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       制造业面临的的挑战
       中国已成为全球制造业第一大国。世界500种主要工业品中，中国有220种产品产量位居世界第一。钢铁、煤炭占全球产量的一半，水泥占世界产量的60%，化纤产品、造船、汽车、家电….全球产量第一。 载人航天、探月、深潜....跃身世界前列。我们可以自豪的说我们取得了举世属目的成就。
       但是我国工业自主创新能力不强。一些关键装备、核心和关键技术依赖进口，自主品牌缺乏，缺少具有国际竞争力的大企业大集团。在国际产业链的分工中我们处于价值链的低端，一部苹果手机在中国组装只分得1.8%的利润，而苹果公司一个零件不造获得58.5%的利润，高附加价值的的部分被发达国家把持。资源环境难以支撑。中国粗钢、水泥、煤炭产量世界第一，但GDP只占全球的9.5%。2012年中国能源消费量达到36亿吨标煤，按照现有模式完成中国的工业化进程，显然不现实。投资、消费、出口比例失衡。长期以来，工业发展过度依靠投资拉动，“十一五”期间投资年均增长25.5%，2013年固定资产投资42.7万亿，投资对经济增长的贡献率高达50.4%，造成能源原材料价格上涨、地方负债增加、部分行业产能过剩严重，发展的风险和隐患突出。外贸依存度高达50-60%，受国际市场波动影响大，抗风险能力低。随着土地、劳动力、原材料、燃料动力等要素成本的全面、快速上升，中国传统比较优势将逐步削弱，亟待形成新的竞争优势。管理模式、流程、制度落后。受近40年计划经济的影响，面向市场的采购、销售模式改变了，但是企业内部的管理模式、流程、制度和新型工业化不匹配。两化融合还有很长的路要走。设计智能化、产品智能化、管理现代化、决策科学化、制造自动化、智能化、网络化与发达国家比还有差距。
       为了改变上述状况，国务院提出了工业转型升级的规划：“工业转型升级，要坚持走中国特色新型工业化道路，按照构建现代产业体系的本质要求，以科学发展为主题，以加快转变经济发展方式为主线，以改革开放为动力，着力提升自主创新能力;推进信息化与工业化深度融合，改造提升传统产业，培育壮大战略性新兴产业，加快发展生产性服务业，全面优化技术结构、组织结构、布局结构和行业结构;把工业发展建立在创新驱动、集约高效、环境友好、惠及民生、内生增长的基础上，不断增强工业核心竞争力和可持续发展能力，为建设工业强国和全面建成小康社会打下更加坚实的基础。”这是英明的决策。但是制造业转型升级的方向究竟在何方呢?我们应该借鉴国外新一轮工业革命的发展趋势。

       新一轮工业革命的兴起
       关于新一轮工业革命，国外有许多计划和文章。如美国的未来学者杰里米·里夫金发布了专著《第三次工业革命》，以蒸汽机为代表的第一次工业革命;以内燃机为代表的第二次工业革命;以可再生能源为代表的第三次工业革命。
       德国提出工业4.0，他们认为第一次工业革命是18世纪60年代至19世纪中期掀起的通过水力和蒸汽机实现的工厂机械化;第二次工业革命是19世纪后半期至20世纪初的电力广泛应用;第三次工业革命是20世纪后半期出现的，应用电子、信息技术进一步提高生产自动化水平;今天提出的第四次工业革命则是以信息物理融合系统为特征的新的工业革命。
       德国“工业4.0”概念包含了由集中式控制向分布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”概念即是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。该战略旨在通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统—信息物理融合系统CPS(Cyber-Physical System)相结合的手段，将制造业向智能化转型。
       德国工业4.0提出了八项行动计划，包括：第一，标准化和参考架构是实现纵向集成、横向集成和端到端三项集成的基础;第二，在CPS环境下实现整个价值链的复杂管理;第三，宽带互联网基础设施，提供可靠、安全的通信;第四，为生产安全、信息安全提供保障;第五，智能工厂改变了人们的角色、内容、流程和环境，需要进行工作组织的再设计;第六，培训和持续的专业发展，改变工人的工作和技能;第七，监管框架，新的制造环境，需要新的法律、准则的支持;第八，不断提高资源利用率和工作效率。工业4.0提供了充分的灵活性、柔性的制造环境，从而可以为客户提供个性化的产品和服务。在大数据的支持下进行优化，提高了资源的利用率和系统的效率。创造出在高工资条件下仍然具有竞争能力。
