智能工业范文

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篇1

中国作为世界规模最大的制造业大国，在加入WTO和金融危机之间的全球化进程中，积累了庞大的工业制造能力和巨额的外汇储备，中国制造的产品遍布世界市场。中国工业的起落兴衰与世界市场紧密相连，已经是全球产业分工的重要组成部分。

当下，《中国制造2025》的出炉更是向前迈出了关键一步。这一轮改革的核心就是智能制造，即基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式。主题是促进制造业创新发展；中心是提质增效；主线是加快新一代信息技术与制造业深度融合；主攻方向是推进智能制造；目标是满足经济社会发展和国防建设对重大技术装备的需求。

新常态下中国工业的发展战略

新一届政府执政以后，面临世界经济发展的新变化、中国经济呈现出新常态的发展特点：经济增长从高速增长转为中高速增长，经济结构优化升级，从要素驱动、投资驱动转向创新驱动。中国政府从区域、金融和产业三个方面重塑中国工业发展战略，提升工业能力。如图1所示。

新一届政府全方位推进我国工业能力的提升：在市场发展战略方面，对内建设推广“自贸区”，对外推广建设“一带一路”，为中国工业深度开发新市场；在金融战略方面，对内推动深化金融改革，稳步推进利率市场化建设，对外倡议建立金砖银行和亚洲基础设施投资银行，为中国工业走向海外提供金融支持。这些政策之间的关系如图2所示。

从图2中可以看出核心战略是产业发展战略，新常态下中国工业如何抓住发展机遇，实现转型升级，提升工业能力？这是新一届政府工业发展战略的核心问题。

在这样的背景下，2015年3月18日，工信部在其官网上了《2015年智能制造试点示范专项行动实施方案》，决定自2015年启动实施智能制造试点示范专项行动，以促进工业转型升级，加快制造强国建设进程。该《方案》提出的目标是在2015年启动30个以上智能制造试点示范项目，2016年边试点示范、边总结经验、边推广应用，2017年进一步扩大试点示范的范围，全面推广有效的经验和模式。随后，5月19日，《中国制造2025》正式公布，提出通过“三步走”实现制造强国的战略目标，进一步将智能制造引向深入。

自2015年起，工信部聚焦制造的关键环节，将在基础条件好和需求迫切的重点地区、行业，优先从符合两化融合管理体系标准要求的企业中选择试点示范项目。重点行动体现在六个方面：以智能工厂为代表的流程制造试点示范，以数字化车间为代表的离散制造试点示范，以信息技术深度嵌入为代表的智能装备和产品试点示范，以个性化定制、网络协同开发、电子商务为代表的智能制造新业态新模式试点示范，以物流信息化、能源管理智慧化为代表的智能化管理试点示范，以在线监测、远程诊断与云服务为代表的智能服务试点示范。试点示范项目将实现运营成本降低20%，产品研制周期缩短20%，生产效率提高20%，产品不良品率降低10%，能源利用率提高4%。从《方案》中可以看出，下一阶段中国工业发展战略的核心重要关键词是“智能制造”。

智能制造可以从多个维度进行诠释，最广泛认同的是技术角度的解释，即一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新、扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

智能制造源于人工智能的研究。大部分传统的制造企业在成本和市场的压力下，需要向“智能制造”转型，用自动化和机械设备代替人工。其中原因是信息成为“智能制造”的核心要素之一。

智能制造产品结构的复杂化、精细化，以及功能的多样化，使产品所包含的设计信息和工艺信息量猛增，对于工业经济而言，首先从广告传媒业、零售批发业开始，然后逐步向上下游渗透，包括制造业、能源业、物流业、金融业、保险业、信息传递、医疗、教育，最后整个经济活动都会迁移至互联网，并完成流程再造，最终形成全社会范围的协同价值网络。继土地、资本、劳动力之后，数据成为第一生产要素。随之生产线和生产设备内部的信息流量增加，制造过程和管理工作的信息量也必然剧增，因而促使制造技术发展的热点与前沿，转向了提高制造系统对于爆炸性增长的制造信息处理的能力、效率及规模上。先进的制造设备离开了信息的输入就无法运转，柔性制造系统一旦被切断信息来源就会立刻停止工作。有人甚至认为，制造系统正在由原先的能量驱动型转变为信息驱动型，这就要求制造系统不但要具备柔性，而且还要表现出智能，否则是难以处理如此大量而复杂的信息工作量的。

