第1章 智能制造概述

1.1 智能制造国内外发展与应用状况

1.1.1 美国智能制造的发展与应用

1. 背景

20世纪80年代以来，随着经济全球化、国际产业转移及虚拟经济不断深化，美国产业结构发生了深刻的变化，制造业日益衰退，“去工业化”趋势明显。因发展中国家占据廉价劳动力，产业资源丰富等优势，所以部分美国企业将工厂外迁，同时美国加大对房地产、金融等方面的投入，也降低了对制造业的投入。制造业的萎缩导致美国出口产品竞争力下降，净进口规模不断增加，贸易逆差由1980年的190亿美元迅速增加至2008年的6983亿美元。不仅美国低端产品在丧失出口竞争力，高端产品的领先优势也开始动摇，美国高新技术产品在全球市场出口份额所占权重由20世纪末的20%下降至2008年的11%。2008年金融危机爆发后，美国经济遭受重创，美国国内生产总值增长停滞。2009年，金融危机进一步蔓延，美国国内生产总值萎缩2.6%，创下1947年以来的新低。失业率方面，2009年失业率高达9.3%，远高于1990～2008年的平均失业率。此后，在美国政府一系列救助政策的强力干预下，经济下滑势头得以缓解，但失业率一直在8.5%～10%徘徊。

面对由虚拟经济危机爆发导致的增长乏力、失业率居高不下的困境，美国社会各界深刻认识到实体经济的重要性，美国国内主张发展制造业、改变经济过分依赖金融业的呼声不断高涨。2009年年末，美国提出了重振制造业的经济复活战略，提出了一系列的重振制造业措施。美国政府提出重振制造业战略，不仅是为了尽快摆脱所面临的经济困境，更重要的是要通过发展先进制造业，再次领导全球科学技术的发展，继续保持对全球经济和技术的强大领导力，为经济的繁荣和持久增长打下坚实的基础。

2. 发展历程与支持政策

美国在2008年金融危机之前就已经提出了先进制造技术（Advanced Manufac-turing Technology, AMT）的理念，也意识到了制造业的重要性，因此在经济危机爆发后美国需要重振制造业。

20世纪90年代，美国开始了制造业信息化。1993年，美国政府开始实施AMT计划。该计划的目标是研究世界领先的先进制造技术，以满足美国对先进制造技术的需求，提升美国制造业的竞争力。美国国家科学技术委员会（NSTC）在1994年制定了AMT发展战略：支持科研院所、大学与工业界三者联合开发先进制造技术；通过工业服务网络帮助企业快速使用先进制造技术；开发有利于环境保护的制造技术；积极实施与工程设计、制造相关的教育培训计划。1995年11月，美国政府开启为期4年的敏捷制造使能技术战略计划，每年投资3000万美元，3000多家私营企业、16所大学以及多个政府机构参加了此项计划。“下一代制造技术计划”（NGMTI）于2004年4月开启，NGMTI将加速实施具有突破意义的制造技术，最终实现推广国家制造技术投资战略，实现美国国防工业基础的转变，实现国防与反恐的经济可承受的系统快速交付。

2011年6月，美国确定了智能制造的4个优先行动计划。在搭建工业建模与仿真平台方面，为虚拟工厂和企业创建社区平台（包括网络、软件），开发用于生产决策的下一代软件和计算架构工具箱，将人类因素和决定融入工厂优化软件和用户界面中，为多个行业扩展能源决策工具的可用性。在工业数据采集和管理系统方面，为各个行业建立一致的、有效的数据模型，如数据协议和接口、通信标准等。在业务系统、制造工厂和供应商集成方面，通过仪表板报表、度量、常用的数据架构和语言等优化供应链绩效。在智能制造的教育和培训方面，加强建立智能制造的人才队伍，如培训模块、课程、设计标准、学习者接口。2012年，通用电气提出工业互联网（Industrial Internet）概念，工业互联网是开放、全球化的网络，将机器和先进的传感器、控制和软件应用进行连接，提高生产效率、减少资源消耗。2014年4月3日，IBM、思科、通用电气和AT&T组建工业互联网联盟（Industrial Internet Consortium, IIC）。该联盟采用成员开放制，建立一个打破科技壁垒的团体，以更好地推动现实物理世界和数字世界间大数据的整合。

美国在2008年金融危机后也相继提出了一系列的重振制造业政策。美国重振制造业的主要政策如表1-1所示。

3. 总体情况

美国在智能制造技术的理论和应用研究方面长期处于世界领先地位，人工智能、控制论、物联网等智能技术的基础多数起源于美国。美国在智能产品的研发方面也一直走在全球前列，从早期的数控机床、集成电路、PLC，到如今的智能手机、无人驾驶汽车以及各种先进的传感器，均来自于美国高校的实验室和企业的研发中心。在基础元器件领域，不仅有艾默生、霍尼韦尔这样的工业巨头，更有大量专注于某一领域的优秀小企业。在数控机床方面，拥有MAG、哈挺、哈斯、格里森等一批知名企业，工业机器人也拥有American Robot等知名企业。在工业软件方面，全球大多数研发设计软件、管理软件和生产制造软件的实力企业来自于美国。而美国重返制造业的典型特点是利用现有的先进信息、软件技术来改造现有的制造业，使得美国智能制造技术产业保持全方位、高水平发展。

美国的IBM、思科、通用电气和AT&T等软件公司也是用工业互联网来改造制造业，如特斯拉电动汽车及谷歌自动驾驶汽车都将像手机/计算机一样成为互联网中的移动终端，用信息化带动制造业的发展，加快调整产品业务发展战略，不断加强跨行业的合作，在发挥各行业自身优势的同时推进制造业向智能化、网络化方面发展。

1.1.2 欧洲智能制造的发展与应用

1. 背景

制造业在欧洲的经济中所占的比例很大，欧洲地区国民生产总附加值的15%是由制造业产生的。同时，80%的创新以及75%的出口都来自工业领域。考虑其对服务的影响，工业可以看作是欧洲的社会引擎、经济引擎。近年来，欧洲制造业面临的压力越来越大，特别是亚洲国家的制造业越来越多地参与到国际市场中，导致欧洲的制造业竞争力不断降低。到2011年，世界制造业的总增加值增至6.577万亿欧元，新兴经济体占世界制造业增加值的份额也已增至40%，亚洲（除日本外）的制造业份额已从1991年的8%增至31%，而西欧的制造业增加值份额从1991年的36%下降到25%。“去工业化”困扰着欧洲各国政府，欧盟委员会必须立即采取行动刺激工业发展。

英国是全球最早进行工业革命的国家，曾经被称为“现代工业革命的摇篮”和“世界制造工厂”，它的现代化发展和财务绝大多数来源于制造业。然而，在出现第三产业和金融业后，英国制造业开始低迷，尤其是1980年中后期，英国当局开始实施去工业化的策略，即重新调整和布局产业结构来发展虚拟经济。随着时间的推进，英国已完成了去工业化的历程，20年前英国经济比重中生产制造业占22%，现在这个比例降到10%。现在英国的制造业从业人员数量为300万，而30年前却为500多万人。英国在2008年金融危机中损失惨重，国家当局认识到要想强大和富民必须靠制造业这一理念。因而，英国的官员、机构和学者等都呼吁重回制造业。以此为依托，英国开展“再工业化”。英国部门还发布了新的经济发展策略，其主要内容是增大工业在经济结构中的比重和打造高水平的制造业，在创造、升级上做足准备；减轻服务业、第三产业、金融业在经济中的比重，使国家的经济发展进入常态。

德国传统工业在世界上举足轻重，在核心竞争中占有优势，随着新一代物联网技术与工业的深度融合，物品、设备、工艺和服务的智能化逐渐发展，德国各界对能否跟上时代发展的步伐深感忧虑并产生深刻的危机意识。网络通信技术在全球新一轮工业变革中占有主导地位，作为世界的制造业强国，在新一轮技术变革中能否找到工业发展的道路并引领全球工业的发展是德国广泛关心的问题。针对世界新一轮网络技术与工业技术的不断融合，德国有巩固和加强技术优势的机会。主要优势表现在工业软件、工业电子和制造技术上。传统制造技术与工业软件、工业电子技术的组合，为德国在智能装备竞争上带来了机会。当全球都提出智能制造、工业互联网、能源互联网等新理念时，德国是传统工业的强者，它需要拥有传统制造业和未来制造业发展的新理念，抢占发展理念的优势，并继续使德国制造业处于世界领先地位。在这一背景下，德国工业4.0的概念出现了。

20世纪80年代以后，法国首先开始“去工业化”，这使得制造业从业职位从1980年的510万下降到2013年的290万，制造业增长值占GDP比重从20.6%下降到10%。尽管法国工业有着辉煌的历史，但必须指出的是，过去的十年是法国工业“失去的十年”，随着新兴国家的崛起和英美德等国“再工业化”的推进，法国一流工业强国的地位岌岌可危。2008年国际金融危机爆发后，法国制造业延续了下滑走势，2008～2012年，制造业就业率和增长值占比分别降低了1.3%和1.8%。同时，利润率加速下滑，劳动生产率增长持续减缓（2007年以来的增加率仅为0.9%，而2001～2007年的增加率为3.1%），德国、英国等其他欧洲地区的情况也与此相同。2010年9月，法国在“新工业政策”中明确将工业置于全国成长的中心位置，提出了法国一定要执行再工业化。

2. 发展历程与支持政策

欧洲早在1982年制定的信息技术发展战略计划中就强调了面向未来制造核心技术的开发。由德国、法国和英国发起的主题为“未来的工厂”的尤里卡项目将相关制造方面的研究与开发作为重点。从1984年起，欧盟制定了七个研发框架计划（FP1～FP7）（1984～2013年）及“地平线2020”（2014～2020年）科技发展计划，重点在于先进/智能制造技术及其工业技术成长规划，如表1-2所示。

为促进制造业回流，抢占制造业新的制高点，力保“全球工厂”和“当代工业革命的摇篮”的荣誉，英国试图将已经挪到其他地区的公司、生产线和交易搬回本国，推出了“高价格制造”策略，期望鼓舞英国公司在本国制造出更多全球级的高附加值产品，以加大制造业在促进本国经济发展中的作用。2012～2014年，英国帮助了14个创造企业、特殊兴趣小组等机构进行建设，涉及范围包含能源、智能制造和嵌入式系统、生物技术、原料化学等。英国启动了对未来制造业开展预知的策略研究项目，即英国制造2050。该项目是定位于2050年英国制造业成长的一项长久策略研究，通过分析制造业面对的问题，提出英国制造业发展与苏醒的政策。该项策略研究于2012年1月启动，2013年10月形成最后报告《未来制造业：一个新时代给英国带来的时机与质疑》（《The Future of Manufacturing: A New Era of Opportunity and Challenge for the UK》）。该报告认为制造业并不是传统含义上的“制造之后再售卖”，而是“服务再制造（以生产为核心的价值体系）”，主要致力于4个方面：更快速、更灵敏地回应客户的需求；把握新的市场机遇；可持续发展；加大力度培养高素养的劳动力。2014年，英国贸易、创造和技能部发布了《工业策略：国家与工业之间的合作关系》，旨在加强英国制造业的竞争性，促使其可持续成长，并减少未来的不确定性。