       美国通用电气GE公司在2012年秋天提出工业互联网(IndustrialInternet)的概念。2014年4月在美国波士顿，由AT&T、思科、通用电气IBM和英特尔宣布成立工业互联网联盟(IIC)，以期打破技术壁垒，通过促进物理世界和数字世界的融合。同年6月成员已发展到50名。 2014年10月9日，通用电气宣布其40款工业互联网产品，为公司增加超过10亿美元的收入。涵盖了石油天然气平台监测管理、航空发动机在线监测和优化管理、铁路机车效率分析、医院管理系统、提升风电机组电力输出、电力公司配电系统优化、医疗云影像技术等一系列提升管理效率、降低运营成本的软件产品。GE公司开发的Predix工业大数据与分析平台将开放给第三方用户和软件商，实现与软件开发商和解决方案提供商的产品实现对接。
       工业互联网是继工业革命、互联网革命之后的第三场革命。工业互联网是指全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。它通过智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业、激发生产力，让世界更美好、更快速、更安全、更清洁且更经济。

       工业互联网的三个要素包括：
       智能机器：
       以崭新的方法将现实世界中的机器、设备、团队和网络通过先进的传感器、控制器和软件应用程序连接起来。
       高级分析：
       使用基于物理的分析法、预测算法、自动化和材料科学，电气工程及其他关键学科的深厚专业知识来理解机器与大型系统的运作方式。
       工作人员：
       建立员工之间的实时连接，连接各种工作场所的人员，以支持更为智能的设计、操作、维护以及高质量的服务与安全保障。
       GE公司认为机器自身的潜能已经发挥到极致了，只有通过智能机器、智能系统、智能决策，实现企业资产、设备、机群、网络的优化，为企业创造新的价值。他们预测如果通过上述的优化，在航空、电力行业减少1%的燃料消耗，在石油天然气行业减少1%的成本，在铁路、医疗行业提高1%的系统运行效率，那么到2025年，可使世界的GDP提高15万亿美元，通过数据进行决策，企业的生产力可以高出5-6个百分点。
       工业互联网的催化剂和推动力是以下几个方面：
       设备智能化：
       将设备加入传感器和智能化改造，使其具有联入互联网并传输数据的能力。
       高级分析方法：
       可使来自不同设备制造商的相似资产或不同资产种类的数据实现深度融合的新数据标准，能使数据更快转换成信息资产并为集成和分析做准备的技术构架等。
       系统平台：
       在技术标准和协议之上，新的系统平台能使资源管理系统在共享框架或结构之上建立具体应用。供应商、设备制造商和消费者之间的新关系可以在这个平台上得到持续维护。
       作业流程：
       充分整合信息到决策流程，以便创新业务实践。用以监控机械数据质量的流程。能协调各资源管理系统安排的先进法律程序等。
       基础设施：
       工业互联网需要一个适宜的主干网。数据中心、宽带网络都是信息通信技术基础设施的一部分，他们需要进一步发展，并用以连接行业和地域之间不同的机器、系统和网络。
       工业互联网、德国工业4.0与中国两化融合的比较
       工信部苗圩部长在讲到德国工业4.0与中国两化深度融合时，用了三个关键词：“如出一辙、异曲同工、殊途同归”。下面我们用一张表将工业互联网、德国工业4.0和中国的信息化与工业化深度融合做一个比较。
       从产品智能、互联互通、制造智能、经营智能、服务智能、大数据分析和先进制造几个维度，对工业互联网、德国工业4.0和我国的两化融合做一个比较可以看出：美国GE公司的工业互联网，强调智能产品、互联、大数据、服务，没有涉及制造环节。但是2014年10月24日，GE公司在上海发布了《未来智造》白皮书，提出：由工业互联网、先进制造和全球智慧所催生的新一轮工业变革。由此可见，德国工业4.0，美国工业互联网+未来制造，中国两化深度融合对新一轮工业革命的认识高度一致。智能制造、智能工厂是主要特征，这和德国工业4.0和我国的两化融合高度契合。

       离散制造业智能制造的内涵
       1 智能制造的定义和内涵