智能制造能否引领第四次工业革命？

此次《中国制造2025》公布三步走实施路径，新增量化指标。第一个十年两大目标：打造优势产业从3.0向4.0升级，提升弱势产业从2.0向3.0过渡。工业1.0是机械制造时代，工业2.0是电气化与自动化时代，工业3.0是电子信息化时代。工业4.0也就是人们预测的以智能制造为主导的第四次工业革命。

纵观人类的工业发展史，科技进步与产业发展，不仅仅是简单的线性关系，科技进步往往只是为产业升级提供了可能性。科技进步与产业的融合更需要软环境的配合：对外改变国际产业分工的格局，对内实行财政金融产业政策配合，内外结合，往往是一种创造性破坏进程，在此基础上推动全球工业发展进入新阶段。

以人类历史上已经发生过的三次工业革命为例，这三个工业革命表面特征如图3所示。

除了图3所罗列的工业革命的技术和经济指标外，促使工业革命发生还有深层次的四个因素：主导国家、全球贸易规则、全球国际金融规则和相应的理论基础。这四个因素更为重要，如图4所示。

从过往经验来看，工业革命的爆发不仅仅需要科学技术等硬实力，也需要贸易规则、金融秩序等软实力的配合。工业革命的产生的“创造性破坏”的进程，不仅仅有创新生产方式、促进全球产业扩散的一面，也有伴随领先国家的衰落、贸易规则的改变、金融体系的动荡和全球共识的重塑方面的挑战。核心特点是全球产业升级的同时，伴随着产业分工（制造能力）的重组和价值链（资源流向）的重置。以这些条件看，断言现在全球进入第四次工业革命或许为时尚早。

德国工业4.0的借鉴意义

为工业发展精准定位需要吸取历史经验。当今世界，作为一种工业能力的贮备，智能制造受到高度的重视。但是每个发达国家对于智能制造的态度也是有所区别，其原因是每个国家在国际产业分工中地位，和在国家产业价值链所处位置是不同的。

一战之后，美国在国际产业分工价值链处于上游地位，美国通过制定工业标准、贸易规则，控制金融资源等方式维护本国在国际产业分工的领导地位。但作为工业能力储备，美国1992年执行新技术政策，智能制造技术自在其中，美国政府希望借助此举改造传统工业并启动新产业。配合以建立北美自由贸易区、TPP和跨大西洋自由贸易区的区域发展战略，以及强大的金融实力重点控制未来全球工业标准和全球产业价值链的上游。从下图苹果iPad的价格构成看出，一个智能制造不能解决美国目前的失业问题，反而可能加剧失业。

欧盟，尤其是德国，处于国际产业价值链的中游，主要通过技术进步与工业发展融合、主导区域性的贸易规则（欧盟）、控制区域性金融资源（欧元）保持工业竞争力，国内外工业发展软环境处于比较优势的地位，德国工业的比较优势建立在生产效率上，比较重视智能制造。欧洲联盟的信息技术相关研究有一项ESPRIT项目，该项目大力资助有市场潜力的信息技术。1994年又启动了新的R&D项目，选择了39项核心技术，其中三项（信息技术、分子生物学和先进制造技术）中均突出了智能制造的位置。最有代表性的如德国的工业4.0，如图5所示。

但欧盟（德国）工业能力的短板主要是市场不够大，需整合欧盟区域内市场，重整财政秩序，积极开拓欧亚大陆市场和跨太平洋区域市场；另一个制约欧盟工业能力的因素是金融，欧元危机仍旧处于动荡之中，如果缺乏实体经济相应且有力的投资与增长支撑，欧洲经济再次陷入衰退的可能则很难完全排除。因此，欧盟（德国）最迫切需要联手合作伙伴，稳定欧盟经济、在国际产业分工方面有所突破，能够在下一轮国家产业价值链上取得高端地位。

中国大陆制造业总量巨大，技术水平相对落后，表面上看，工业发展的软硬实力都不足。如果仔细分析就不难发现，正是由于正好赶上了二战后全球贸易增长最为迅速的时期，我国工业能力得到了极大提升，成为本轮全球化和自由贸易的受益国，影响国际贸易规则制定的实力逐步增强，金融资源经过十多年积累比较充沛。目前制约我国未来工业发展的主要因素还是继续完成工业化进程，充实工业发展实力，核心问题可以概括为：如何通过“四个全面”的改革，让“改革红利”成为中国工业发展的助翼，利用“互联网+”推动中国工业能力在制造能力（全球价值链）、技术水平（智能制造）、市场结构（化解产能过剩）和金融支持（优化投融资体系）方面更上层楼。

