博拉科技淺談中國企業的智能製造之路

本文首先介紹全球主要的經濟體對智能製造戰略佈局狀況，其次介紹國內製造業的現狀，第三智能製造怎麼在製造業落地，最後探討具體的落地案例。

全球主要經濟體針對將來製造業發展分別制定了符合各自國家特點的工業製造體系：德國的工業4.0、美國的工業互聯網及先進製造業、日本的IJpan戰略等，中國推出中國製造2025和智能製造體系，力爭在將來10年進入製造強國行列。那麼，中國的製造企業如何進行智能製造轉型升級之路呢？一塊兒來了解下吧。

如下是精彩內容整理：

謝謝阿里巴巴創新中心、硬功館，咱們在雲棲TechDay第24期的時候已經作過一場關於工業4.0相關的一個話題，而今天要講的這個話題徹底不一樣，今天要講的是：中國製造型企業的智能製造之路。開始以前我須要先作個簡單瞭解，在座的各位有作軟件的、有作硬件的、有作製造的、有作開發的，有老師有學生，還有其餘等等不一樣的行業，這樣的話個人這個主題就有點難講，個人受衆究竟是誰呢？如今中國製造2025很是火，智造領域也很大，咱們把它延展開以後，跟在座的各位都有點關係，待會在我講的40多頁的PPT裏面你們慢慢可以感覺。

咱們很是有幸，從杭州雲棲小鎮起步而後慢慢走出來，而且即將在寧波阿里巴巴創新中心落地一個全新的項目：專門作工業機器視覺解決方案的公司――寧波博拉智能技術有限公司。博拉自己是作智能製造相關的解決方案，涉及機器人產線自動化、工業物聯網和數控領域的工業雲平臺。昨天我在金華市的兩化融合會議上作了工業大數據和智能製造的主題分享，臺下有400多人，一點都不緊，今天站在這邊卻稍微有點緊張了，緣由是什麼呢？在座的各位可能有些是個人師弟、師妹，有些是個人師兄、師姐，個人本科是在寧波大學唸的，在寧波待了四年時間，也算半個年波人，考研以後纔去了浙江大學。因此我以爲跟寧波是很是有緣的，這也就是爲何咱們但願把視覺公司落地在寧波的緣由，咱們但願跟寧波在座的各位以及咱們將來的夥伴共同來作機器視覺、圖象處理相關的技術和產品，作工業領域視覺相關的深度學習技術。

對於我我的，我是2007年畢業於浙江大學研究生，以後我在一家上市公司整整工做了七年。在這個七年過程中，咱們主要作的是軌道交通訊號控制系統，它是一個閉環的控制系統，涵蓋了列車運行過程當中的安全計算、安全防禦和自動駕駛等技術，其控制系統跟智能製造的相關技術一致的。因此有了七年的紮實的智能控制基礎，我出來作智能製造相關工做的時候，相對來講會走得比較快一點。

今天我會分四個主題來說，首先介紹全球主要的經濟體對智能製造戰略佈局狀況，其次介紹國內製造業的現狀，第三智能製造怎麼在製造業落地？在介紹落地過程當中在座的各位可能會引發共鳴，由於涉及到硬件、軟件有關、電氣、控制、大數據採集分析、以及深度學習相關的技術；最後咱們一塊兒探討具體的落地案例。

 

智能製造戰略佈局

咱們先來看全球範圍內的智能製造的體系佈局，首先是德國的工業4.0，其次是美國的AMP先進製造夥伴計劃、美國工業互聯網計劃，而後是國內的中國製造2025。目前這三個製造體系在全球範圍內佔據主導定位。

德國的工業4.0，能夠總結爲：一個核心、兩大戰略、三大集成、五個特徵和八項措施，這裏咱們只針對與今天主題相關的部分展開詳細探討。

一個核心：工業4.0有一個很重要的核心是CPS（Cyber Physical Systems，中文翻譯爲信息物理系統）。CPS是支撐中國製造202五、德國工業4.0、美國工業互聯網最核心的技術，國內上個月剛剛發佈了CPS白皮書。工業4.0的核心是CPS，它更多的會體如今智能工廠的構建上，也是咱們如今大多數場合講的智能製造，是面向於智能工廠建設的。在建設智能工廠的過程當中，涉及到大量的傳感技術、通訊技術、軟件技術、硬件技術、控制技術、雲計算技術和深度學習相關的技術。