德国在20世纪90年代提出了面向制造业升级的“制造2000计划”等，在21世纪又提出以提升信息化水平为宗旨的《2006年德国信息社会行动纲领》《2006—2010信息化行动计划》等。2000年1月，德国发布了“微系统技术2000”规划，该规划为期4年，旨在开展微系统技术和物品的真实使用，扩大微系统技术在经济和社会中的普遍影响。2006年，德国初次从政府层面提出了《德国高科技策略》。《德国高科技策略》中多次提到应加强创新，在新一轮工业革命中与美国、日本、中国展开竞争，抢占市场先机和价值链高端。2008年，德国政府针对中小企业制定核心创造计划（Central Innovation Programme）。2010年12月，德国联邦经济和技术部发布了新的信息化策略——数字德国2015（Digital Germany 2015），提出通过数字化得到新的经济成长和就业机遇，具体内容包含：成长电子能源（E-energy）和智能电网；研究电动车，建设智能交通体系；将云计算技术应用于工业领域中。德国2010年还提出《思维·创造·生长——德国2020高科技策略》，讨论了德国和全球目前以及将来所面临的困难，提出了研究和创新措施，并确定了五个关键研究领域。在2011年的汉诺威工博会上，德国首次提出“工业4.0”概念，旨在利用物联网技术提高德国制造业水平，这一概念恰好符合了德国行业主管部门的宏观策略思想。2012年，德国将“工业4.0”正式纳入《德国高科技行动规划》中，“工业4.0”由此成为国家策略，由教育及研究部和经济及科技部共同主持，整合传统制造业、电信业，成立产官学共同平台，以西门子、SAP、博世等大公司带小公司的途径向前进行。在2013年的汉诺威工博会上，德国“工业4.0平台”发表了题为《保障德国制造业的未来：关于实施“工业4.0”策略的建议》的报告，指出要依靠物联网和制造业服务，并提出了一个明确的执行方向。2014年3月，德国工业4.0科学顾问委员会发布了《白皮书》，提出了关于人、技术及组织的17个重要问题，呈现了一个全新的工业蓝图。德国经过近十年的发展，为保证本土智能制造的竞争优势和市场地位，实施的工业4.0策略在各方面均处于世界前列。2014年8月，德国政府发布《数字化议程：2014—2017》。2014年9月3日，德国提出了新的高科技策略，指出科研结果要加快市场化和产品化，改良创造环境，所关注的领域主要有数字经济、可持续经济与能源、创造工作与医疗、移动智能设备和公民安全。2014年德国在此方面投资110亿欧元。

2010年9月，法国政府在“新产业政策”中明确将工业置于国家发展的核心位置，提出了法国必须进行再工业化。2012年5月16日，法国总理让·马克·艾罗完成组阁，原“超级大部”经济、财政和工业部一分为二，其职责由新成立的生产振兴部和经济、财政与对外贸易部取代。生产振兴部的设立意在重振法国工业。法国政府于2013年9月推出了《新工业法国》战略，旨在通过创新重塑工业实力，使法国处于全球工业竞争力第一梯队。该战略为期十年，主要解决三大问题（能源、数字革命和经济生活），共包含34项具体计划，展现了法国在第三次工业革命中实现工业转型的决心和实力。2015年5月，法国推出“未来工业”战略，覆盖了新型物流、新型能源、可持续发展城市、生态出行/未来交通、未来医疗、数据经济、智慧物体、数字安全和智慧饮食9个信息化项目，旨在通过信息化改造产业模式，实现再工业化的目标。根据计划，2015年秋，法国“未来工业”项目正式和德国工业4.0项目建立合作关系；2016年2月，法国公布“未来工业”标准化战略。对于“未来工业”的宣传推广，法国也将仿照德国汉诺威工业博览会模式，举办类似的大型活动。欧盟及欧洲各国相继出台相关智能制造行动计划，汇总如表1-3所示。

3. 总体情况

欧洲作为第一次工业革命的发源地，其工业一直朝着高精尖的先进制造业方向发展。欧洲国家在智能制造领域较早进行战略布局，其智能制造各环节均处于全球领先地位。

欧盟侧重于民用机器人研发计划，积极推广应用机器人。2014年6月，欧委会和欧洲机器人协会联合180家企业及研发机构启动了“星火”计划，重点研发制造、护理、交通、农业、医疗等领域的机器人。目前包括减速机、控制器、电动机伺服系统在内的关键零部件的核心技术主要掌握在瑞士ABB、德国KUKA等几家国际巨头手中。德国在大型、重型、精密数控机床上的技术领先，其机、电、液、气、光、刀具、测量、数控系统及各种功能零部件在质量、性能上均居世界前列。如西门子公司的数控系统世界闻名，是用户的不二选择。目前3D打印技术最强的国家是以色列、美国和德国。欧洲十分重视3D打印技术的研发应用，已实现数字化规模生产，法国、德国、比利时都拥有技术较强的3D打印企业。工业软件是智能装备的核心和基础，德国企业资源管理（ERP）、制造执行系统（MES）、产品生命周期管理（PLM）、可编程控制器（PLC）等核心工业软件、硬件在全球都处于领导地位。工业电子的优势表现为集成了传感、计算、通信的工业电子是智能装备的核心，这也是欧洲特别是德国的优势领域所在。一批欧洲、德国企业在汽车电子、机械电子、机床电子、医疗电子等领域引领着全球相关领域的发展。

1.1.3 亚太智能制造的发展与应用

1. 背景

亚太地区的制造业相对欧美等发达国家发展缓慢，除了日本、韩国的制造业相对较强以外，中国及其他国家的制造业相对落后。为了获得生存和利润，欧美国家的制造业将加速转移到亚太新兴市场。在世界经济的格局调整过程中，将按照国际分工价值链引起产业布局的重新分布优化。从制造业的角度看，目前亚太地区的制造业主要以中、日、韩为主。近年来，印度制造业发展迅速，取得了不错的成绩。目前，尽管亚太市场对制造商有很强的吸引力，但由于亚太地区发展不平衡，要在亚太地区真正实现智能制造还需要很长时间。工业价值链中的大部分资源被智能制造整合，所以实行智能制造会影响整个产业。IT基础设施是实现智能制造的关键之一，但是亚太地区大部分国家的IT基础设施较弱。虽然很多亚太国家在IT系统的部分领域比较突出，但是其整体水平还无法有效地运用于智能制造。

中国是仅次于美国的全球第二大工业制造国，其2010年的产出占全球的19.8%。不过中国目前还没有完成工业化，在信息技术日新月异的今天，中国需要走新型工业化道路（即两化深度融合道路）。我国制造业在取得巨大成绩的同时，也面临着诸多急待解决的问题，如核心技术受限、技术含量较低、能源消耗较多、产品结构不合理及企业自主创新能力薄弱等，急切需要实现由“制造业大国”向“制造业强国”的转变，实现制造业产业升级。同时，在全球价值链中，我国制造业处于低附加值的生产环节，资源的高强度消耗给环境造成了巨大的压力。因此，我国应该以制造业为切入点，尽快优化产品结构，使产品附加值提升，推动研发创新，逐步向技术、服务等环节过渡。中国也需要在国外智能制造的大背景下，开展相关智能制造项目，借此良机进行转型，克服劣势，最终达到技术突破和经济超越，不断向前沿高端环节迈进。

日本制造业在二战后发展迅猛，20世纪60年代的工业年均增长率高达13%，在70年代基本实现了工业现代化，到80年代，日本在汽车、半导体等领域超过欧美几个工业大国，成为世界第二大制造国。随后日本经济进入了长达十多年的停滞衰退期，但这并不影响其先进制造业的发展。日本政府通过政府干预、产业政策来引导和鼓励高新技术产业发展。进入21世纪后，日本制造业的成本增加，国际竞争力减弱。2000年后全球制造业结构调整，日本制造业面临巨大挑战。随着半导体性能的提升和软件业的迅速发展，亚洲等新兴经济体缩小了和日本的差距，从而加剧了与发达国家在制造业上的竞争。

韩国产业的门类齐全、技术先进，尤其是造船、汽车、电子、化工、钢铁等领域在全球具有重要地位，是全球制造业较为发达的国家之一，但是随着国际分工体系的变化和来自中国制造业的双重“夹击”，当前韩国制造业增长缓慢且面临巨大挑战，急需新的发展战略，而“工业4.0”概念的提出为韩国制造业的转型升级提供了机遇。

印度2005～2010年的制造业GDP复合年增长率达到了8.5%，远高于平均值的2.9%。2011年，印度的实际GDP增长为6.9%，五年复合年增长率为78%，在新兴国家中处于领先地位。同时印度的制造业出口量的复合年增长率为17.1%, 2011年制造业的出口量占总出口量的50.3%。2013年，印度制造业陷入衰退状态，受矿业和制造业的影响，其第二季度的GDP同比增长为4.4%，为近三年半来的新低。《2013全球制造业竞争力指标》报告显示，印度在全球制造业竞争力指标排名中下降了两位，由2010年的第二位降至第四位，但德勤认为排名的下滑可能只是暂时的，并预测五年后印度将重新成为全球第二大最具竞争力的制造业国家。印度储备有丰富的科学技术人才，同时还是全球劳工费用最低的国家之一，印度政府也积极制定促进制造业发展的各项政策，这些将进一步提升其制造业的竞争力。

2. 发展历程与支持政策

1991年我国国家自然科学基金委员会组织多个高校与新加坡、美国、韩国等国家和地区就智能制造的国际合作进行了研讨，并签订了合作意向书，在智能系统与建模、智能调度、智能机器人、智能控制、智能故障诊断5个领域进行为期5年的合作研究。我国国家自然科学基金委员会从1993年起每年适度资助智能制造方面的有关研究项目。我国制定的“九五”计划也将先进制造技术（包括IMT和IMS）作为重点发展领域之一。1993年，我国国家自然科学基金重大项目就研究了“智能制造系统关键技术”，而到1999年，又开展了“支持产品创新先进制造技术若干基础性研究”。在“高技术研究发展计划（863计划）”中，先进智能制造相关技术被纳入计划中，具体包含：信息技术——智能计算机系统主题，光电子器件和光电子、微电子系统集成技术主题，信息获取与处理技术主题，通信技术主题，自动化技术——计算机集成制造系统（CIMS）主题，智能机器人主题。在德国提出工业4.0以后，中国相继提出两化深度融合、互联网+、中国制造2025等一系列指导思想，用以指导中国智能制造的发展。中国制定的智能制造支持政策如表1-4所示。

日本通产省于1990年6月提出了智能制造研究十年计划，并联合欧美国家协商，共同成立IMS（智能制造系统）国际委员会。1992年，日、美、欧三方共同提出研发合作系统，该系统中人和智能设备不受生产操作和国界限制，并于1994年启动了先进制造国际合作研究项目，其中包括全球制造、制造知识体系、分布智能系统控制等。日本是全球工业机器人装机数量最多的国家，其机器人产业也极具竞争力，2015年1月，日本政府发布了《机器人新战略》，并提出三大核心目标：一是成为“世界机器人创新基地”，通过增加产、学、官合作，增加用户与厂商的对接机会，诱发创新，同时推进人才培养、下一代技术研发、开展国际标准化等工作，彻底巩固机器人产业的培育能力；二是成为“世界第一的机器人应用国家”，在制造、服务、医疗护理、基础设施、自然灾害应对、工程建设、农业等领域广泛使用机器人，在战略性推进机器人开发与应用的同时，打造应用机器人所需的环境，使机器人随处可见；三是“迈向世界领先的机器人新时代”，随着物联网的发展和数据的高级应用，所有物体都将通过网络互联，日常生活中将产生无限多的大数据。日本智能制造相关支持政策如表1-5所示。