有了上述的分析，就不难理解在这样的背景下中德两国缘何首先提出了加强工业合作、共同推进工业4.0的行动方案。

德国工业4.0研究项目是由德国联邦教研部与联邦经济技术部资助，在德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司等德国学术界和产业界的建议和推动下形成，并已上升为国家级战略。德国政府已投资两亿欧元进行前期研究。

德国工业4.0的出发点是个性化的需要，一个由智慧产品主导的自治生产网络，满足极端单个体生产需要；主题是智能工厂和智能制造，智能工厂重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现（如图6所示）。

智能制造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。和传统的制造相比，智能制造系统具有以下特征：

自律能力：即搜集与理解环境和自身的信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。又称“智能机器”，在一定程度上表现出独立性、自主性和个性，甚至相互间还能协调运作与竞争。

人机一体化：IMS不单纯是“人工智能”系统，而是人机一体化智能系统。人工智能机器只能进行机械式的推理、预测、判断，只具有逻辑思维，最多做到形象思维，完全做不到灵感思维，只有人类专家才同时具备以上三种思维能力。人机一体化突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器的配合下更好地发挥出人的潜能，使人机之间表现出一种平等共事、相互“理解”、相互协作的关系。

虚拟现实技术：以计算机为基础，融信号处理、动画技术、智能推理、预测、仿真和多媒体技术为一体，借助各种音像和传感装置，虚拟展示现实生活中的各种过程、物件等，因而也能拟实制造过程和未来的产品。特点是可以按照人们的意愿任意变化，这种人机结合的新一代智能界面是一个显著特征。

自组织与超柔性：智能制造系统中的各组成单元能够依据工作任务的需要，自行组成一种最佳结构，其柔性不仅表现在运行方式上，而且表现在结构形式上，所以称为超柔性。

学习能力与自我维护能力：智能制造系统能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能。同时，在运行过程中能够自行故障诊断，并具备对故障自行排除、自行维护的能力。

从核心要点看，德国工业4.0的核心要点是构建智能工厂。智能工厂的架构是基于物联网和服务互联网（具体如图7所示）。

实现智能生产需要实现三大集成：通过价值链实现横向集成、跨整个价值链的工程、垂直集成与网络化制造。智能工厂的关键词是价值和信息：即通过信息技术提高生产效率，提升价值。从工业发展的市场条件看：金融危机后欧美市场面临萎缩困局，德国工业制造产品必须在个性化需要上做文章，对内受制于高福利、劳工保护和老龄化的供给因素制约，推动智能产品主导的自治生产网络势在必行。

智能制造，中国何去何从？

面临扑面而来的德国工业4.0，我国工业转型升级需要做些什么？动力在哪里？从历史和逻辑统一的角度看，一个国家的制造能力提升受制于现有技术、国内外市场、财政金融政策、金融系统多因素影响，必须同时精准发力，才能实现工业的转型升级。

从现有技术角度看，中国工业技术装备落后反而具有后发优势。今年政府工作报告的关键词之一是“互联网+”。如图8所示。

“互联网+”应用于工业发展上，就是要认识信息世界的客观规律，实现虚实结合，借助互联网个性化需要，按需重组工业逻辑。具体包括以下几个方面：基于工业大数据和网络的制造服务，促进工业走向深层次全方位的服务化；3D打印带动个性化制造变革传统研发、制造服务模式；借鉴德国工业4.0，建设智能制造系统；创新企业管理模式，打造智能生产体系；大数据成为工业转型升级过程中必要要素。

从内外市场环境看，我国工业发展也到了从追求数量型到追求质量型的转型升级的阶段，即集约发展阶段。发展的核心要点是：将逐步由过去的促进经济增长和扩大就业向通过促进新技术的创新和扩散提高国民经济可持续增长能力和提升全球竞争力转变。主导模式将逐步由过去粗放的大规模标准化生产和模仿创新向精益化生产和自主创新转变。这个能力的提升如图9所示。

中国仍旧是全球经济增长较快的地区，工业投资仍旧有效益。从工业出口结构看，2013年机电产品和高技术产品出口值分别比2012年同期增长7.3%和9.8%，远远高于全部工业品出口值5%的增长率。其中集成电路出口尤为乐观，2013年累计出货值同比增长达64.1%；进入21世纪加工贸易出口占比逐步下降，2013年已降至38.9%。中国工业的竞争力为产业转型升级、发展智能制造留出了广阔空间。

