商。为寻求新的利润增长点，大型工程机械企业提供设备租赁服务，利用工业物联网远程实时监控设备运行状态和位置，确保租赁服务模式安全、有效的。在此之前，企业需要投入大量人力来管理租赁设备。数字化转型的原因有很多，包括来自市场和监管的压力。市场瞬息万变，包括现有或即将到来的压力。为应对这样的变化和竞争，企业需要不断提高内部流程效率，加快产品创新，提供增值服务，以形成可持续的竞争力。对于研发和制造企业来说，数字化转型虽然有数字技术支撑，但数字技术本身并不是目标。其本质是业务转型，而业务转型必须以企业战略为主导，是以战略为主导的业务变革。数字化转型应以客户需求为导向，以组织变革、流程优化和人员能力为保障，以企业文化和环境机遇为推动力。是以数据驱动、智能辅助的研发、生产、运营和服务提升，OT与IT的融合，数字化、网络化、智能化等数字技术的应用。互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能、5G通信等，都属于数字技术。图1-3反映了这种层次关系。▲图1-3数字化转型体系2020年9月，国务院国资委正式发文《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，明确了国有企业数字化转型的基础、方向、重点和措施，推动国有企业数字化、网络化、智能化发展，增强竞争力、创新能力、管控力、影响力和抗风险能力，提升产业基础能力和产业链现代化水平，促进国有企业融合发展。数字经济和实体经济。国有企业要把数字化转型作为改造提升传统动能、培育发展新动能的重要手段，进一步强化数据驱动、集成创新、合作共赢等数字化转型理念。制造生产运营、敏捷用户服务和生态工业系统。在2020年工业互联网联盟（IIC）首次发布的《工业数字化转型白皮书》中，针对工业领域提出了工业数字化转型的定义：工业数字化转型是利用物联网改进流程和运营，并获得更好的结果，其特点是IT与OT的融合。在工业数字化转型中，基于传感器的数据和数据驱动的创新应用将影响人员、运营、业务和物理环境，并创造更好的业务成果。《重构：数字化转型的逻辑》一书提出，数字化转型的本质在于数据+算法定义的世界，利用数据的自动流动化解复杂系统的不确定性，优化资源配置效率，构建企业竞争新优势.梳理脉络，数字化转型将改变企业为客户创造价值的方式，数字化技术将降低企业转型或发展的阻力。智能制造和工业4.0是面向行业的数字化转型战略，需要OT和IT的紧密结合，而工业物联网是智能制造和工业4.0的重要使能技术和关键实施路径。作者简介：胡殿刚，资深工业物联网专家，顺丰物联网平台负责人，兼任顺丰集团职业发展评审委员，ZETA联盟工业物联网高级顾问，负责物联网平台建设及产品化。顺丰物联网平台。在物联网、边缘计算、工业大数据等领域工作10余年，具有丰富的实践经验。本文节选自《工业物联网：平台架构、关键技术与应用实践》，经出版社授权发布。（书号：978-7-111-70227-6）
