实现智能制造 需走好这几步

　　在新一轮科技革命和产业变革的大背景下， “中国制造2025”、德国“工业4.0”、美国“工业互联网”等制造业国家战略，均旨在构建自身的智能制造体系，特别是新一代信息技术与制造业的深度融合，以促进制造模式、生产组织方式和产业形态的深刻变革，从而改变全球制造业的发展格局。

　　同一个目标 不同的实践路径

　　在综述当中已经提到了“中国制造2025”并不是“工业4.0”的翻版，不过在实践目标上，德国“工业4.0”、美国“工业互联网”与“中国制造2025”所提出的工业化和信息化深度融合，发展物联网或者工业互联网有着异曲同工之意，其目标都是要实现工业体系的转型升级，就是从传统的工艺体系转型到以自动化、网络化、数字化以及智能化为主的新型工业体系。

　　虽然三者实践的目标大同小异，但是工业化程度和工业基础的不同，还是决定着三者之间要采取不同的实践路径。德国“工业4.0”和美国“工业互联网”都是企业推动，政府采纳，然后上升到国家战略，是一个自下而上的推进过程，而“中国制造2025”是国家推动，企业实施，一个自上而下的推进过程。

　　从实践层面来讲，德国“工业4.0”和美国“工业互联网”都是以信息技术为先导，而“中国制造2025”是站在应用端和制造业本身，以应用需求为引领。这样就可以更大限度地弥补自身在工业基础和技术水平的差距，以一种特色发展之路缩小与欧美国家之间的差距。

　　“我们与欧美国家之间的技术差距是现实存在的，并不能在短时间内完全消除。在智能制造推进实施过程中一定是先发展技术吗?不是，对于我们来说一定是先解决应用需求，通过应用牵引技术的发展。所以我觉得‘中国制造2025’是基于制造业转型升级的需求，来牵引技术的发展。这样能够缩短我们在技术研发上的时间周期，与我们现阶段制造业的现状相匹配。”刘功效如此解释道。

　　“机器换人就实现了智能化”是一个伪命题

 

中航工业集团信息中心首席顾问 宁振波
 

　   采访中，宁振波多次强调“机器换人就实现了智能化”一定是伪命题。智能系统的基本特征可以由20个字来概括：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行以及学习提升。在他看来，机器换人其实就是换的生产一线的工人，而有数据显示，实际上在一线生产岗位上机器能够换掉的工人数量不到全部的10%。智能制造一定是囊括了产品研发、工艺、生产、交付、管理以及服务等完整的工业体系，所以说智能制造是完整的工业体系的转型，而不仅仅体现在生产环节的自动化方面。

　　对此，TCL集团董事长、CEO李东生也谈到了自己的理解。他认为，智能化意味着机器自己就可以判断和处理工艺流程，它能进行逻辑思维的自主判断;而自动化则是每一次都精准地重复着同一个动作。自动化能够提高工作效率，而智能化能够提高工艺水平。

　　其实智能制造能力的形成一定是一个渐进的过程，并不是一蹴而就的。“企业首先要做到自动化，在自动化的基础上发展信息化，然后通过自动化与信息化的融合，再发展数字化，最后才能在数字化的基础上实现智能化。如果一开始就想要实现智能化，将是不切实际的，逐步完善、迭代升级的过程一点是要有的。”西克中国市场总监崔丽丽对本报记者如此说道。

　　那么，又要如何理解自动化、数字化与智能化之间的区别和联系呢?他们之间仅仅是一种递进的关系吗?

　　宁振波认为，自动化是生产智能化的基础，而数字化是产品研发智能化的基础。之前提到，机器换人是实现了生产环节的自动化，然而数字化成为研发智能化的基础又要如何去理解呢?