当然中国工业也面临一些挑战，首先是资源环境压力比较大，其次是国际市场，包括生产要素市场和产品市场，在金融危机之后大幅波动，需求萎缩，贸易保护主义盛行，导致工业品出口势头衰减，产能过剩问题突出，企业效益下降明显。我国向全球价值链高端攀升过程中也面临着发达国家的高端挤压和新兴经济体低端挤出的“双端挤压”的风险。一方面，国际金融危机以后，发达国家推进“再工业化”战略，同时，美、欧等国家加速构建新一轮全球贸易、投资秩序新格局，例如积极推进TPP（跨太平洋伙伴关系协议）、TTIP（跨大西洋贸易与投资伙伴协议）。另一方面，新兴经济体快速崛起，发展中经济体如东盟、印度等将以更加低廉的成本优势实现对中国制造的替代。未来我国在攀升全球价值链过程中必须突破高端被发达经济体封杀、低端被新兴国家阻击的“夹击”格局。

篇2

Q： 从2011年工业4.0这个词被提出之后，现今在德国的发展及应用情况怎样的？

A： 现在工业4.0已经成为全球各国通用的词汇。工业4.0形成涵盖大量人员、IT系统、自动化组件和机器的高度联网系统结构。在德国，工业4.0已经出现的成果包括基于网络的工厂，人们能够看到生产力提升25%，出现500台机器的互联和信息共享的工厂，能够提升解决故障及提高性能的效率。一个现实例子是，通过工业4.0的生产模式，汉堡可以节约165万瓦特的电力。

在未来，工业4.0可以把工业机器人联合在一起。比如在宝马和奥迪的工厂中，现在使用的机械手能够与人进行协作，并且在工作中，机械手能够分辨出人的存在，因此这种协作方式不存在风险，人可以通过语音给机械手发放指令，这种模式是制造业的未来。与之类似的还有FRANKA机械手公司，该公司用机械人来制造下一代机械手。这是一种具有自我更新性质的机械手系统。这些都是工业4.0所要达到的目标。

Q： 在智能制造的实现过程中，您是怎样看待自动化与人的关系？

A： 很多行业已经实现了高度的自动化，而如今工业4.0要做的是进入更加广泛的行业，如智能电话、通信、汽车工业。一方面，工业4.0能够很好地控制质量，另一方面，它能够降低人为因素在生产过程中的介入与干扰。

在工业4.0的探索中，德国的企业也在不断吸取经验教训。我们必须承认在某些行业推行完全的自动化是失败的。从经济学的角度来看，宝马的完全自动化生产是一个很好的例子。他们在美国的工厂，把门装到车身上时，需要把门组装起来，门本身是一个铁板，可是门板的里面会有一些内饰，有时会是木料，他们尝试着做全自动化。因为生产线是全自动化的，每一次订单的不同都会导致生产线的重新配置，生产的成本反而升高。在这类案例中，完全自动化并不是最好的解决办法，在流水线上配置部分人工操作，能够更加地提高生产效率。因此，在某些生产环节中，完全自动化反而不是最有选择，未必能达到最好的效果。

篇3

工业互联网是支撑智能制造的关键综合信息基础设施，是将机器、人、控制系统与信息系统有效连接的网络信息系统，通过对工业数据的全面深度感知、实时动态传输与高级建模分析，形成智能决策与控制，驱动制造业的智能化发展。工业互联网可以理解为“网络+数据+安全”，其中网络是基础，数据是核心，安全是保障。以网络连接与协同为支持，基于数据分析结果，在安全可信的前提下，工业互联网支撑实现单个机器到生产线、车间、工厂乃至整个工业体系的智能决策和动态优化。

工业互联网也是信息通信技术创新成果的集中体现，是适应信息交互需求从人与人之间拓展到人与物理空间而形成的。工业互联网集成了物联网、移动宽带、云计算、大数据等新一代信息技术最新创新成果，并与先进制造相关软硬件技术相结合，将信息连接对象由人扩大到有自我感知和执行能力的智能物体，体现了通信、互联网、信息技术等的集成优势，是互联网的演进和发展的新阶段，信息通信技术支撑信息社会发展的新手段。

工业互联网推动工业智能化发展，开辟信息通信发展新空间

工业互联网支撑工业全流程智能化。工业互联网应用于企业生产，将带来四个方面的变革。一是智能化生产，基于海量数据的建模分析，形成智能决策和动态优化，显著提升生产效率，降低生产成本。二是网络化协同，借助网络整合分布于全球的设计、生 产、供应链和销售资源，形成众包众创、协同制造等新模式，大幅度降低开发成本，缩短产品上市周期。三是个性化定制，基于互联网用户个性化需求，通过灵活组织设计，制造资源和生产流程，实现低成本、大规模定制。四是服务化转型，通过对产品运行的实时监测，提供远程维护、故障预测、性能改进等一系列服务，实现工业企业服务化转型。

