3.4　德国工业4.0的智能制造

“工业4.0”重点研究两大主题——智能工厂和智能产品，归根结底是要实现智能制造。可以从智能化的产品、智能制造过程、智能工厂／车间、智能制造新模式／新业态几个方面来理解并认识智能制造。

1．智能化的产品

所谓智能化的产品是指深度嵌入信息技术（高端芯片、新型传感器、智能控制系统、互联网接口等），在其制造、物流、使用和服务过程中，能够体现出自感知、自诊断、自适应、自决策等智能特征的产品。和传统非智产品相比，智能产品具有故障诊断功能，能够实现对自身状态、环境的自感知；具有网络通信功能，提供标准和开放的数据接口，能够实现与制造商、服务商、用户之间的状态和位置数据的传送；具有自适应能力，能够根据感知的信息调整自身的运行模式，使其处于最优状态；能够提供运行数据或用户使用习惯数据，支撑进行数据分析与挖掘，实现创新性应用等。

智能化的产品可分为3个方面：一是面向使用过程的产品，二是面向制造过程的产品，三是面向服务过程的产品。

2．智能制造过程

智能制造过程包括设计、工艺、生产管理和服务过程的智能化。

（1）智能化的设计。通过智能技术在设计链各个环节上的应用，使设计创新得到质的提升。通过智能数据分析手段获取设计需求，进而通过智能创成方法进行概念生成，通过智能仿真和优化策略实现产品的性能提升，辅之以智能并行协同策略来实现设计制造信息的有效反馈，从而缩短产品研发周期，提高产品设计品质。

（2）智能化的工艺装备。智能化的工艺装备能对自身和加工过程进行自感知，对与加工状态、工件材料和环境有关的信息进行自分析，根据零件的设计要求与实时信息进行自决策，通过“感知—分析—决策—执行反馈”闭环，不断提升装备性能及其适应能力，使得加工从控形向控性发展，实现高效、高品质及安全可靠的加工，实现设备与人的协同以及虚拟／虚实制造。

（3）智能化的生产管理。在工厂或车间中，通过智能化技术和智能管理，实现生产资源最优化配置、生产任务和物流实时优化调度、生产过程精细化管理和智慧科学管理决策。内容涉及：智能计划与调度、工艺参数优化、智能物流管控、产品质量分析与改善、设备预防性维护、生产成本分析与预测、能耗监控与智能调度、生产过程三维虚拟监控、车间综合性能分析评价。

（4）智能化的服务。通过泛在感知、系统集成、互联互通、信息融合等信息技术手段，将工业大数据分析技术应用于生产管理服务和产品售后服务环节，实现科学的管理决策，提升供应链运作效率和能源利用效率，拓展价值链，实现在线监测、远程诊断和云服务，为企业创造新价值。

3．智能工厂／车间

智能工厂／车间的特征主要体现在3个方面，一是具有自适应性，具有柔性、可重构能力和自组织能力，从而高效地支持多品种、多批量、混流生产；二是产品、设备、软件之间实现相互通信，具有基于实时反馈信息的智能动态调度能力；三是建立预测制造机制，可实现对未来的设备状态、产品质量变化、生产系统性能等的预测，从而提前主动采取应对策略。

4．智能制造新模式／新业态

随着技术的进步，将涌现出一些全新的制造模式，或者叫新业态。这里主要介绍两种，一是网络协同制造或云制造模式，二是大规模个性化定制模式。

在网络协同制造模式中，网络化资源协同平台实现产业链不同环节企业间系统的横向集成，信息数据资源交互共享；并行工程实现异地的设计、研发、测试、人力等资源的有效统筹与协同；动态分析、持续改进，在生产组织管理架构方面实现敏捷响应和动态重组。

在大规模个性化定制模式中，产品采用模块化设计，可进行个性化组合；基于网络的个性化定制服务平台，利用大数据技术对个性化需求进行挖掘和分析，形成个性化产品数据库；企业设计、生产、供应链管理、服务体系实现集成和协同，匹配个性化定制需求。

新业态下，智能制造系统将演变为复杂的“大系统”，制造过程由集中生产向网络化异地协同生产转变，企业之间的边界逐渐变得模糊，制造生态系统显得更为重要，单个企业必须融入智能制造生态系统才能生存和发展。