1991年年底，韩国提出了“高级先进技术国家计划（G-7计划）”, G-7计划包括CIM和IMS，计划用15年时间，由政府和民间共同投资4200亿韩元来实施“先进制造系统”的研究与开发。该目标现已基本达到。1992年，韩国制定了“高技术国家项目（HAN）”，这个项目的主要目的是试图集中国家有限的R&D资源来保持在某些领域中的竞争力和优势。到了2001年，技术的质量和内容达到发达国家的平均水平。HAN的项目分两类：一类是产品技术开发项目，它涉及特定的高技术产品的技术；另一类是基础技术开发项目，它涉及对发展经济、社会和提高生活水平很必要的核心技术。韩国先进制造系统（KAMS）项目始于1992年，它是HAN项目中的一个，历时10年，旨在开发先进制造系统。KAMS由3部分组成：通用基础技术、下一代机构制造系统、电子产品的装配和检验系统。到1995年，已开始实行100多个单个项目，共有38家工厂、19所大学和公共研究所参加KAMS项目。10年的研究经费约为6亿美元，由韩国贸易、工业和能源部（MOTEI）以及科学技术部（MOST）支持，部分还从参加的工厂筹集。为占领智能化生产技术的制高点，2013年7月，韩国政府发布的《第三期科学技术基本计划（2013—2017）》是近五年韩国科技领域最高级别的国家计划，它以“以创造性的科学技术为钥匙，开启充满希望的新时代”为发展蓝图，系统推进国家科技创新。韩国新一期科学技术基本计划提出会在五大领域推进120项国家战略技术（含30项重点技术）的开发，这五大领域包括：融合信息技术并创造新产业、扩充未来增长动力、营造清洁舒适的环境、开创健康长寿时代、构建安全无忧的社会。这30项重点技术中和智能制造相关的有：知识信息安全技术、大数据应用技术、下一代有线及无线通信网络技术、融合服务平台技术和智能交互技术。

2014年6月，韩国推出“工业4.0”的《制造业创新3.0战略》。2015年3月，韩国政府又公布了经过进一步补充和完善后的《制造业创新3.0战略实施方案》。这标志着韩国版“工业4.0”战略正式确立。首先，战略目标明确，即促进制造业与信息技术（ICT）相融合，从而创造出新产业，提升韩国制造业的竞争力。为实施“制造业创新3.0”战略，韩国制定了长期规划与短期计划相结合的多项具体措施，大力发展无人机、智能汽车、机器人、智能可穿戴设备、智能医疗等13个新兴动力产业。其次，在战略设计上，韩国政府特意使用了“制造业创新3.0”的提法，这意味着并非原封不动地复制德国“工业4.0”的全部理念，尤其是在战略执行上，充分考虑到韩国中小企业生产效率相对较低、技术研发实力不足的特点，采取了由大企业带动中小企业，由试点地区逐渐向全国扩散的“渐进式”推广策略。

印度在经济方面，以2007年汇率计算，2007年的经济总量达到1.1万亿美元，人均GDP为978美元（2006年推算值），是世界第12大经济体、亚洲第3大经济体。印度改革以来十多年的增长速度较快，而且经济规模与人均GDP也迅速上升。在2008～2009年度的世界经济论坛全球竞争力报告中，印度排在第72位。据世界银行的统计，印度用于基础设施的投资只占其GDP的4%，显然印度在基础设施方面的投资十分薄弱。在软件基础方面，印度相对于中国来说有比较明显的优势，印度的金融市场成熟，资本市场发达，市场经济自由化程度较高。虽然印度的基础教育相当落后，其高等教育却比较先进。目前印度的软件公司拥有超过65万名工程师，其雇员总数仅次于美国，印度全国的160所大学和500所学院均设立有软件方面的专业，每年从大学毕业的软件技术人员约为17.8万人，而每年进入软件行业的专业人员也高达7.3万～8.5万人。为了在2020年达到制造业占GDP 25%的目标，印度“国家制造业政策”（NMP）规划出了改革投资与税收政策和改善铁路、公路、港口等核心基础设施的路线图。

3. 总体情况

进入21世纪以来，中国在许多智能制造重点项目方面取得巨大成果，智能制造相关产业已初步成型：掌握了一大批相关的基础研究成果和长期制约我国产业发展的智能制造技术，如机器人技术、感知技术、工业通信网络技术、控制技术、可靠性技术、机械制造工艺技术、数控技术与数字化制造、复杂制造系统、智能信息处理技术等；攻克了盾构机、自动化控制系统、高端加工中心等一批长期严重依赖国外技术并影响我国产业安全的核心高端装备；建设了一批相关的国家重点实验室、国家工程技术研究中心、国家级企业技术中心等研发基地；培养了一大批长期从事相关技术研究开发工作的高技术人才。但中国智能制造仍呈现出工业2.0补课、工业3.0普及、工业4.0示范的现状。部分企业刚刚完成手工大规模生产阶段，需要补充机械化的内容；很大一部分企业仍然处于机械化阶段，需要将机械化提升至自动化水平；少部分已经完成自动化的企业，可利用国家相关政策，鼓励其作为相应智能制造示范项目。各个企业需要根据自身进行产业转型。国家及各地政府也需要结合当地实际情况，出台相关政策及进行相关关键技术研究。

生产模式的创新是日本在发展先进制造业方面最为成功的地方，日本创建了如精益生产模式、作业站生产模式和以人为本的经营管理模式等。日本工业的智能化水平及相关核心技术研发水平等都处于世界第一方阵。作为强大的机器人帝国，日本工业机器人产业早在20世纪90年代就开始普及工业机器人，而今已在发展第三、第四代工业机器人并取得了举世瞩目的成就。日本采用智能化生产线的企业越来越多，比如本田公司通过采取机器人、无人搬运机、无人工厂等先进技术和产品，把生产线缩短了40%，并通过改变车身结构设计把焊接生产线由18道工序减少为9道，建成了世界最短的高端车型生产线。日本虽然在改善生产效率方面较欧美有些长处，但不少企业都对进一步发展数字化持消极态度，尤其是对软件技术和IT人才的培养。日本制造业之间的合作也不充分，比如工厂使用的制造设备的通信标准繁多，许多标准并存，没有得到统一，因此需要跨越企业和行业壁垒，强化“横向合作”。

韩国自亚洲金融危机后，将发展高科技提升为国家战略，并在2003年开始实施“第二次科技立国”战略。通过科技创新和产业升级，韩国的电子、造船、汽车和钢铁产业都实现了新的飞跃，2006年，韩国的半导体、手机、液晶显示器、互联网普及率和造船业的竞争力已在IMD科技竞争力排名中占世界第一，技术竞争力占世界第六，科学竞争力占世界第七。韩国在造船和电子工业上发展较好，工业机器人生产商已占全球5%左右的市场份额。它的现代重工已可供应焊接、搬运、密封、码垛、冲压、打磨、上下料等领域的机器人，这些机器人能大量应用于汽车、电子、通信产业，大大提高了韩国工业机器人的自给率。但整体而言，韩国的技术仍与日本、欧洲等领先国家存在较大差距。

印度制造业发展趋势良好，制造业劳动力成本优势明显（印度拥有技术娴熟、成本低廉的劳动力）。一方面，印度拥有大量优秀的科学家和研究人员，能开展具有成本效益的研发工作；另一方面，丰富的工程师人才和具备英语能力的劳动力促进了制造业的成长。同时政府在基础设施上的巨大投资为钢铁和水泥等行业的制造业者创造了巨大的市场，这也有利于改善物流条件，降低制造成本，使得制造更具竞争力。为了利用这一机会，全球制造业企业纷纷在印度开设工厂，这也带来了最新的技术，并与当地的制造业展开竞争。跨国公司与印度本土企业间的竞争迫使企业提高生产力，并鼓励印度本土企业在创新上不断投入，这会在一定程度上加强印度制造业的竞争力。

1.2 工业4.0

2011年，德国人工智能研究中心负责人和执行总裁Wolfgang Wahlster教授提出“工业4.0”概念，旨在通过互联网的推动，形成第四次工业革命的雏形。2013年，德国联邦教研部与经济技术部将其列为《高技术战略2020》十大未来项目之一。2015年3月，德国工业4.0平台由德国联邦经济与能源部、教育与研究部接管。

1.2.1 工业4.0的背景

德国是全球第三、欧洲第一大商品出口国，是全球制造业发达的经济体，其生产的汽车、化工、电子以及机械产品享有盛誉。即便德国受到欧债危机的影响，其以成品出口拉动的经济也依然处于欧洲的前列。在后危机时代，德国日益产生一些担忧。

至今尚未完全走出欧债危机泥沼的欧盟，在采取各项救助与财政整顿措施的同时，立足长远，提出了“再工业化”战略，期望通过产业结构升级与制造业回归重振经济。在欧盟之外，美国和日本也在积极推进再工业化。美国虽然“空心化”，但是美国有强大的工业系统及信息技术，2013年以后，美国相继提出一系列法案，以支持美国智能制造战略。如《国家制造业创新网络初步设计》《美国创新新战略》《美国机器人路线图》“美国学徒计划”“振兴美国先进制造业2.0版”《振兴美国制造业和创新法案》《美国创新新战略》等，给德国带来了巨大压力。

新兴经济体的蓬勃发展也对德国的外部竞争力构成了长期挑战。从20世纪中后期起，包括德国在内的许多发达国家将部分制造业转移到具有成本优势的发展中国家，这种转移在给发达国家造成产业空洞化的同时，也产生了溢出效应，促进了新兴国家产业升级与经济增长，反过来对发达国家的制造业造成了较大的竞争压力。中国已经成为世界第一大生产国，中国制造进而向中国创造、中国品牌转变。中国的中低端设备挤压着德国产品的生存空间。

自欧债危机爆发后，德国在经济危机和其他因素的共同作用下，单位劳动力成本不断增长，特别是德国大联合政府于2013年11月推出的每小时8.5欧元的最低工资制度，进一步推高了劳动力成本。劳动力成本的较快增长，再加上人口老龄化严重，德国急需通过技术进步夯实制造业的竞争力，以养活更多的人，维持德国市场经济的正常运行。

信息技术和制造业的结合代表着未来工业发展的方向，这必将带来相关产业的突破和重构，作为全球顶尖的制造业强国，德国敏锐地感知到了这种趋势和挑战，也不希望像20世纪80年代那样被动地调整和应对。德国急需在全球制造业中寻找制高点，以取得全球制造业的话语权，并引领全球的智能制造。