工业互联网促进工业发展方式转变。工业互联网是工业创新驱动发展的核心要素，以工业互联网为载体，实现全球智力资源、制造能力的广泛汇聚，促进从封闭式创新转向开放式创新。从单打独斗转向众智众力，如支撑众包研发、在线协同、云制造等新的发展模式。不仅加速了研发迭代进程，更促进了工业领域的大众创业、万众创新。

工业互联网拓展信息通信业发展空间。工业互联网的建设发展将引导信息通信技术、产品和服务加快向工业领域延伸和应用。在促进制造业高端发展的同时，带动信息网络基础设施、技术应用和安全能力的全面提升，拓展信息通信业发展的新蓝海。

加快推进工业互联网技术突破和推广应用

发展工业互联网，需要协调各方力量，加快突破核心关键技术，共同制定规范统一的标准体系，推广应用最新的科研成果。下一步要着力以下几个方面工作：

一是加强跨领域协同攻关。发展工业互联网，需要加快顶层架构设计，充分发挥互联网、电信、IT和制造业的协同优势，突破网络、数据、安全等方面的技术、标准、产品制约，形成统一或兼容的工业互联网体系架构。我希望各方面共同研究建立工业互联网创新中心的可行性，以吸纳各领域的创新主体，共同推动核心关键技术研发和成果转化工作。

二是适时组织开展应用示范，工业互联网的普及推广，需要先行者的探索和实践，要加快推进总体架构和技术体系的实际应用测试，突破大范围推广应用的障碍。目前，中外都已经有一些应用示范案例，希望能够有更多的企业参与，共同进行跨国家、跨领域的大规模应用测试工作，共同探索大范围推广应用的成功模式和做法。

篇4

2015年5月，国务院印发《中国制造2025》规划，部署全面推进实施制造强国战略。规划提出， 以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向。

智能制造是一系列热点技术的总称，它是基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，贯穿于研发、设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。

智能制造具有以智能工S为载体、以关键制造环节智能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑四大特征，其目标是缩短研发周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能耗。

C9型客机成功首飞意味着中国实现了民机技术集群式突破，形成了我国大型客机发展的核心能力，其中就包括工业大数据技术。

中国商用飞机有限责任公司信息化中心主任王文捷介绍，大飞机一次飞行产生的数据量达到10个TB的量级，也就是说至少20台500G大硬盘的电脑才能装得下。而中国商飞公司，不仅要成功研制自主知识产权大飞机，还要成功运营大飞机制造商，从适航试飞到供应链管理，分分秒秒、日新月异的大数据堪称天量。

专家表示，设计图纸将成为过去，飞机完全是在数字世界里设计的，3D几何数据模型以数字模型的形式呈现飞机。数字化样机将含有制造所需的全部信息，不仅含有产品几何体，而且还含有制造产品所需的信息，比如材料、技术要求、包含的标准件、授权的文件等。在装配阶段，数字化装配技术将实现飞机装配建模、装配序列建模、装配路径规划和装配过程分析。

为此，中国商飞已经新合并成立信息化与管理创新部，并专门下设数据处，用数据驱动创新。如今，中国商飞建立起以零件号、版次、物料组等为基础的编码标准，给大大小小每一种零件都配上“身份档案”和“电子履历”，引入11万种以上的物料主数据。王文捷表示，即使在像马航MH370这样的事件中，任何零件都可追溯还原为一架完整的飞机，甚至倒查出某零件的前世今生。目前，C919研制已形成全程管控中心，可实现三维可视化分析。

“对于民用飞机来说，不仅仅是实现技术上的成功，把飞机飞上天，还要让这架飞机在航线上取得商业成功。中国商飞在飞机的研制过程中，伴随产品的演化衍生出各类试飞数据、试演数据、在航线运营过程中关机监控的数据，所有的数据贯穿始终。”王文捷说。

“我国智能制造未来发展潜力巨大，2020年我国智能制造产值有望超过3万亿元，年均复合增长率约20%。”国家信息中心副主任马忠玉在大数据智能应用推动制造业变革与升级研讨会上强调，智能制造是中国制造业转型升级的战略支点。

随着产业互联网和智能制造时代的到来，工业大数据技术将成为制造业转型升级的重要引擎，是驱动研发设计智能化、生产过程智能化、 管理经营智能化、市场营销智能化、服务运维智能化、新业态新模式智能化的关键要素。

