“工業(yè)4.0”是德國2013年開始實(shí)施的一項(xiàng)國家戰(zhàn)略，最終目的是實(shí)現(xiàn)數(shù)字信息與物理現(xiàn)實(shí)社會之間的聯(lián)系可視化，將生產(chǎn)工藝與管理流程全面融合。但是智能工廠依然是一個(gè)理想化的生產(chǎn)系統(tǒng)，實(shí)踐有很長的路需要摸索。

【編者按】“工業(yè)4.0”是德國2013年開始實(shí)施的一項(xiàng)國家戰(zhàn)略，最終目的是實(shí)現(xiàn)數(shù)字信息與物理現(xiàn)實(shí)社會之間的聯(lián)系可視化，將生產(chǎn)工藝與管理流程全面融合。但是智能工廠依然是一個(gè)理想化的生產(chǎn)系統(tǒng)，實(shí)踐有很長的路需要摸索。

作為制造業(yè)大國，德國2013年開始實(shí)施一項(xiàng)名為“工業(yè)4.0”的國家戰(zhàn)略，希望在“工業(yè)4.0”中的各個(gè)環(huán)節(jié)應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將數(shù)字信息與物理現(xiàn)實(shí)社會之間的聯(lián)系可視化，將生產(chǎn)工藝與管理流程全面融合。

由此，實(shí)現(xiàn)智能工廠，生產(chǎn)出智能產(chǎn)品。相對于傳統(tǒng)制造工業(yè)，以智能工廠為代表的未來智能制造業(yè)是一種理想狀態(tài)下的生產(chǎn)系統(tǒng)，能夠智能判斷產(chǎn)品屬性、生產(chǎn)成本、生產(chǎn)時(shí)間、物流管理、安全性、信賴性以及可持續(xù)性等要素，從而為各個(gè)顧客進(jìn)行最優(yōu)化的產(chǎn)品定制制造。

“工業(yè)4.0”時(shí)代的智能化，是在“工業(yè)3.0”時(shí)代的自動化技術(shù)和架構(gòu)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)從集中式中央控制向分散式增強(qiáng)控制的生產(chǎn)模式的轉(zhuǎn)變，利用傳感器和互聯(lián)網(wǎng)讓生產(chǎn)設(shè)備互聯(lián)，從而形成一個(gè)可以柔性生產(chǎn)的、滿足個(gè)性化需求的大批量生產(chǎn)模式。

20世紀(jì)70年代后期，自動控制系統(tǒng)開始用于生產(chǎn)制造之中。此后，許多工廠都在不斷探索如何提高生產(chǎn)效率，如何提高生產(chǎn)質(zhì)量以及生產(chǎn)的靈活性。一些工廠從機(jī)械制造的角度提出了機(jī)電一體化、管控一體化。機(jī)電一體化實(shí)現(xiàn)了流水線工藝，按順序操作，為大批量生產(chǎn)提供了技術(shù)保障，提高了生產(chǎn)效率;管控一體化基于中央控制能夠?qū)崿F(xiàn)集中管理，一定程度上節(jié)約了生產(chǎn)制造的成本，提高了生產(chǎn)質(zhì)量。但是，兩者都無法解決生產(chǎn)制造的靈活性問題。

英國早在上世紀(jì)60年代就提出了柔性制造系統(tǒng)（Flexible Manufacture System，F(xiàn)MS）概念。柔性制造系統(tǒng)主要是指按成本效益原則，以自動化技術(shù)為基礎(chǔ)，以敏捷的方式適應(yīng)產(chǎn)品品種變化的加工制造系統(tǒng)。據(jù)資料顯示，柔性制造系統(tǒng)以計(jì)算機(jī)控制，由若干半獨(dú)立的工作站和一個(gè)物料傳輸系統(tǒng)組成，以可組合的加工模塊化和分布式制造單元為基礎(chǔ)，通過柔性化的加工、運(yùn)輸和倉儲，高效率地制造多品種小批量的產(chǎn)品，并能在同一時(shí)間用于不同的生產(chǎn)任務(wù)。這種分布式、單元化自律管理的制造系統(tǒng)，每個(gè)單元都有一定的決策自主權(quán)，有自身的指揮系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)劃調(diào)度和物料管理，形成局部閉環(huán)，可適應(yīng)生產(chǎn)品種頻繁變換的需求，使設(shè)備和整個(gè)生產(chǎn)線具有相當(dāng)?shù)撵`活性。柔性制造系統(tǒng)是一種以信息為主與批量無關(guān)的可重構(gòu)的先進(jìn)制造系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了加工系統(tǒng)從“剛性化”向“柔性化”的過渡。

如今，隨著信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)和通信技術(shù)的飛躍發(fā)展，人們對產(chǎn)品需求的變化，使得靈活性進(jìn)一步成為生產(chǎn)制造領(lǐng)域面臨的最大挑戰(zhàn)。具體而言，由于技術(shù)的迅猛發(fā)展，產(chǎn)品更新?lián)Q代頻繁，產(chǎn)品的生命周期越來越短。對于制造業(yè)工廠來說，既要考慮對產(chǎn)品更新?lián)Q代具有快速響應(yīng)能力，又要考慮因生命周期縮短而減少產(chǎn)品批量。隨之而來的是，成本提升和價(jià)格壓力問題。國內(nèi)第一本“工業(yè)4.0”專著作者王喜文博士在其新書《智能+：新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃解讀》中指出，“工業(yè)4.0”則讓生產(chǎn)靈活性的挑戰(zhàn)成為新的機(jī)遇，將現(xiàn)有的自動化技術(shù)通過與迅速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)相融合來解決柔性化生產(chǎn)問題，實(shí)現(xiàn)智能制造。