在这样的背景下，德国工业界及政府，希望通过实施工业4.0战略提高企业、行业、国家的竞争优势，确保德国制造业的未来竞争力，引领世界工业发展潮流。

1.2.2 工业4.0的主要内容

1. 工业4.0的定义

2015年4月，德国在《工业4.0战略计划实施》报告中，对工业4.0做了较为严格的定义：工业4.0概念指第四次工业革命，它意味着在产品生命周期内对整个价值创造链的组织和控制再进一步，即意味着从创意、订单到研发、生产、终端客户产品交付，再到废物循环利用，包括与之紧密联系的各服务行业，在各个阶段都能更好满足日益个性化的客户需求。所有参与价值创造的相关实体形成网络，获得随时从数据中创造最大价值流的能力，从而实现所有相关信息的实时共享。以此为基础，通过人、物和系统的连接，实现企业价值网络的动态建立、实时优化和自组织，根据不同的标准，对成本、效率和能耗进行优化。

德国工业4.0的主要内容可以概括为：一个网络，双重战略，三项集成，八项举措，十七项主题。

（1）一个网络：信息物理系统网络

信息物理系统是使用数字化技术，将物理实体抽象为数字对象，通过应用网络技术、人工智能实现对象间的通信与控制。信息物理系统中的软件应用可以直接与真实世界互动，它的框架如图1-1所示。

智能环境下的信息物理系统（Cyber Phsical System, CPS）是基于通信技术将智能机器、仓储系统以及生产设备的电子化融合到整个网络中，涵盖内部物流、生产、市场销售、外部物流以及延伸服务，并使得它们相互之间可以进行独立的信息交换、进程控制、触发行动等，以此达到全部生产过程的智能化，从而将资源、信息、物体以及人紧密地联系在一起，进而创造物联网及服务互联网，并将生产工厂转变为一个智能环境，这是实现工业4.0的基础。

信息物理系统是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C（Computing、Communication、Control）技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。CPS实现计算、通信与物理系统的一体化设计，可使系统更加可靠、高效、实时协同，具有重要而广泛的应用前景。

在CPS的作用下，原先的自动化现场层、控制层、处理层、企业层之间的界限将消失，自动化金字塔结构将变成基于CPS的自动化网状结构，如图1-2所示。

在CPS作用下，智能工厂以网络化分布式生产设施实现智能化生产过程。现以汽车网络化分布式生产线为例（见图1-3），其具有以下特点：形成动态生产线，车辆成为智能产品，可通过CPS的处理模块在装配车间自主移动；动态生产线重新组合以满足不同车型和配置的需要，可随时响应生产线问题（如瓶颈），而不被约束；同步开发生产工艺系统、生产控制系统。

（2）双重战略：成为领先的市场和供应商

工业4.0给德国制造业带来了非常大的发展潜力。越来越多的德国工厂配备信息物理系统，这将改善德国制造业的生产效率，进而做强德国制造业。同时，CPS技术的发展也为出口技术和产品提供了重要的机遇。由此，工业4.0是德国制造业撬动市场潜力的杠杆，通过采用双重战略，即一方面在制造业中装备CPS，另一方面推广CPS技术及产品，达到增强德国装备制造业的目的。

领先的供应商策略

领先的供应商策略是从设备供应商企业的视角专注于工业4.0。德国的装备供应商为制造企业提供世界领先的技术解决方案，并借此成为工业4.0产品全球领先的开发商、生产商和市场先导者。若想实现创新的飞跃，现在就要寻找先进的手段，将顶尖技术解决方案与信息技术新潜力相结合，即将信息通信技术与传统高技术战略系统性地集成，这样企业才能应对迅速变化且日益复杂的全球市场，进而为自己开创新的市场机会。

1）目前的IT技术需适应制造业的具体需求，尤其要以应用为目标不断地开发新技术。为确保在规模经济中取得广泛效益，并作为向工业4.0迈进的一部分策略，有必要借助CPS功能推广制造技术和现有设备的信息系统。同时，有必要在设计和实施CPS制造业框架上建立模型并发展举措。

2）德国要想取得工业4.0装备供应商的持续领先地位，应将研究、技术和培训都作为优先事项来推进，在自动化工程建模和系统优化领域开展方法论研究和应用研究。

3）另一项关键的挑战是利用技术创建新型价值网络，这包括开发新的商业模式，尤其是要考虑将产品与服务相衔接。

主导市场策略

制造业是德国工业4.0的主导市场，为了形成并成功扩展这一主导市场，需要建立紧密的网络联系，企业之间也需建立更加密切的合作关系。这就要求对处于不同价值创造阶段和产品全生命周期的制造系统进行有逻辑的端到端数字集成。一项最特殊的挑战是同时将全球化运作的大型公司和基本在地区范围内运行的中小公司集成到新价值网络中。德国制造业的优势在于其保持了工业系统中大批中小企业和少数大型企业的结构平衡。但是，或许是因为缺乏专业人员或对技术战略持怀疑态度，许多小企业尚未做好向工业4.0结构转型的准备。

设计并实施一套全面的知识和技术转化方案是小企业融入全球经济价值链的一个关键策略。例如，建立试点并通过合作网络进行示范，发挥网络价值链的潜力，增强中小企业的信心，接受主导供应商的方法、组织手段和技术理念。这样做将扫除认知障碍，使中小企业熟悉CPS技术的应用，并将其应用到本企业中去。

强大的工业基础是德国经济的特征，特别是机械与设备制造、汽车工业和能源工业。工业4.0的实施绝对是这些产业未来发展的关键。为了实现工业4.0，有必要加快应用和开发包含高速宽带数据传输等在内的技术基础设施。同时，还要教育和培训出熟练的技术工人，定制复杂、高效的工作组织设计系统。

（3）三项集成：横向集成、纵向集成与端到端的集成

横向集成是企业之间通过价值链以及信息网络实现的一种资源整合，目的是实现各企业间的无缝合作，以提供实时产品与服务（见图1-4），如定制生产、JIT、维护保养等。这在今天的互联网环境下正在实现，工业4.0要解决诸如更大的信息传送、安全性、生产柔性等问题。

网络化制造体系的纵向集成，是指在未来智能工厂中，生产流程（包括生产线）不会被完全固定，取而代之的是按个性化需求定制一组结构化模块，并根据生产需要自动搭建出特定的拓扑结构，包括模型、数据、通信、算法等，在该集成方式下，固定的生产线将成为历史。要做到这一点，就要确保各个层次上的传感器和执行器在ERP（Enterprise Resource Planning）层面上实现端到端的数据集成。因此，要为这种网络化且可重组的制造系统开发模块化和重构策略。

端到端集成是贯穿整个价值链的工程化数字集成，在所有终端实现数字化并在这一基础上完成价值链和不同公司之间的整合。比如客户可以在产品设计、加工制造、成品物流等各个价值链环节上随时参与选择与决策，并对各种功能组件进行自由配置，使个性化定制真正成为可能。在这方面最大的挑战是如何建立合理的系统模型以支撑端到端的产品与服务实现。

（4）八项举措

工业4.0的成功实施需要恰当的产业和产业政策与之伴随。工业4.0工作组认为需要在以下8个关键领域采取行动：

1）标准化和参考架构：这贯穿整个价值网络，工业4.0将一些不同公司的网络进行集成。只有开发出一套单一的共同标准，这种合作伙伴关系才可能形成。因此需要一个参考架构为这些标准提供技术说明，并促使其执行。

2）管理复杂系统：产品和制造系统日趋复杂，适当的计划和解释性模型可以为日益复杂的管理提供基础。因此，工程师们需要学会开发这些模型的方法和工具。

3）基础设施建设：为工业建立全面宽频的基础设施——可靠、全面和高质量的通信网络是工业4.0的一个关键要求。因此，不论是德国内部，还是德国与其伙伴国家之间，都需要对宽带互联网基础设施进行大规模扩展。

4）安全和保障：安全和保障对于智能制造系统的成功至关重要。最重要的是要确保生产设施和产品本身不能对人和环境构成威胁。与此同时，对于生产设施和产品，尤其是它们包含的数据和信息，需要加以保护，防止滥用和未经授权的获取，这要求部署统一的安全保障架构和独特的标识符，还要相应地加强员工培训以及增加持续的专业发展内容。

5）工作的组织和设计：在智能工厂中，员工的角色将发生显著变化。工作中的实时控制将越来越多，这将改变工作内容、工作流程和工作环境。在工作组织中，应用社会技术方法将使员工有机会承担更大责任，同时促进他们个人的发展。若使其成为可能，有必要设置针对员工的参与性工作设计和终身学习方案，并启动模型参考项目。

6）培训和持续的专业发展：工业4.0将极大地改变员工的工作和技能。因此，有必要制定促进学习、使其终身学习和以工作场所为基础的持续专业发展的计划，实施适当的培训策略和组织工作。为了实现这一目标，应推动示范项目和“最佳实践网络”，以及研究数字学习技术。

7）监管框架：虽然工业4.0中新的制造工艺和横向业务网络开发需要遵守法律，但是考虑到新的创新，也需要调整现行的法规。相关挑战包括保护企业数据、责任问题、处理个人数据以及贸易限制。这将不仅需要立法，而且也需要代表企业的其他类型的行动，包括准则、示范合同和公司协议或如审计这样的自我监管措施。

8）资源利用效率：即使抛开高成本不谈，制造业会消耗大量的原材料和能源，也对环境和安全供给带来了若干威胁。工业4.0将提高资源的生产率与利用效率。这就有必要在对智能工厂投入的额外资源与产生的节约潜力之间进行平衡。

迈向工业4.0将是一个渐进的过程，需要调整目前基本的技术和经验，从而适应制造工程的具体要求，同时应为开发新地点和新市场制定创新型解决方案。如果成功了，工业4.0将帮助德国提升全球竞争力，并保护其国内制造业。

（5）十七项主题

十七项主题如表1-6所示。

2. 工业4.0技术路线

实现工业4.0的核心和关键是建立一个人、机器、资源互联互通的网络化社会。物联网、互联网、服务化的智能连接必然要求有一个系统框架，在这个框架内，各种终端设备、应用软件之间的数据信息交换、处理、识别、维护等必须以一套标准化的体系为基础。2013年12月，德国电气电子和信息技术协会（DKE）发布了德国首个“工业4.0”标准化路线图，包含以下几点：

❑ 建立对目标、利益、潜力和风险、可能的内容和实施策略的描述，以便参与者建立互信，从而联合执行措施。

❑ 瞄准关键技术术语和后续生产汇编发布通用的“工业4.0词汇表”。

❑ 对工业4.0架构的模型共性（底层的核心模型、参考模型、架构设计）进行界定。

❑ 制定工业4.0服务架构标准。

❑ 制定一个超自动化水平的程序与功能的描述标准。

❑ 给出术语标准和使用本体。

❑ 对自治和自治组织的系统进行研究，包括策划、运作和安全。

❑ 描述特性维护和系统结构。

❑ 改变现有的系统架构方法。

❑ 制定自下而上的技术地图，对目前存在的标准化机构进行分析和定位。

❑ 考虑到成本效益和时间的限制，还需建立自上而下的路线图。

❑ 选择一个合适的许可模式和合适的社区进程。

❑ 由其他任务组成工作组，任务包括协调、建议、评估、沟通和激励。

1.2.3 工业4.0的执行情况

1. 促进德国经济复苏

近年来，德国经济率先进入了复苏轨道，在欧洲整体疲弱的环境下保持了较高的劳动生产率，这凸显了工业4.0鼓励社会创新、技术进步对经济的强力支撑。德国联邦政府的工业政策直接刺激了德国劳动生产率，2006年推进的“高新技术战略”使得当年的生产率比2005年增加3.1%（见图1-5）。2008年德国政府富有远见性的对中小企业的创新支持计划和2010年的“2020高新技术战略”使得德国的劳动效率迅速从金融危机中恢复。2013年之后的“工业4.0”战略扭转了德国2011年以来生产率下降的趋势。