工业大数据的演变

自工业从社会生产中独立成为一个门类以来，工业生产的数据采集、使用范围就逐步加大。从泰勒拿着秒表计算工人用铁锹送煤到锅炉的时间开始，是对制造管理数据的采集和使用；福特汽车的流水化生产，是对汽车生产过程的工业数据的采集和工厂内使用；丰田的精益生产模式，将数据的采集和使用扩大到工厂和上下游供应链；核电站发电过程中全程自动化将生产过程数据的自动化水平提高到更高程度。

任何数据的采集和使用都是有成本的，工业数据也不例外。但随着信息技术的发展，一批智能化、高精度、长续航、高性价比、微型传感器面世，以物联网为代表的新一代网络技术在移动数据通信的支持下，能做到任何时间、任何地点采集、传送数据。以云计算为代表的新型数据处理基础架构，大幅降低工业数据处理的技术门槛和成本支出。以工业领域的SCADA系统为例，传统模式下每个电网、化工企业都需要建立一套SCADA系统，成本在千万以上，如果采用云架构模式，成本可以降低7成以上。

社会需求的演进是工业变革的重要动力。当经济发展进入新常态，商品极大丰富甚至出现过剩，以个性化、多元化为代表的消费文化，使得工业企业的产出物，要最大限度匹配个性需求和多元需求。

以服装定制为例，通过制订一套数据采集手段，通过线上或线下采集用户身形数据，然后将数据传回总部，结合生产原材料数据，对需求和工艺进行分解，实现柔性生产，达到定制化要求的服装，而且效率和质量都可以得到保证。随着生产线的扩容线性提升和工艺的不断改进，定制化生产的成本将得以显著摊薄，可以满足大批量个性化定制的社会生产需求。

无论是德国工业4.0，还是美国的工业互联网，其核心都离不开工业大数据。德国“工业 4.0 ”战略的实施重点在于信息互联技术与传统工业制造结合， 其中大数据分析作为关键技术将得到较大范围应用。一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及 3D 技术在工业生产过程中的应用等；三是“智能物流”，主要通过互联网、物联网、物流网，整合物流资源，充分发挥现有供应方的效率，需求方则能够快速获得服务匹配。

美国拥有强大的互联网、云计算及大数据处理能力，基于此，提出工业互联网战略，将单个设备、单条生产线、单个工厂的数据联网，通过大数据处理后，在诊断、预测、后服务等方面挖掘工业服务的价值。2014 年，美国白宫总统行政办公室《 2014 年全球大数据白皮书》，指出美国大型企业在投资数据科技方面存在以下几个关键驱动因素：分析运营和交易的能力；洞察客户线上消费的行为，以向市场提供新的高度复杂的产品；对组织中的机器和设备进行更加深入的感知。

中国相对于德国、美国而言，在工业自动化和数字化方面都处于发展期。《中国制造2025》明确提出通过工业化和信息化融合发展的方式，制定一系列的重点工程和推进计划。为推动智能制造的发展，国务院又于2015年8月了《促进大数据发展行动纲要》，强调要发展工业大数据，推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂。建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台。抓住互联网跨界融合机遇，促进大数据、物联网、云计算和三维（3D）打印技术、个性化定制等在制造业全产业链集成运用，推动制造模式变革和工业转型升级。

工业大数据来源及特点

在工业生产中，无时无刻不产生数据。那么什么是工业大数据？中国电子技术标准化研究院的《工业大数据白皮书（2017版）》指出，工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。

工业大数据主要来源于机器设备数据、工业信息化数据（包括传统工业设计和制造类软件、企业资源计划ERP、产品生命周期管理PLM、供应链管理SCM、客户关系管理CRM和环境管理系统EMS等）和产业链跨界数据（包括气象、地理、环境、宏观经济）。

今天做工业大数据分析，不仅要看自己数据还要看别人的数据，比如优化供应链的时候还需要市场销售的数据、供应商的数据等。风电优化分析除了利用风机的数据，也需要结合气象的数据。很多外部数据原来工业界从来没有尝试过管理这些数据，这是大数据分析的时候传统工业管理数据的机制遇到的一些挑战。

“制造业大数据是一座金矿！”北京大学工学院工业工程与管理系主任侍乐媛表示，制造业拥有的大数据远超其他行业，但到现在为止距开采出来还差得很h，很多数据天天“流淌”都没有办法收集起来。究其原因，制造业大数据具有复杂性，是动态复杂的拆分合并数据。从全球应用现状看，制造业基本上是纵向数据的采集和利用，缺乏横向数据的链接和利用。实际上，制造业需要经纬纵横的数据采集能力。