從“工業(yè)3.0”時(shí)代的單一種類產(chǎn)品的大規(guī)模生產(chǎn)，到“工業(yè)4.0”時(shí)代的多個(gè)種類產(chǎn)品的大規(guī)模定制。既要滿足個(gè)性化需要，又要獲得大規(guī)模生產(chǎn)的成本優(yōu)勢。所以，“工業(yè)4.0”和“工業(yè)3.0”的主要差別體現(xiàn)在了靈活性上。

“工業(yè)4.0”基于標(biāo)準(zhǔn)模塊，加上針對客戶的個(gè)性化需求，通過動態(tài)配置的單元式生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)規(guī)模化，滿足個(gè)性化需求。同時(shí)，大規(guī)模定制從過去落后的面向庫存生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變?yōu)槊嫦蛴唵紊a(chǎn)模式，在一定程度上縮短了交貨期，并能夠大幅度降低庫存，甚至零庫存運(yùn)行。

在生產(chǎn)制造領(lǐng)域，需求推動著新一輪的生產(chǎn)制造革命以及技術(shù)與解決方案的創(chuàng)新。對產(chǎn)品的差異化需求，正促使生產(chǎn)制造業(yè)加速發(fā)布設(shè)計(jì)和推出產(chǎn)品。正因?yàn)槿藗儗€(gè)性化需求的日益增強(qiáng)，當(dāng)技術(shù)與市場環(huán)境成熟時(shí)，此前為提高生產(chǎn)效率、降低產(chǎn)品成本的規(guī)?；?、復(fù)制化生產(chǎn)方式也將隨之發(fā)生改變。所以“工業(yè)4.0”是工業(yè)制造業(yè)的技術(shù)轉(zhuǎn)型，是一次全新的工業(yè)變革。

自20世紀(jì)70年代開始，計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的應(yīng)用推動生產(chǎn)過程自動化水平的不斷提升。近年來，隨著數(shù)字技術(shù)范疇的迅速擴(kuò)大，軟件與云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析以及機(jī)器學(xué)習(xí)等一起，成為了數(shù)字技術(shù)的重要組成部分。尼爾斯·尼爾森（Nils J. Nilsson）教授作為早期從事人工智能和機(jī)器人研究的國際知名學(xué)者曾經(jīng)這樣給人工智能下定義：“人工智能就是致力于讓機(jī)器變得智能的活動，而智能就是使實(shí)體在其環(huán)境中有遠(yuǎn)見地、適當(dāng)?shù)貙?shí)現(xiàn)功能性的能力。”

當(dāng)前，在全球范圍內(nèi)，大量資本正涌入人工智能，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。漸趨復(fù)雜的算法、日益強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)、激增的數(shù)據(jù)以及提升的數(shù)據(jù)存儲性能，為該領(lǐng)域在不久的將來實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛越奠定了基礎(chǔ)。盡管如此，人工智能以及其他顛覆性技術(shù)主要還是集中于消費(fèi)領(lǐng)域，要真正實(shí)現(xiàn)以科技創(chuàng)新重塑中國經(jīng)濟(jì)，這些前沿技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域及企業(yè)間的大規(guī)模應(yīng)用則更為關(guān)鍵。

相比消費(fèi)者相關(guān)的數(shù)據(jù)，機(jī)器生成的數(shù)據(jù)通常更為復(fù)雜，多達(dá)40%的數(shù)據(jù)甚至沒有相關(guān)性。而企業(yè)必須擁有大量的高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過算法進(jìn)行處理，除此之外沒有捷徑可循。革命性的技術(shù)創(chuàng)新與制造業(yè)的融合充滿挑戰(zhàn)，但潛在的收益無比巨大，能夠幫助企業(yè)尋求最優(yōu)的解決方案，應(yīng)對積弊，創(chuàng)造價(jià)值，比如設(shè)備預(yù)測性維護(hù)、優(yōu)化任務(wù)流程，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線自動化，減少誤差與浪費(fèi)，提高生產(chǎn)效率，縮短交付時(shí)間以及提升客戶體驗(yàn)。

以工業(yè)機(jī)器人為例，其在未來制造業(yè)中的應(yīng)用也擁有巨大的發(fā)展空間。隨著智能組件和傳感器技術(shù)的進(jìn)步，我們可以借助機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)機(jī)器人編程的新方式，通過賦予機(jī)器人一定的思考和自我學(xué)習(xí)能力，使其能夠更加靈活地滿足大規(guī)模訂制化生產(chǎn)的需求。

未來，人工智能將在重塑制造業(yè)的征程中發(fā)揮重要作用。因此，我們要圍繞制造強(qiáng)國重大需求，推進(jìn)智能制造關(guān)鍵技術(shù)裝備、核心支撐軟件、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等系統(tǒng)集成應(yīng)用，研發(fā)智能產(chǎn)品及智能互聯(lián)產(chǎn)品、智能制造使能工具與系統(tǒng)、智能制造云服務(wù)平臺，推廣流程智能制造、離散智能制造、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造、遠(yuǎn)程診斷與運(yùn)維服務(wù)等新型制造模式，建立智能制造標(biāo)準(zhǔn)體系，推進(jìn)制造全生命周期活動。