2. 德国工业4.0应用地图

2015年11月19日，德国在全国信息技术峰会上正式推出了“工业4.0应用地图”。这份虚拟在线地图上清晰地标注了遍布德国各地的工业4.0应用实例和试验点，如图1-6所示。

截至2016年8月，这张工业4.0地图上共标有251个“大头针”，每个“大头针”代表一个工业4.0应用实例或试验点。例如，在德国北部不来梅附近的一家工厂内，智能眼镜已在生产线上得到应用。工人可按照智能眼镜的指示，一步步完成组装工作。在德国中西部的黑森州，一家海绵垫生产商将设计环节交给了客户，客户可通过手机应用设计自己想要的海绵垫，然后直接传到工厂生产，实现廉价、快速的个性化定制。

地图上的工业4.0应用实例涉及产品设计、生产、物流、服务等多个领域，而试验点则主要针对工业4.0应用展开研发和测试。借助试验点，中小企业在尝试满足工业4.0要求的改造时，可不必自行投资昂贵的研究设备。

“工业4.0应用地图”是由德国经济部部长加布里尔、教研部部长万卡和西门子董事鲁斯武尔姆共同发布的。加布里尔表示，这份地图上有许多不同的应用实例和试验点，展示了当下数字化生产带来的可能性，以及为何值得投资数字化改造。他说，希望这些案例可以为企业实现工业4.0提供启发和帮助。万卡说，德国针对工业4.0开展了大量研究，这些研究主要是为了帮助中小企业实现互联生产。试验点的设立有助于中小企业测试他们的新想法和新技术。

3. 形成完整的供应商产业链

工业4.0战略发布后，德国各大企业积极响应，已经形成了从基础元器件、自动化控制软硬件、系统解决方案到应用商的完整产业链（见表1-7），围绕工业4.0形成大的生态系统，如图1-7所示。

1.3 中国制造2025

中国制造2025以促进制造业创新发展为主题，以提质增效为中心，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，以满足经济社会发展和国防建设对重大技术装备需求为目标，强化工业基础能力，提高综合集成水平，完善多层次多类型人才培养体系，实现制造业由大变强。

1.3.1 中国制造2025的背景

随着全球制造业智能化技术的不断发展，全球很多国家都在布局制造业，全球制造业格局面临重大调整。中国整体的内外部经济环境发生变化，在制造业方面的低成本优势、制度变革后发优势、技术获取的后发优势等都在逐渐消失。快速发展的智能制造将加速重构全球制造业格局，中国制造业的弱点和面临的巨大压力正逐渐显现，中国制造面临着多重挑战。

1. 全球制造业格局面临重大调整

新一代信息技术与制造业深度融合，对产业变革影响深远，形成了新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点。各国都在加大科技创新力度，推动三维（3D）打印、云计算、移动互联网、大数据、生物工程、新能源、新材料等领域取得新突破。基于信息物理系统的智能装备、智能工厂等智能制造正在引领制造方式变革；网络众包、协同设计、大规模个性化定制、精准供应链管理、全生命周期管理、电子商务等正在重塑产业价值链体系；可穿戴智能产品、智能家电、智能汽车等智能终端产品不断拓展制造业新领域。我国制造业转型升级、创新发展迎来重大机遇。

国际金融危机后，欧美发达国家纷纷推出“再工业化”战略，力图抢占国际竞争的制高点，如美国制定了先进制造业国家战略计划，德国推出了“工业4.0”战略，法国出台了新工业法国。与此同时，新兴国家也不甘落后，2015年9月，印度发布“印度制造”战略，将制造业作为立国之本，希望利用后发优势和低成本优势实现工业强国的目标。全球制造业发展格局的深刻变化，使我国制造业发展面临发达国家和发展中国家的“双重竞争”，这就要求中国制造业必须放眼全球，积极应对，努力在新的竞争格局中找准定位，把建设制造强国作为提高全球竞争力的关键举措。

2. 我国经济发展环境发生重大变化

2010年我国超过美国成为全球制造业第一大国，但总的来说，大而不强的特征十分突出。在创新方面，自主创新能力不强，关键核心技术缺失，处于全球价值链中低端。比如，近八成的集成电路芯片依赖于进口，2013年进口额达到2313亿美元，其中高端芯片进口率更是超过九成。在土地矿产等资源方面，2013年全国因建设占用等原因减少耕地面积35.47万公顷，原油、铁矿石等重要矿产资源的对外依存度超过50%，资源、环境日益成为制约我国制造业发展的关键因素。在人力资源方面，2012年我国劳动年龄人口为9.37亿，比上年减少345万，这是历史上首次出现下降，2013年又减少244万，可以初步判断中国劳动力数量拐点已经出现。我国经济发展进入新常态，制造业发展面临新挑战。资源和环境约束不断强化，劳动力等生产要素成本不断上升，投资和出口增速明显放缓，主要依靠资源要素投入、规模扩张的粗放发展模式难以为继，调整结构、转型升级、提质增效刻不容缓。形成经济增长新动力，塑造国际竞争新优势，重点在制造业，难点在制造业，出路也在制造业。随着我国经济发展进入以增速换挡、结构转型和动力转换为主要特征的新常态，制造业传统发展方式已经难以为继，打造新的竞争优势，建设制造强国势在必行，也别无选择。

3. 建设制造强国的任务艰巨而紧迫

经过几十年的快速发展，我国制造业规模跃居世界第一位，建立起门类齐全、独立完整的制造体系，成为支撑我国经济社会发展的重要基石和促进世界经济发展的重要力量。持续的技术创新，大大提高了我国制造业的综合竞争力。载人航天、载人深潜、大型飞机、北斗卫星导航、超级计算机、高铁装备、百万千瓦级发电装备、万米深海石油钻探设备等一批重大技术装备取得突破，形成了若干具有国际竞争力的优势产业和骨干企业，我国已具备了建设工业强国的基础和条件。

但我国目前仍处于工业化进程中，与先进国家相比还有较大差距。制造业大而不强，自主创新能力弱，关键核心技术与高端装备对外依存度高，以企业为主体的制造业创新体系不完善；产品档次不高，缺乏世界知名品牌；资源能源利用效率低，环境污染问题较为突出；产业结构不合理，高端装备制造业和生产性服务业发展滞后；信息化水平不高，与工业化融合深度不够；产业国际化程度不高，企业全球化经营能力不足。推进制造强国建设，必须着力解决以上问题。

4. 我国工业化进程与发达国家有很大的不同

在产业阶段方面，德国工业4.0是在顺利完成“工业1.0”“工业2.0”，基本完成“工业3.0”之后，提出的发展战略，是自然的“串联式”发展。中国制造业尚处于“工业2.0”和“工业3.0”并行发展的阶段，必须走“工业2.0”补课“工业3.0”普及“工业4.0”示范的“并联式”发展道路，所以我们的任务就比德国实现工业4.0更加复杂、更加艰巨。因此，我们要充分发挥后发优势，大大加快我国工业化进程和建设制造业强国的进程。

1.3.2 中国制造2025的主要内容

制造业是国民经济的基础，是科技创新的主战场，是立国之本、兴国之器、强国之基。当前，全球制造业发展格局和我国经济发展环境发生重大变化，因此必须紧紧抓住当前难得的战略机遇，突出创新驱动，优化政策环境，发挥制度优势，实现中国制造向中国创造转变，中国速度向中国质量转变，中国产品向中国品牌转变。

《中国制造2025》提出，坚持“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的基本方针，坚持“市场主导、政府引导，立足当前、着眼长远，整体推进、重点突破，自主发展、开放合作”的基本原则，通过“三步走”实现制造强国的战略目标：第一步，到2025年进入制造强国行列；第二步，到2035年我国制造业整体达到世界制造强国阵营中等水平；第三步，到新中国成立一百年时，我制造业大国的地位更加巩固，综合实力进入世界制造强国前列。

围绕实现制造强国的战略目标，《中国制造2025》明确了9项战略任务和重点：一是提高国家制造业创新能力；二是推进信息化与工业化深度融合；三是强化工业基础能力；四是加强质量品牌建设；五是全面推行绿色制造；六是大力推动重点领域突破发展；七是深入推进制造业结构调整；八是积极发展服务型制造和生产性服务业；九是提高制造业国际化发展水平。

1. 五项基本方针

❑ 创新驱动：改善中国制造的发展方式，即转到创新驱动发展轨道上，解决一些重大的核心技术、核心零部件。

❑ 质量为先：有两方面含义，一方面是提高制造业的发展质量，二是发展质量和品牌。我国很多人到日本去买马桶盖，但是又发现它们是中国制造，我们的制造能力有，但是却没有品牌，没有被消费者所认可的品牌，所以要解决这个问题。

❑ 绿色发展：我国制造业在全社会能源消耗中占70%，制造业的绿色发展、节能减排、低碳发展影响全局，同时也要通过制造业的节能减排来促进制造业的创新发展。

❑ 结构优化：有两个方面，一是从一般的制造业来看，现在确实存在产能过剩的问题，但是我国高端制造业、生产性服务业发展不足；另外一个方面是产业链要提升，我国在全球产业分工当中一直处在低端的位置上，能源消耗、单位增加值所产生的消耗源于我们的价值链比较低端。

❑ 人才为本：要培育与制造强国发展目标相适应的人才，包括高端人才，也包括大量高技能的技术工人。

2. 五项重大工程

五项重大工程如表1-8所示。

3. 十大重点领域

十大重点领域包括：新一代信息技术、高档数控机床和机器人、航天航空装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、电力装备、新材料、生物医药及高性能医疗器械、农业机械装备。国家将引导社会各类资源集聚，大力推动十大重点领域突破发展。

1.3.3 中国制造2025的执行情况

围绕中国制造2025这一主题，2015年6月，工信部公示了2015年智能制造专项项目，94家公司的相关项目入选。

2015年7月21日，工信部公布了2015年智能制造试点示范项目名单，全国共46个示范项目入围。2015年智能制造46个试点示范项目覆盖了38个行业，分布在21个省（自治区、直辖市），涉及流程制造、离散制造、智能装备和产品、智能制造新业态新模式、智能化管理、智能服务6个类别。

为深入贯彻落实《中国制造2025》，加快实施智能制造工程，根据工业和信息化部关于实施推进“中国制造2025”“6+1”专项行动总体要求，在总结2015年实施智能制造试点示范专项行动的基础上，继续做好“智能制造试点示范2016专项行动”，制定实施方案。《智能制造试点示范2016专项行动实施方案》将遴选60个以上的智能制造试点示范项目。其中，选择20个以上离散型智能制造试点示范项目，选择20个以上流程型智能制造试点示范项目，选择20个以上网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务试点示范项目。通过试点示范，进一步提升高档数控机床与工业机器人、增材制造装备、智能传感与控制装备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备五大关键技术装备的水平，以及工业互联网创新能力，在关键领域形成一批智能制造标准，不断形成并推广智能制造新模式。