工业大数据除了具有一般大数据的特征，比如容量大、类型多、存取速度快、应用价值高，业界认为还具有实时性、准确性、闭环性、集成性、透明性、预测性等特征。

清华大学数据科学研究院工业大数据研究中心总工程师、昆仑数据公司CTO王晨表示，工业大数据主要面临两方面的变化，第一是人才的变化，以前用大数据是互联网公司的复合型极客，这些人有很强的数学功底、编程能力、数据管理技术、分布式计算技术，同时掌握领域的业务知识，是具备四大方面的全面型的人才。在产业互联网领域里的人更多的是熟悉领域业务知识，而计算机能力真的很有限。第二是数据种类的变化，以前互联网领域是大量的文本数据、社交数据、多媒体数据等，而产业互联网领域是大量的传感器产生的实时数据、企业内部的业务过程数据，大量的非结构化工程数据、仿真数据、设计的CAD数据，这些数据跟传统互联网的数据都不太一样。

工业大数据如何变革制造业

“大数据驱动智能制造加快发展，加快互联网与制造业快速融合，是传统制造业变革与升级的重要内容。”马忠玉表示，大数据智能应用发展对生产、生活都产生重大影响，以数据挖掘分析为核心的应用和服务，为经济社会发展带来了深刻变革。

工业大数据技术是指工业大数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现的一系列技术和方法，包括数据采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和智能控制等。工业大数据是智能制造的关键技术，主要作用是打通物理世界和信息世界，推动生产型制造向服务型制造转型。其在智能制造中有着广泛的应用前景，在智能制造中有着广泛的应用前景，在产品市场需求获取、产品研发、制造、运行、服务直至报废回收的产品全生命周期过程中，工业大数据在智能化设计、智能化生产、网络协同制造、智能化服务、个性化定制等场景都发挥出巨大的作用。

创新研发设计模式实现个性化定制

实现定制化设计。企业通过互联网平台能够收集用户的个性化产品需求，也能获取到产品的交互和交易数据；挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，实现定制化设计，再依托柔性化的生产流程，就能为用户生产出量身定做的产品。例如，海尔集团沈阳冰箱工厂利用云将用户需求和生产过程无缝对接，用户个性化需求可直接发送到生产线上，实现定制化生产。用户还可通过生产线上的上万个传感器随时查到自己冰箱的生产进程。目前，一条生产线可支持500多个型号的柔性化大规模定制，生产时间可以缩短到10秒一台。

私人定制工厂青岛红领也探索出了C2M、M2B等服装定制模式，通过精准的量体裁衣，在其他成衣服装规模关店的市场下，能保持每年150%的收入和利润增长，每件衣服的成本仅比成衣高10%。小米手机也属于这一类。

利用大数据进行虚拟仿真。传统生产企业在测试、验证环节需要生产出实物来评测其性能等指标，成本随测试次数增加而不断提升。利用虚拟仿真技术，可以实现对原有研发设计环节过程的模拟、分析、评估、验证和优化，从而减少工程更改量，优化生产工艺，降低成本和能耗。长安福特采用虚拟仿真技术改良汽车设计环节，设计师带着3D眼镜能够看见最新设计的福特轿车，甚至还能够模拟坐进车内，感受内装是否符合心意。如果有任何不好的地方，设计师能够马上通过软件修改，减少了开发产品的次数，能够在短时间内完成更多的设计工作，更快地反映市场的需求。

促进研发资源集成共享和创新协同。企业通过建设和完善研发设计知识库，促进数字化图纸、标准零部件库等设计数据在企业内部以及供应链上下游企业间的资源共享和创新协同，提升企业跨区域研发资源统筹管理和产业链协同设计能力。提升企业管理利用全球研发资源能力，优化重组研发流程，提高研发效率。例如，C9型客机成功首飞意味着中国实现了民机技术集群式突破，形成了以中国商飞公司为平台，包括设计研发、总装制造、客户服务、适航取证、供应商管理、市场营销等在内的我国民用飞机研制核心能力，形成了以上海为龙头，陕西、四川、江西、辽宁、江苏等22个省市、200多家企业、近20万人参与的民用飞机产业链。

在C919飞机的智能制造项目建设过程中，形成了一套主制造商―供应商模式下的协同制造技术、管理方法。C919飞机的研发成员企业包括了设计与主制造商、10家机体结构、24家机载设备、16家材料供应商和54家标准件等供应商，另有200多家企业参与了项目的研制过程。通过协同设计、敏捷生产与智能管理等先进技术手段，将飞机从设计到制造过程中涉及的设计商、制造商、供应商、集成商等成员有机紧密联合。