　　其中就涉及到三维模型的产品设计与仿真。产品三维模型的建立是难点，基于产品模型，再完成工艺设计，由于是三维模型，工艺设计过程中还可以做仿真分析，最后根据工艺将产品生产出来。这一过程就是产品建模，仿真分析;工艺，仿真分析;制造过程，仿真分析;实验，仿真分析的过程。当有三维模型深入其中的时候企业就开始具备智能基因了。
 

机械工业信息中心副主任 刘功效

　　另外，关于自动化、数字化、智能化之间的关系，刘功效认为，三者既有可能是递进关系，也有可能是平行关系。因为既可以单独来讲某一个发展阶段，又可能出现你中有我，我中有你的情况，这都要取决于企业所处的发展阶段，不同的发展阶段会采用不同的技术手段去解决实际需求。

       实现智能制造的五个关键步骤

　　智能制造的完成在于工业基础和能力。目前，随着我国在产品技术、工业技术、产业规模以及基础核心产业等方面快速提升和发展，我们开始具备实践智能制造的基础条件。虽然整体上与德国、美国等欧美国家还存在一定差距，但已经开始形成自身的发展特色。

　　前面已经提到，智能化的实现一定是一个渐进发展的过程，不会立竿见影，也不会一蹴而就。在这个过程中，除了已经具备一定程度的工业基础硬实力之外，还需要在众多软实力方面下功夫。

　　第一步，要转变观念，形成正确认识。在转型升级的过程中由于对智能制造的理解不够深入，制造企业可能存在盲目建设的情况。宁振波表示，现在企业更多的不是缺技术，而是缺意识。长期形成的以短期利益驱动为导向的功利思想导致有些企业还在想着能够做小事，挣大钱，这种思想在智造转型过程中是行不通的。

　　另外，作为传感器厂商，德国西克在实践以及与客户企业的沟通合作过程中也有这方面的认识。西克中国市场总监崔丽丽表示，前些年，由于对“工业4.0”和“中国制造2025”的炒作显得过于热情和激进，从而导致不管是处于何种发展阶段的企业都想着建立智能工厂或者向“工业4.0”方向靠近，好像沾到了边，就摇身一变成为了先进制造企业。实际上，这种发展是不现实的。

　　其实，无论是“工业4.0”，还是“中国制造2025”都需要一个长期的发展过程，短期的投资并不能马上兑现。不过在崔丽丽看来，这也许是智能制造发展必经的一个过程吧，就是从一开始的一哄而上，然后到慢慢趋于理智，最后到能根据自身情况有选择性地进行产业和技术的迭代升级。

　　第二步，加快国产工业软件研发速度以及在制造业当中的更新换代步伐。有人曾谈到在智能制造时代，国产工业软件任重而道远。而在信息化与工业化融合的进程中，工业软件作为使能工具是衡量企业软能力的重要部分，而软能力在某种程度上是一个企业核心竞争力的代名词。

　　关于这种软实力，中国工程院院士李培根认为是指软件对机器或系统的感知进行分析、处理、决策优化，通过连接物理、人、信息系统并发现隐性规律，从而适应动态变化的环境，达到机器与人的协同。

　　不过目前，在众多领域关键核心技术还是被国外软件所占据，关键核心工业辅助设计、工业流程控制、模拟测试等软件几乎都是清一色的国外企业软件。就像宁振波所提到的那样，过去由于中国在虚实结合方面缺乏相应的工业软件支撑，导致我们只能依靠国外软件进行产品建模，这其实是导致我国制造业大而不强的深层原因，所以说智能制造的关键之处还是在于自主研发能力的培育和提升。

　　第三步，数据的采集、分析与处理在智能制造当中扮演着重要角色。之前也提到，智能系统的基本特征是状态感知、实时分析、自主决策、精准执行以及学习提升，而实现这些功能的基础在于数据的采集、分析以及挖掘处理。

　　目前，由于受到大多数制造企业生产设备不高、信息孤岛和系统应用封闭普遍存在等技术层面的限制，导致无法形成有效的数据采集和分析处理机制，进而制约着企业生产方式、组织流程以及服务模式的改进和创新。与此同时，工业领域数据的采集、分析以及挖掘处理过程较其他行业来说更为复杂，需要更完善、更先进的技术水平予以应对。
 