1.4 智能制造的内涵与特征

智能制造始于20世纪80年代人工智能在制造业领域中的应用，发展于20世纪90年代智能制造技术和智能制造系统的提出，成熟于21世纪基于信息技术的“Intelligent Manufacturing（智能制造）”的发展。它将智能技术、网络技术和制造技术等应用于产品管理和服务的全过程中，并能在产品的制造过程中分析、推理、感知等，满足产品的动态需求。它也改变了制造业中的生产方式、人机关系和商业模式，因此，智能制造不是简单的技术突破，也不是简单的传统产业改造，而是通信技术和制造业的深度融合、创新集成。

1.4.1 国内外对智能制造定义、内涵和特征的理解

1. 美国

（1）定义

2011年6月，美国智能制造领导联盟（Smart Manufacturing Leadership Coalition, SMLC）发表了《实施21世纪智能制造》报告，指出智能制造是先进智能系统强化应用、新产品快速制造、产品需求动态响应，以及工业生产和供应链网络实时优化的制造。其核心技术是网络化传感器、数据互操作性、多尺度动态建模与仿真、智能自动化以及可扩展的多层次网络安全。融合从工厂到供应链的所有制造，并使得对固定资产、过程和资源的虚拟追踪横跨整个产品的生命周期。结果将是在一个柔性的、敏捷的、创新的制造环境中，优化性能和效率，并且使业务与制造过程有效地串联在一起。美国智能制造企业的框架如图1-8所示。

2014年2月，美国国防部牵头成立了“数字制造与设计创新机构”（简称“数字制造”, Digital Manufacturing）;2014年12月，美国能源部宣布牵头筹建“清洁能源制造创新机构之智能制造”（简称“智能制造”, Smart Manufacturing）。两个部门针对不同的侧重点对智能制造技术及内涵展开研究。

2014年12月，美国政府建立了国家制造创新网络中的第8个创新机构，即“智能制造创新研究院”，该研究院由能源部牵头组织建设，能源部给智能制造下的定义是：智能制造是先进传感、仪器、监测、控制和过程优化的技术和实践的组合，它们将信息和通信技术与制造环境融合在一起，实现工厂和企业中能量、生产率、成本的实时管理。智能制造需要实现的目标有4个：产品的智能化、生产的自动化、信息流和物资流合一、价值链同步。

（2）内涵

从智能制造创新研究部门对智能制造给出的定义和智能制造要实现的目标来看，传感技术、测试技术、信息技术、数控技术、数据库技术、数据采集与处理技术、互联网技术、人工智能技术、生产管理等与产品生产全生命周期相关的先进技术均是智能制造的技术内涵。智能制造以智能工厂的形式呈现。

数字制造部门对智能制造发展的侧重点是通过基于计算机的集成系统（由仿真、三维可视化、分析学和各类协同工具组成）将设计、制造、保障和报废系统的要求进行连接，完善整条全生命周期与价值链的“数字线”。在实施设计时，综合利用智能传感器、控制器和软件来提升保障性，同时考虑系统的安全性。

智能制造部门对智能制造发展的侧重点是将其用于高能效制造工艺的耐用传感器、控制和性能优化算法、高逼真建模与仿真技术，将其用于技术集成的开源平台——集成所有制造过程中的清洁能源和高能效应用、能量优化的控制与决策支持、原料和运行资源等。“智能制造”特别关注以一种环保和优化生产率的方式，降低选定制造工艺的能耗。总目标是减少生命周期能源使用，增加能源生产率，提升地区经济、就业以及本土生产，保障美国制造的竞争力。

综合数字制造部门和智能制造部门对智能制造概念的理解及应用情况，可用图1-9来进行表示。

除了美国政府部门外，美国企业、学术界也对智能制造内涵做了深入的研究，其中影响最大的是近期的“第三次工业革命”与“工业互联网”概念。

第三次工业革命 1994年，美国未来学家杰里米·里夫金首次提出“第三次工业革命”，并在2011年出版的专著《第三次工业革命》中系统阐述了“第三次工业革命”的概念。所谓“第三次工业革命”的核心内容就是借助互联网、新存储等技术，开发、搜集、应用可再生能源，其关键词是“向可再生能源转型”以及节能、低碳、绿色经济、可持续发展。杰里米·里夫金指出第三次工业革命是新能源技术和新通信技术的出现以及新能源和新通信技术融合的技术革命。并根据“第三次工业革命”的内涵提出了“五大支柱”说，即：

❑ 向可再生能源转型；

❑ 将建筑物转化为微型发电厂，以便就地搜集可再生能源；

❑ 在每一栋建筑物及基础设施中使用氢和其他存储技术，以存储间歇式能源；

❑ 利用互联网技术将每一大洲的电力网转化为能源共享网络，其工作原理类似于互联网；

❑ 将运输工具转变为插电式以及燃料电池动力车。

以制造业“数字化”为标志的“第三次工业革命”表现在大量高新技术“聚合发酵”和综合应用上，包括“更聪慧”的软件、“更神奇”（质量更轻、强度更高、更加耐用）的新材料、功能更强大的机器人、更完美的程序设计、“3D”打印技术以及更全面的网络服务等，从而实现生产成本更低、生产周期更短、生产过程更灵活、产品从设计到生产再到销售的关联更紧密，以及从“福特制”下的传统“大规模流水线生产”转向更适应“个性化需求”的“大规模定制”等。

工业互联网 “工业互联网”的概念最早由通用电气在2012年提出，与工业4.0的基本理念相似，倡导将人、数据和机器连接起来，形成开放而全球化的工业网络，其内涵已经超越制造过程以及制造业本身，跨越产品生命周期的整个价值链。工业互联网和“工业4.0”相比，更加注重软件、网络和大数据，目标是促进物理系统和数字系统的融合，实现通信、控制和计算的融合，营造一个信息物理系统的环境。

工业互联网系统由智能设备、智能系统和智能决策三大核心要素构成，涉及数据流、硬件、软件和智能的交互。将智能设备和网络收集的数据存储之后，利用大数据分析工具进行数据分析和可视化，由此产生的“智能信息”可以供决策者在必要时进行实时判断处理，使其成为大范围工业系统中工业资产优化战略决策过程的一部分。

❑ 智能设备：将信息技术嵌入装备中，使装备成为可智能互联的产品。为工业机器提供数字化仪表是工业互联网革命的第一步，使机器和机器交互更加智能化，这得益于以下三个要素：一是部署成本，仪器仪表的成本已大幅下降，从而有可能以一个比过去更经济的方式装备和监测工业机器；二是微处理器芯片的计算能力，微处理器芯片的持续发展已经达到了一个转折点，即机器拥有数字智能成为可能。三是高级分析，“大数据”软件工具和分析技术的进展为了解由智能设备产生的大规模数据提供了手段。

❑ 智能系统：设备互联形成的一个系统。智能系统包括各种传统的网络系统，但广义的定义包括部署在机组和网络中并广泛结合的机器仪表和软件。随着越来越多的机器和设备加入工业互联网，可以实现跨越整个机组和网络的机器仪表的协同效应。智能系统的构建整合了广泛部署智能设备的优点。当越来越多的机器连接在一个系统中，久而久之，结果将是系统不断扩大并能自主学习，而且越来越智能化。

❑ 智能决策：大数据和互联网基础上的实时判断处理。当从智能设备和系统收集到了足够的信息来促进数据驱动型学习的时候，智能决策就发生了，从而使一个小机组网络层的操作功能由运营商传输到数字安全系统。

对比“第三次工业革命”与工业互联网，前者主要是由学术界提出的，比较侧重对未来发展的设想与预测，且不局限于制造业领域，更多的是从经济学、生态学、社会学角度进行思考，视角更为宏观，但不涉及具体制造业发展计划。工业互联网概念首先由工业界提出，从开始之初，就是作为具体的智能制造发展规划被设计，具有很强的可执行性。

（3）特征

通过美国政府部门、企业界和学术界对智能制造的论述，可以总结出智能制造的五大特点：

1）新能源革命：即“向可再生能源转型”，寻求生产过程节能、低碳、高效之道。使用纳米技术和钠、钾等低成本材料，生产出成本低、耐用性高、可充电数十万次的大功率蓄电池，用以解决太阳能、风能储存问题，促进太阳能、风能开发，并满足运输工具转向插电式或燃料动力电池车的技术需求，促使世界加速向“后石油经济时代”过渡。

2）新材料革命：制造业广泛采用新型复合材料和纳米材料。这些新材料的强度、质量、性能均优于传统材料，而且适用性强，成本低。

3）新农业革命：首推“垂直农场”和“垂直农业”，即在消费地附近建立一层层叠加的摩天大楼式温室，种植各种农作物，以解决水、旱、虫灾及高温、酷寒等难题，节省水电资源和劳动力成本，实现农业高效、高产，并消除农产品传统上须从产地向消费地长途运输的“麻烦”。美国大西洋理事会特别强调转基因工程的重要性，认为转基因工程正处在“婴儿时期”，未来必然要大发展、更成熟、更普及。

4）新信息技术革命：主要是设计、生产、销售等借助网络信息技术全面数字化、智能化，互联网成为设计、生产、贸易、信息以及各种新技术交流的关键性平台与渠道，同时也构成经济、社会发展的新基础，从而深刻改变人类生产、生活方式。

5）制造业“数字化”革命：主要是生产、制造快速成型等，尤其是以3D打印机为代表的新型生产设备，可使产品从设计到生产再到销售的全过程一体化，简化流程、降低成本，并大大缩短生产周期和运送距离，使产品由大工业时代的“大规模生产”转向“大规模定制”，以适应消费者“个性化”需求，并能在世界各地“就地设计、就地生产、就地销售”，这可能导致第一次工业革命以来、历时两个多世纪的“大规模工厂制”逐步被淘汰。

2. 欧州

（1）定义

在欧洲各国的智能制造发展战略中，德国2013年4月在汉诺威工业博览会上正式推出的“工业4.0”战略最为典型和完善。德国对智能制造的理解也是一个逐步深化的过程。在2013年推出“工业4.0”战略时，对工业4.0还没有严格的定义，只是使用描述性的语言概括了工业4.0的特征。工业4.0将使得生产资源形成一个循环网络，使得生产资源具有自主性、可自我调节以应对不同的形势、可自我配置等。工业4.0的智能产品具有独特的可识别性，可以在任何时候被分辨出来。工业4.0将可能使有特殊产品特性需求的客户直接参与到产品设计、生产、销售、运作和回收的各个阶段。工业4.0的实施将使企业员工可以根据形势和环境敏感的目标来控制、调节和配置智能制造网络和生产步骤。

2015年4月，德国工业4.0平台发布的《工业4.0战略计划实施》报告则对工业4.0进行了较为严格的定义：

工业4.0概念表示第四次工业革命，它意味着在产品生命周期内对整个价值创造链的组织和控制迈上新台阶，意味着从创意、订单，到研发、生产、终端客户产品交付，再到废物循环利用，包括与之紧密联系的各服务行业，在各个阶段都能更好地满足日益个性化的客户需求。所有参与价值创造的相关实体形成网络，获得随时从数据中创造最大价值流的能力，从而实现所有相关信息的实时共享。以此为基础，通过人、物和系统的连接，实现企业价值网络的动态建立、实时优化和自组织，根据不同的标准对成本、效率和能耗进行优化。