       智能制造系统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，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。它对制造自动化的概念进行了更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。“智能制造国际合作研究计划JIRPIMS”明确提出：“智能制造系统是一种在整个制造过程中贯穿智能活动，并将这种智能活动与智能机器有机融合，将整个制造过程从订货、产品设计、生产到市场销售等各个环节以柔性方式集成起来的能发挥最大生产力的先进生产系统。”
       与传统的制造相比，智能制造具有如下特征：
       自律能力：
       智能制造过程具有能感知与理解环境信息和自身信息，并进行分析判断和规划自身行为的能力。具有自律能力的设备称为“智能机器”，“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。 值得注意的是，强有力的知识库和基于知识的模型是自律能力的基础。
       人机一体化：
       目前IMS不单纯是“人工智能”系统，而是人机一体化智能系统，它不仅具有逻辑思维，形象思维还具有灵感(顿悟)思维。 它能够独立承担起分析、判断、决策等任务。 人机一体化智能系统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。
       因此，在智能制造系统中，高素质、高智能的人将发挥更好的作用，机器智能和人的智能将真正地集成在一起，互相配合，相得益彰。
       虚拟现实技术：
       虚拟现实技术是实现虚拟制造的支持技术，也是实现高水平人机一体化的关键技术之一。虚拟现实技术是以计算机为基础，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，从感官和视觉上使人获得完全如同真实的感受，但其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，是智能制造的一个显著特征。
       自组织和超柔性：
       自组织和超柔性是指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，所以称这种柔性为超柔性，如同一群人类专家组成的群体，具有生物特征。
       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，在运行过程中自行进行故障诊断，并具备对故障自行排除、自行维护的能力。这种特征使智能制造系统能够自我优化并适应各种复杂的环境。智能制造对于不同的行业其需求是不同的。
       2 流程工业智能工厂
       最近几年欧美国家针对流程工业提出了“智能工厂”的概念。流程工业智能工厂由商业智能、运营智能、操作智能三个层次组成，如图2所示。 图2 流程工业智能工厂
       3 离散制造业智能工厂
       离散制造业与流程工业相比较，首先在底层制造环节由于生产工艺的复杂性，车、铣、刨、磨、铸、锻、铆、焊对制造装备的智能化要求很高，投资很大。与原材料工业相比较，离散制造业特别是装备制造业、家电、消费电子等产品大都要求产品智能化，设计智能。图3给出离散制造业智能工厂的框架。
       在信息物理融合系统的CPS的支持下，构建智能制造、智能经营、智能设计、智能产品、智能决策五大系统。要做到纵向、横向和端到端的集成首先要有一系列的标准的支持，信息安全的保障。
       信息物理融合系统CPS：
       通过物联网、服务网将制造业企业设施、设备、组织、人互通互联，集计算机、通讯系统、感知系统为一体，实现对物理世界安全、可靠、实时、协同感知和控制。对物理世界实现“感”、“联”、“知”、“控”。 如图4所示。
       智能设计：
       应用CAD/CAE/CAPP/CAM/PDM技术，在设计知识库、专家系统的支持下进行产品创新设计。在虚拟环境下设计出数字化样机，对其结构、性能、功能进行模拟仿真，优化设计，实验验证。支持并行设计、协同设计。在工艺知识库的支持下进行工艺设计、工艺过程模拟仿真。最大限度缩短产品设计、试制周期，快速响应客户需求，提高产品设计的创新能力。
       智能产品：
       智能产品要具有感知、分析、推理、决策、控制功能。具有信息存储、传感、无线通信功能，进入物联网，实现远程监控、远程服务。它是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。如智能加工中心、自适应数控机床、自动驾驶汽车、智能仪表。