西克中国市场总监 崔丽丽

　　采访中，崔丽丽表示，“工业4.0”有别于3.0的最大的一个方面就是智能化，智能化的基础是大数据分析技术，国外有一种观点就是可以把“工业4.0”简单地理解为精准的数据管理。

　　另外，崔丽丽还提出了数据的所有权和控制权问题。今后，随着企业智能化水平的越来越高，这势必将成为行业内无法回避的难题。而要想从根本上解决这个问题，建立数据交换主权安全认证体系会是一个很好的方法，体系当中可以将相关技术协议、数据安全和所有权问题进行清晰定义，明确界限。

　　2016年2月在德国柏林成立的“数据空间协会(Industry Data Space Association)就是这样一个以建立数据所有权，使用权规范，以最大限度保证数据在网络空间的传输交换的安全性为目的的非营利第三方技术机构。 而SICK作为此协会的创始会员之一，前瞻性地为未来的数据世界能够做到随时随地对自己的数据进行控制做好充足的准备。

　　第四步，构建和完善智能制造标准体系。俗话说“无规矩不成方圆。”目前，无论是国家还是企业，针对智能制造标准体系建设都做了众多工作。在国家层面，已经发布了《国家智能制造标准体系建设指南》。《指南》指出，要充分发挥标准在推进智能制造建设发展中的基础性和引导性作用，建立政府主导制定与市场自主制定的标准协同发展、协调配套的新型标准体系。

　　在企业层面，以英飞凌为例，去年英飞凌与西安交通大学签署了战略合作协议，共同成立“西安交通大学管理学院-英飞凌智能制造管理联合实验室”， 双方将建立长期、全面的战略合作伙伴关系，并充分利用各自的经验、技术和资源致力于智能制造领域。
 

英飞凌科技（中国）有限公司大中华区总裁 苏华博士

　　苏华博士在接受本报记者采访时说道：“对于中国制造本身而言，标准建设还有待完善。我们与西安交通大学的合作主要是希望给国家在智能制造标准建设方面提出一些合理化建议，同时撰写出一些有关智能制造管理的白皮书。”

　　第五步，产业生态建设必不可少。采访中，无论是英飞凌还是西克都提到了行业生态的打造和建设问题。英飞凌提出的“与中国共赢”战略包括四个部分：第一是助力“中国制造2025”;第二是帮助更多的中国企业走向世界;第三是积极参与中国新兴市场的发展，包括智慧家居、智慧城市、高级辅助驾驶、智能交通等，为新兴市场提供一些英飞凌的产品和解决方案;第四就是积极搭建生态圈，希望与更多的企业一起成长。

英飞凌科技（无锡）有限公司 总经理兼执行董事 陈小龙

　　另外，目前西克正在推进的第一个项目是——APP Spaces，其有自学习的功能。是西克去年提出的基于工业4.0的开放平台和生态系统。该平台包括第三方、可编程的产品，将来智能传感器应该都可以被编程，这样一来其可以连接可编程的硬件和软件，系统集成商，OEM客户，可以在这个平台上开发属于他们自己的软件系统。同时，该平台在将来还可以满足客户千变万化的应用需求，所以说这是一个开放的生态系统。

　　除了企业自身积极推进的生态圈建设之外，囊括装备制造企业、通信设备制造商、电子信息制造商，软件企业、工业自动化公司、系统集成企业、科研院所等联合参与，组织建立跨行业涵盖技术研发、产品制造、应用推广和系统集成等功能在内智能制造产业联盟也是推进行业生态建设的很好尝试，这样可以促进产业上下游产业链的协同发展。

　　此外，在智能制造的推进过程中，还需要完善技术转化与转移的畅通机制，同时构建成熟的人才培养、公平交易以及诚信环境体系，不断改善和提升中国智能制造推进实施过程中的制度环境。

 

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