（2）内涵

随着计算机信息处理和传递速度的提高，机器和设备智能化水平提升，工厂的管理日趋数字化。由此可知“工业4.0”的内涵就是数字化、智能化、人性化、绿色化，产品的大批量生产已经不能满足客户个性化订制的需求，要想使单件小批量生产能够达到大批量生产同样的效率和成本，需要构建可以生产高精密、高质量、个性化智能产品的智能工厂。工业4.0的另一个内涵是分散网络化和信息物理的深度融合，由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变。目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。在这种模式中，传统的行业界限将消失，并会产生各种新的活动领域和合作形式。创造新价值的过程正在发生改变，产业链分工将被重组。德国学术界和产业界认为，“工业4.0”概念即为以智能制造为主导的第四次工业革命，或革命性的生产方法。

（3）特征

该战略旨在通过充分利用信息通信技术和网络空间虚拟系统相结合的手段，使制造业向智能化转型。其三大主题的特征主要是：

1）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。

2）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。该计划将特别注重吸引中小企业参与，力图使中小企业成为新一代智能化生产技术的使用者和受益者，同时也成为先进工业生产技术的创造者和供应者。

3）智能物流：主要通过互联网、物联网、务联网，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，而需求方则能够快速获得服务匹配，得到物流支持。

3. 中国

（1）定义

20世纪90年代，中国开始研究智能制造，宋天虎（1999年）认为智能制造在未来应该能对工作环境自动识别和判断，对现实工况做出快速反应，制造与人和社会的相互交流。杨叔子和吴波（2003年）认为智能制造系统通过智能化和集成化的手段来增强制造系统的柔性和自组织能力，提高快速响应市场需求变化的能力。熊有伦等（2008年）认为智能制造的本质是应用人工智能理论和技术解决制造中的问题，智能制造的支撑理论是制造知识和技能的表示、获取、推理，而如何挖掘、保存、传递、利用制造过程中长期积累下来的大量经验、技能和知识是现代企业急需解决的问题。中国机械工程学会在2011年出版的《中国机械工程技术路线图》一书中提出，智能制造是研究制造活动中的信息感知与分析、知识表达与学习、智能决策与执行的一门综合交叉技术，是实现知识属性和功能的必然手段。卢秉恒和李涤尘（2013年）认为智能制造应具有感知、分析、推理、决策、控制等功能，是制造技术、信息技术和智能技术的深度融合。中国机械工业集团有限公司中央研究院副总工程师、中国机器人产业联盟专家委员会副主任郝玉认为智能制造是能够自动感知和分析制造过程及其制造装备的信息流与物流，能以先进的制造方式，自主控制制造过程的信息流和物流，实现制造过程自主优化运行，满足客户个性化需求的现代制造系统。智能制造的基本属性有三个，即对信息流与物流的自动感知和分析，对制造过程信息流和物流的自主控制，对制造过程的自主优化运行。

在2015年工业和信息化部公布的“2015年智能制造试点示范专项行动”中，智能制造定义为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、系统与模式的总称。具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，可有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。

（2）内涵

中国要实施智能制造，必须坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展。以此作为发展方针，推行数字化、网络化和智能化制造，提升产品的设计能力，完善制造业技术创新体系，强化制造基础，提升产品质量，推行绿色制造，培养具有全球竞争力的企业群体和优势产业，发展现代制造服务。

（3）特征

其特征具体表现在以下几个方面：

1）重视工业基础，拓宽知识口径：中国制造业落后，很大程度上是因为基础零部件、基础工艺、基础材料比较落后。在未来的现代化工厂中，无论是机械工程师还是普通的工人都必须具备良好的机械设计基础知识，对产品的每一个环节都必须严格把关，每一道工序都必须精益求精。

2）结合数字网络，提升智能效率：中国要成为工业强国，必须改变传统模式，打造新型工业，从“中国制造”蜕变为“中国智造”，通过智能制造带动各个产业的数字化水平和智能化水平的提高。

3）节约产业资源，保护生态环境：经济发展的最大制约就是环境和资源，中国作为世界第一制造大国，发展的质量和效益已经成为中心任务，在这方面，一个非常重要的工作就是要节约资源，保护环境。工业消耗占整个国家能源消耗的73%，在节能减排降耗、提高资源利用率方面有巨大的潜力和空间，所以要实施绿色制造工程来避免牺牲生态环境换取的工业繁荣。

4）培养优势产业，高端装备创新：要实现工业强国，必须培养自己的优势产业，加快实施走出去战略，鼓励企业参与境外基础设施建设和产能合作，让“中国智造”造福世界。

1.4.2 智能制造与传统制造的异同

智能制造是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，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。它更新了制造自动化的概念，使其扩展到柔性化、智能化和高度集成化。智能制造与传统制造的异同点主要体现在产品的设计、产品的加工、制造管理以及产品服务等几个方面，具体见表1-9。

1.4.3 智能制造解读

智能制造技术已成为制造业的发展趋势，得到工业发达国家的大力推广和应用。发展智能制造既符合制造业发展的内在要求，也是重塑各国制造业新优势、实现转型升级的必然选择。各国发展智能制造的趋势主要为：

❑ 数字化制造技术得到应用：数字化制造技术有可能改变未来产品的设计、销售和交付方式，使大规模定制和简单的设计成为可能，使制造业实现随时、随地、按不同需要进行生产，并彻底改变自“福特时代”以来的传统制造业形态。

❑ 智能制造技术创新及应用贯穿制造业全过程：智能制造技术的加速融合使得制造业的设计、制造、管理和服务等环节逐渐智能化，产生新一轮的制造业革命。

❑ 世界范围内智能制造国家战略的空前高涨：主要体现在世界主要工业化发达国家提早布局，并且将智能制造作为重振制造业战略的重要抓手。

智能制造的特点主要体现在以下几个方面。

（1）工业4.0不是无人工厂，人是工业4.0的核心

智能工厂不是无人工厂。德国、美国、日本都是传统制造业强国，我国是制造业大国，然而德国企业的实践证明，工业3.0并不需要达到100%的自动化，未来工厂里人依然将发挥重要的控制和决策作用。人与机器和谐相处，人有丰富的经验和更高的灵活性，机器则在某些方面具有较好的一致性，人与机器各有所长，要充分发挥各自的长处。因此，建议中国企业将自动化程度提高到70%～80%作为工业3.0的实现目标，但迈进思路要以智能制造业的理念为指导。

（2）要实现工业4.0，首先要进行生产组织和工作流程的梳理

精益生产是通过系统结构、人员组织、运行方式和市场供求等方面的变革，使生产系统能很快适应用户需求的不断变化，并能使生产过程中一切无用、多余的东西被精简，最终达到包括市场供销在内的生产的各方面最好结果的一种生产管理方式。与传统的大生产方式不同，其特色是“多品种”“小批量”。

首先不同的企业在行业特点上不尽相同，就拿流程行业和离散行业来说，对于流程行业，比如化工、医药、金属等，一般偏好设备管理，如TPM（Total Productive Maintenance），因为在流程型行业中需要运用一系列的特定设备，这些设备的运行状况极大地影响着产品的质量；而离散行业，比如机械，电子等，LAYOUT、生产线的排布，以及工序都是影响生产效率和质量的重要因素，因此离散行业注重标准化、JIT（Just In Time）、看板以及零库存。

（3）人、机器、工件（产品）互联互通

传统生产模式下，车间内的信息交流只能发生在工人与设备以及工人与工人之间，工人只能与本工位机器或其上下道工位的工人进行信息交互。而在工业4.0模式下，机器间可以直接通信，进行信息交互，人与机器间的通信结构为网状，大大提高了信息交互的效率，为个性化生产提供了可能。

（4）生产数据自动采集

利用各种检查和测试方法判断系统和设备是否存在故障的过程是故障检测，而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次（可更换单位）的过程称为故障隔离。故障诊断就是指故障检测和故障隔离的过程。

对采集到的生产数据运用大数据的分析方法进行分析，结合故障以及寿命预测算法，对设备的寿命进行预测分析。同时可以通过对设备状态的检测实时了解设备的运行状态，为任务的动态调度提供依据。

（5）车间布局——消灭固定生产线

由原先的严格按照生产节拍的生产线生产模式改为具有高度灵活性和自主性的矩阵或网状的生产系统，从而达到消灭固定生产线的目的。

（6）实现个性化产品的前提是标准化、模块化和数字化

标准化是指在一定的范围内获得最佳秩序，对实际的或潜在的问题制定共同且可重复使用的规则，包括制定、发布及实施标准的过程。标准化的重要意义是改进产品、过程和服务的适用性，防止贸易壁垒产生，促进技术合作。

模块化是指解决一个复杂问题时自顶向下逐层把系统划分成若干模块的过程，有多种属性，分别反映其内部特性。

数字化是指将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再基于这些数字、数据建立起适当的数字化模型，并把它们转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理。

（7）用户体验

在传统模式下，用户体验是在产品交付到用户手中之后开始的，而在工业4.0模式下，用户可以在设计，甚至生产环节就参与产品的生产过程，用户可以通过终端实时监控产品的生产情况，大大延伸了产品的用户体验区域，为多样化、全方位的用户体验带来可能。

（8）敏捷制造由对市场的快速响应转变为对用户个性化需求的快速响应

在传统模式下，敏捷制造需要分析市场并结合市场分析结果对生产决策做出支撑，因为传统模式下产品的生产是批量的，需要根据市场大部分用户的需求而定；而在工业4.0模式下，由于个性化生产的出现，使得企业可以直接获得每个个体的需求，因此敏捷制造要能及时响应个体客户的要求。

（9）信息物理系统是实现智能制造的基础

信息物理系统包括了智能机器、仓储系统以及生产设备的电子化，并基于通信技术将其融合到整个网络，涵盖内部物流、生产、市场销售、外部物流以及延伸服务，并使得它们相互之间可以进行独立的信息交换、进程控制、触发行动等，以此达到全部生产过程的智能化，从而将资源、信息、物体以及人紧密地联系在一起，从而创造物联网及服务互联网，并将生产工厂转变为一个智能环境。这是实现工业4.0的基础。

（10）实现“自动化+信息化”智能化，智能工厂是革新

纵向集成的全称为“纵向集成和网络化制造系统”，其实质是“将各种不同层面的IT系统集成在一起（例如，执行器与传感器、控制、生产管理、制造和执行及企业计划等不同层面的连接）”，通过将企业内不同的IT系统、生产设施（以数控机床、机器人等数字化生产设备为主）进行全面的集成，建立一个高度集成化的系统，为将来智能工厂中的网络化制造、个性化定制、数字化生产提供支撑。