       智能经营：
       在物联网和务联网支持下的整个价值链上从客户需求、产品设计、工艺设计、智能制造、进出厂物流、生产物流等全过程的协同供应链的优化和管理，使得任何客户的需求、变动、设计的更改，在整个供应链的网络中快速传播，及时响应。制造服务全过程的管理。着眼于产品全生命周期，从用户需求、设计制造、卖方信贷、产品租赁、售后服务、直至回收再利用全过程的管理和服务。在上述全流程过程中的契约、协议、交易、法律、互联网金融的支持。全价值链上资源优化利用，意外的处置，生产安全、信息安全、绿色环保等一系列的保障措施。
       智能制造：
       使用智能装备、智能物流、制造执行系统，实现整个生产制造过程的优化控制、智能调度、生产及设备运行状态监控、质量管理、车间绩效等。对生产、设备、质量的异常作出正确的判断和处置。实现制造执行与运营管理、研发设计、智能装备的集成。实现设计制造一体化，管控一体化。
       智能决策：
       在智能工厂的环境下，将产生大量的数据包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，用大数据的处理技术，进行建模、数据抽取、分析使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。提高决策的遇见性和准确性。对于工业企业大数据的开发利用可以用于市场和客户的分析，争取、发展和留住客户;优化企业运营，使资源利用最大化，降低成本;全面了解、深入洞察和控制财务风险;创建新的业务模式等。
       智能制造之路
       对于一个制造业企业特别是离散制造业企业，要全面实现智能化是一个浩大的工程。需要大量的资金，人力资源的投入，绝不是一蹴而就的事。正如“中国制造2025”的规划，要用第一个十年进入世界第二方阵，第二个十年进入第一方阵，第三个十年完成中国从制造大国向制造强国的转变，在制造业的主要领域我们要具有创新引领的能力和明显的竞争优势，建成全球领先的技术体系和产业体系。这是中国制造2025的愿景和目标，也应该成为每一个企业的愿景和目标。这样一个宏伟的目标不是短时间能完成的。所以我们一定要总体规划，分步实施，重点突破，效益为先的方针。
       总体规划，分步实施
       建设智能制造系统，智能工厂是一项长期、艰巨、复杂的系统工程，必须按照“总体规划，分步实施，重点突破，效益为先”的原则进行规划。首先要将其纳入企业的长期发展战略，5-10年企业发展愿景是什么，我们要成为什么样的企业，在国内和国际上我们在某一特定领域占有什么位置。制定企业长远发展的战略目标，抓住获取企业核心竞争能力这条主线，从而知道我们需要创新研发什么样的产品，什么样的制造技术，什么样的经营模式，什么样的服务。在这样清晰的战略目标指引下制定总体规划，分析制约企业发展的瓶颈，排出先后顺序，制定分阶段的目标和内容。
       抓住获取企业可持续发展的核心竞争力这条主线
       什么是企业可持续发展的核心竞争能力，能为客户创造高的价值，超越竞争对手，很难复制和模仿的竞争能力。降价竞争从来不可能获得可持续竞争优势，引进一项新技术或新产品获得的竞争优势并不是可持续的。拥抱互联网，走智能制造的路，逐步实现研发设计智能化、产品智能化、经营管理智能化、制造智能化、服务智能化、决策智能化，这是制造业的发展方向。
       智能制造也要进行投资效益分析
       建设一个自动化、智能化的工厂是要花费大量资金的，为了智能化而智能化，不进行投资效益分析是不行的。中国劳动力成本是在逐年上升，但是与发达国家比较仍然是低的，在企业的若干生产活动中仍然有许多活动用人比用机器更合理、更便宜。要首先选择那些质量、效益、安全综合效益好的环节实施智能化，不要盲目追求全盘自动化、智能化。企业要结合自身的情况、所处的发展阶段、技术水平、经济实力，量力而行。二十多年前一个863/CIMS示范企业盲目追求制造自动化，向银行贷款大笔资金，背上沉重的负债，企业从此一蹶不振，这是一个沉重痛的教训。所以搞智能制造也要进行投资效益分析。
       发挥企业的主体作用
       随着新一轮工业革命的兴起，国家实施“中国制造2025”，“智能制造试点示范专项行动”，“互联网与工业融合创新”等项目相继开展，这是非常重要的。政府组织、引导、鼓励企业走新型工业化的道路。但是一定要坚持市场主导，企业为主体的思想，企业对投资效益负责。