其中，在协同设计方面，中国商飞通过构建多供应商协同设计环境，并实施基于模型的定义、工艺设计等应用技术，建立起民用飞机联合协同研制的新模式，建设协同研制平台，实现了设计与制造过程的一体化。同时，在智能管理方面，全面实施了PLM、ERP、MES、BI等信息化平台，实现了各系统之间的信息互通和集成，支撑了制造现场层、车间控制层、业务操作层、业务管理层、企业决策层的一体化智能管理。

培育研发新模式。基于设计资源的社会化共享和参与，企业能够立足自身研发需求开展众创、众包等研发新模式，提升企业利用社会化创新和资金资源能力。在帝樽空调和天樽空调的研发过程中，海尔集团前期通过互联网平台与数十万用户实时互动，提取用户对产品的共性需求。然后利用HOPE（开放创新平台）平台对接全球100多万个领域专家和上千家全球一流的研发资源。

建立先进生产体系实现智能化生产

提升车间管理水平。现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声等，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析等。在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，一旦某个流程偏离了标准工艺，就会发出报警信号，快速地发现错误或者瓶颈所在。

优化生产流程。将生产制造各个环节的数据整合集聚，并对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程。当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，对各环节制造数据的集成分析有助于制造商改进其生产流程。例如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析，此举将会大大降低能耗。

德国安贝格电子工厂基于西门子PLM软件在虚拟环境中仿真产品的研发和生产，并在真实世界的工厂中进行实际操作，即实现了产品跨行业的多样化，也提升了生产效率和质量。研发环节，安贝格拥有一个虚拟的工厂，研发设计部门把虚拟的研发产品同步给生产部门来生产，两部门有着统一平台，并时刻保持着协调的一致性。真实工厂生产时的数据参数、生产环境等都会通过虚拟工厂来反映出来，而人则通过虚拟工厂对现实中的真实工厂进行把控。生产环节，当一个元件进入烘箱时，机器会判断该用什么温度以及温度持续的时间长短，并可以判断下一个进入烘箱的元件是哪一种，并适时调节生产参数。安贝格工厂的每一条生产线每天并不是一成不变地只生产一种产品，生产系统会实时同步研发部门的最新指示，自动跳转到不同产品或者器件的生产模式。在这样的生产模式下，该工厂每年可生产约1000个品种共计1200万件工业控制产品。按照每年生产230天计算，平均每秒就能生产出一件产品，其中百万件缺陷仅为15，缺陷率仅为德国工人的1/25。

优化经营管理体系实现精益化管理

优化工业供应链。RFID等电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。跟踪产品库存和销售价格，而且准确地预测全球不同区域的需求，从而运用数据分析得到更好的决策来优化供应链。

推动经营管理全流程的衔接和优化。整合企业生产数据、财务数据、管理数据、采购数据、销售数据和消费者行为数据等资源，通过数据挖掘分析，能够帮助企业找到生产要素的最佳投入比例，实现研产供销、经营管理、生产控制、业务与财务全流程的无缝衔接和业务协同，促进业务流程、决策流程、运营流程的整合、重组和优化，推动企业管理从金字塔静态管理组织向扁平化动态管理组织转变，利用云端数据集成驱动提升企业管理决策的科学性和运营一体化能力。

例如，三一公司通过在线跟踪销售出去的挖掘机的开工、负荷情况，就能了解全国各地基建情况，进而对于宏观经济判断、市场销售布局、金融服务提供调整依据。

促进商业模式创新实现服务型制造

大数据将帮助工业企业不断创新产品和服务，发展新的商业模式。通过嵌在产品中的传感器，企业能够实时监测产品的运行状态，通过商务平台，企业能够获得产品的销售数据和客户数据，通过对这些数据的分析和预测，企业能够开展故障预警、远程监控、远程运维、质量诊断等在线增值服务，提供个性化、在线化、便捷化的增值服务，扩展产品价值空间，使得以产品为核心的经营模式向“制造+服务”的模式转变。

比如，GE不销售发动机，而是将发动机租赁给航空公司使用，按照运行时间收取费用，这样GE通过引入大数据技术监测发动机运行状态，通过科学诊断和维护提升发动机使用寿命，获得的经济回报高于发动机销售。

保利协鑫是中国首家突破年产万吨级以上多晶硅产能和产量、全球最大的光伏切片企业。在光伏切片的生产过程中，有数千个生产参数会影响到切片良品率。