（11）工业4.0解决信息孤岛问题——纵向集成是基础

纵向集成主要是指将企业内部各单元进行集成，使信息网络和物理设备之间进行联通，即解决信息孤岛的问题。纵向集成中企业信息化的发展经历了部门需求、单体应用到协同应用的一个历程，伴随着信息技术与工业融合发展常讲常新，换句话说，企业信息化在各个部门发展阶段中的里程碑就是企业内部信息流、资金流和物流的集成，是生产环节上的集成（如研发设计内部信息集成），是跨环节的集成（如研发设计与制造环节的集成），是产品全生命周期的集成（如产品研发、设计、计划、工艺到生产、服务的全生命周期的信息集成）。工业4.0所要追求的就是在企业内部实现所有环节信息的无缝链接，这是所有智能化的基础。

（12）工业4.0不仅仅是智能工厂——横向集成是革命

横向集成是指“将各种应用于不同制造阶段和商业计划的IT系统集成在一起，这其中既包括一个公司内部的材料、能源和信息的配置，也包括不同公司间的配置（价值网络）”（摘自《德国工业4.0战略计划实施》），也就是以供应链为主线，实现企业间的三流合一（物流、能源流、信息流），实现社会化的协同生产。

（13）工业4.0要建立端到端的集成——消灭中间环节

端到端的集成是指“通过将产品全价值链和为满足客户需求而协作的不同公司集成起来，现实世界与数字世界完成整合”（摘自《德国工业4.0战略计划实施》），也就是说，集成产品的研发、生产、服务等产品全生命周期的工程活动，最典型的例子如小米、苹果手机围绕产品的企业间的集成与合作。

1.5 智能制造参考模型

2015年4月16日，德国电子电气工业协会发布了工业4.0参考架构模型（RAMI 4.0），将工业4.0所涉及的关键要素用一个三维的层级模型来描述：第一个维度是由产品、控制装置、工作单元、企业和企业联盟构成的企业纵向集成维度（Hierarchy Levels Axis）；第二个维度是由研发阶段和生产阶段组成的产品生命周期与价值流维度（Life Circle & Value Stream Axis）；第三个维度则是借助信息和通信技术通用的业务划分准则，把制造系统的活动划分为业务、功能、信息、通信、集成和资产6个层次，形成活动层维度（Layers Axis）。这个架构模型的作用就是圈定了德国工业4.0所涉及的范围，所有的事情都可以在这个模型里进行分解并得到解释。

由于网络化在工业领域的广泛应用将产生大量的连接，从而使数据处理至关重要，从美国的工业互联网联盟和德国工业4.0平台推出的参考架构模型来看，数据服务是模型的一部分。

1.5.1 美国

工业互联网是互联网和新一代信息技术在工业全领域、全产业链、全价值链中的融合集成应用，是实现工业智能化的综合信息基础设施。其本质是以机器、零部件、控制系统、信息系统、产品以及人之间的网络互联为基础，通过对工业数据的深度感知、传输交换、计算处理和高级分析，实现从单个机器到生产线、车间乃至整个工厂的智能决策和动态优化，工业互联网的三要素为智能机器、高级分析和工作人员，如图1-10所示。

工业互联网的价值可以从三方面体现：第一，提高能源的使用效率；第二，提高工业系统与设备的维修和维护效率；第三，优化并简化运营效率。

2015年6月，工业互联网联盟（IIC）发布工业互联网参考架构（Industrial Internet Reference Architeture, IIRA）。该文件定义了工业互联网系统的各要素，以及为要素之间的相互关系提供了通用语言。在通用语言的帮助下，参与者可为系统选取所需的要素，从而更快地交付系统实现，工业互联网的参考架构如图1-11所示。

工业互联网联盟提出的参考架构模型主要是基于软件及互联网的核心技术，对未来工业的一种互联网思考方式的结果。

然而IIC并不制定标准，它主要的工作是推动协作。事实上，IIC还积极推进与国际标准化组织的协作，现已梳理了20多个关联标准化组织，以图加快工业互联网标准研制和全球标准化协作。工业互联网参考架构可将现存的和新兴的标准统一在相同的结构中，从而能更加简单快捷地找出需弥补的缺口，进而确保各组件间的互操作性。

工业互联网参考架构可以从网络、数据和安全三个维度来理解。在三个维度里，网络是基础，通过工业全系统的互联互通，实现工业数据的无缝集成，根据连接范围不同，网络又可分为工厂内网络和工厂外网络；数据是核心，通过产品全生命周期数据的采集与分析，形成生产全流程的智能决策，实现机器弹性控制、运营管理优化、生产协同组织与商业模式创新；安全是保障，通过构建涵盖工业全系统的安全防护体系，有效防范网络攻击和数据泄露。以网络、数据和安全为核心，从生产系统内部智能化改造升级和依托互联网的新模式/新业态创新两个层面同时着力，内外兼顾地协同推进工业互联网发展。

在网络方面，针对工厂内部网络IP化、无线化、扁平化以及灵活组网的发展趋势，推动工业以太网以及IPv6技术在工厂网络中的应用，引导短距离通信、WiFi等无线网络技术在工厂中的部署，探索面向工业环境的有线/无线融合组网以及工业制造领域SDN（软件定义网络）技术。而对于工业互联网海量连接、安全可靠等新需求，加快软件定义网络、网络功能虚拟化（NFV）等技术的创新和应用，不断提升公众网络的宽带接入和传输速率，加大力度促进标识解析系统的建设，构建支撑跨工厂、跨企业全面信息互联的关键基础设施。积极引导云计算在工业领域的应用，加强工厂内各生产系统和IT系统间的数据集成协议规范的研制，促进工业互联网应用支撑能力的建设。

在数据方面，加快推动工业大数据的发展，通过试点示范推动企业进行工业大数据的应用创新，树立标杆；以应用为牵引，凝聚ICT和制造业，形成联合攻关力量，开展工业数据平台的技术和产业化攻关，最终形成产业支撑能力；推进工业大数据标准化工作，健全安全体制，完善外部环境。

在安全方面，深入剖析工业互联网的安全保障风险和需求，重塑网络安全保障思路，建立统一的、贯穿产业全生命周期的工业互联网安全保障体系。规范工业互联网安全防护技术的应用场景，提出安全管理、技术、运维、测评等方面的基本要求，指导业界开展工业互联网的安全保障体系建设，建立工业互联网安全审查和监督管理机制。

1.5.2 德国

德国工业4.0体系中的RAMI 4.0直接依托IEC相关标准，从多个视角凸显工业4.0体系的多面性，IIC架构大都被包含在其中。2014年，德国电工电子与信息技术标准化委员会发布了工业4.0标准化路线图，对德国的工业4.0标准化工作进行了顶层设计。2015年，德国正式公布了工业4.0参考架构模型，即RAMI4.0，如图1-12所示。

RAMI 4.0的三维模型中包含了工业4.0所涉及的全部关键要素，从这个模型可以发现现有标准在工业4.0中的应用，查找出现有标准的不足之处。工业4.0贯穿产品的整个开发和生产过程。RAMI 4.0模型的第一个维度（垂直轴）借用了信息和通信技术常用的分层概念。和ISO OSI七层模型相似，各层之间有比较独立的功能，同时上层使用下层的服务，下层为上层提供接口。

可以从各层次的不同视角来实现工业4.0的建模和实施，从下到上各层所代表的功能为：

1）资产层和集成层：用数字化的虚拟来表示现实世界的各种成分，如硬件、软件、文件等。

2）通信层：实现标准化的通信协议以及数据和文件的传输。

3）信息层：包含相关数据。

4）功能层：形式化定义必要的功能。

5）业务层：映射相关的业务流程。

RAMI 4.0模型的第二个维度（左侧水平轴）描述了产品全生命周期及相关价值链，参照的标准为IEC 62890《工业过程测量控制和自动化系统和产品生命周期管理》。完整的产品生命周期是从规划开始，到产品的设计、仿真、制造，直至销售和服务的整个过程。RAMI 4.0模型进一步将产品生命周期划分为样机开发（Type）和产品生产（Instance）两个过程。Type阶段指的是从初始设计到定型的一个过程，还包括各种测试和实验验证。Instance阶段进行产品的规模化、工业化生产，每个产品是原型的一个实例。在工业4.0中，Type阶段与Instance阶段形成闭环，这给产品的升级改进带来了巨大的好处。其次，将采购、订单、装配、物流、维护、供应商以及客户等紧密关联起来，这为改进提供了巨大的潜能。因此，必须将生命周期与其所包含的增值过程一起考虑，而不仅限于单个工厂内部，而是扩展到涉及的所有工厂与合作伙伴，从工程设计到零部件供应商，直至最终客户。

RAMI 4.0模型的第三个维度（右侧水平轴）描述工业4.0不同生产环境下的功能分类，与IEC 62264《企业控制系统集成》（即ISA S95）和IEC 61512《批控制》（即ISA S88）规定的层次一致。由于工业4.0不仅关注生产工厂和机器，还关注产品本身以及工厂外部的跨企业协同关系，因此在底层增加了”产品”层，在工厂顶层增加了”互联世界”层。RAMI 4.0模型将全生命周期及价值链与工业4.0分层结构相结合，为描述和实现工业4.0提供了最大的灵活性。

RAMI 4.0模型的目的在于识别作用于工业4.0的现有标准和标准缺省，并选择适宜的解决方案。图1-13给出了RAMI 4.0模型的现有国际标准映射。

工业4.0现有的国际标准包括数字工厂、安全与保障、能效、系统集成、现场总线等几个技术领域，主要来自于IEC/TC65，也包括来自IEC/TC3、ISO/TC184、IEC/TC17B、ISO/IEC JTC1、IEC/TC44等技术委员会的标准。

1.5.3 中国

面对欧美发达国家推行的“再工业化”战略以及我国制造业面临的诸多严峻问题，国务院于2015年3月发布了制造强国战略的行动纲要《中国制造2025》，旨在抢占技术发展的战略制高点。2015年12月，工信部和国家标准化管理委员会共同发布《国家智能制造标准体系建设指南（2015版）》，其中的智能制造系统架构与RAMI 4.0模型基本一致。

中国智能制造参考架构模型结合智能制造技术架构和产业结构，从系统架构、价值链和产品生命周期三个维度构建了智能制造标准化参考模型，这有利于认识和理解智能制造标准的对象、边界、各部分的层级关系和内在联系，如图1-14a和b所示。

参考架构最底层的总体要求包括基础、安全、管理和可靠性等，以支撑智能制造、急需解决的通用标准和技术。第一个层次是智能制造中关键的技术装备，这一层次的重点不在于装备本身而更侧重于装备的数据格式和接口的统一。第二个层次是工业互联网，包括核心软件和平台技术、工业网络技术、安全保护体系、测评等。第三个层次是智能工厂，包括工厂体系架构、制造系统互操作性、诊断/维护与优化等，依据自动化与IT技术的作用范围划分为工业控制和生产经营管理两部分。工业控制包括DCS、PLC、FCS和SCADA等工控系统，在各种工业通信协议、设备行规和应用行规的基础上，实现设备及系统的兼容与集成。生产经营管理在MES和ERP的基础上，将各种数据和资源融入全生命周期管理，同时实现节能与工艺优化。第四个层次实现制造新模式，通过云计算、大数据和电子商务等互联网技术，实现离散型智能制造、流程型智能制造、个性化定制、网络化协调制造与远程运维服务等制造新模式。第五个层次是服务型制造，包括个性化订制、远程服务、网络众包和电子商务等。第六个层次是上述层次技术内容在典型离散制造业和流程工业中的实现与应用。