三大集成包括縱向集成、橫向集成和端對端集成。縱向集成是指在生產製造型企業內部，從銷售、設計、研發、生產、製造、物流、售後等全流程數據貫通，旨在描述企業內部各個部門和體系的數據流通。實現縱向集成倒是工業4.0的第一步，咱們寧波的製造業很是發達，但全部這些環節都打通的企業還不是特別多，這偏偏說明了咱們製造業還有很長的路要走。其次是橫向集成，橫向集成體如今企業價值鏈上的數據打通，企業有不一樣的合做方、供貨商、代理商、分銷商等，把這些所有不一樣廠商的數據在業務層面打通，這樣的集成叫橫向集成。最後是端對端集成，端對端集成在德國工業4.0裏面談得並很少，總結爲工程數字化集成更爲穩當一些。工程數字化集成，對於企業來講，從產品設計開始，到生產、製造以及後端的維護，從產品全生命週期的角度所有實現數字化就是工程數字化集成。這個怎麼去理解，如今大多數的生產製造型企業，先採用CAM、CAD等軟件作產品設計，設計後打樣去驗證，樣品驗證後在開始作工藝進行小批量試驗，而後再大批量生產。站在工程數字化集成的角度來說，採用軟件實現產品設計後就用各類仿真技術完成它在設計環節、生產環節和服務過環節的驗證，這個就叫作工程數字化集成。

德國工業4.0有三大主題，剛剛提到的智能製造不少狀況涉及到智能工廠和智能生產等環節，德國的工業4.0也不例外，它的三大主題，第一大主題智能工廠，第二大主題智能生產，第三大主題是智能物流。

八大措施，在座的有沒有作製造業的，能舉手一下嗎？若是作製造業，我們會對這一塊比較熟悉一點，在咱們的製造企業裏，有ERP、PLM、PDM、WMS，有些製造企業已經部署和實施MES系統，可能還有設計仿真系統。德國工業4.0的八大措施，構成了智能工廠相關的整個體系。咱們從下往上來看：第一層，在企業內部構建安全相關的平臺，該平臺是將來數據流通的保證，保證數據的安全性；第二層集成工做流平臺，往上與第三層的ERP、PLM、PDM、 MES、WMS打通，在這個層面完成企業內部的縱向集成；接下來，在企業內部能夠作更多的事情，咱們能夠把供應商、合做方、客戶囊括進來，來實現企業間的橫向集成，使得企業價值鏈上的合做夥伴、供應商、客戶，可以跟企業整個數據平臺鏈接。在這個基礎上，再面向市場，面向客戶，實現德國工業4.0的最終目的C2M（客戶到工廠），客戶這邊任何的需求，直接在工廠實現按需定製，按需生產。因此德國的工業4.0描繪了這樣一幅美好的藍圖，在價值鏈上與客戶之間實現數據全流通。

工業4.0有九大支撐技術：第一項技術，增材製造，3D打印當中的增材打印，特別是涉及到金屬粉末打印，而不是目前咱們在市場上常常見到的模型塑料件打印。第二項技術是AR，這裏只提到了加強現實，沒有提混合現實和虛擬現實，由於加強現實在將來工業領域是有實際的用途，是可以真正落地的。咱們想象一下：當咱們在作產品設計的時候，戴上AR眼鏡就能夠在一個半實物半虛擬的空間裏面實現設計、裝配、調試、調試，這是一件多麼使人振奮的事情！因此德國工業4.0把加強現實做爲九大支撐技術的第二項技術。第三項技術是大數據的採集和分析，這在工業領域的數據分析如今纔剛剛開始，項目正在逐步落地，將來有很大的市場空間。第四項技術：自主意識的機器人，工業領域裝配、焊接、打磨去毛刺、拋光、上下料、碼垛等場景下應用的工業機器人，不能稱呼爲自主意識的機器人；自主意識的機器人，是指在機器人工做的範圍內，經過傳感技術、激光技術和視覺技術，可以作到像人同樣在特定的工做場景下作智能的檢測、自主的執行。因此目前的工業機器人還會不斷髮展，結合傳感技術、數據分析技術、人工智能技術，慢慢會往自主機器人方向發展。第五大技術是仿真技術，剛纔講到的工程數字化集成是德國工業4.0的第三大集成，而數字化集成中的關鍵技術之一就是仿真技術，從產品的設計環節開始，在設計、工藝、生產、運維等環節採用仿真技術，使得產品在沒有實際投產以前，完成工廠階段生產和運維階段的數據仿真和驗證。第六大技術是縱向集成、橫向集成，前面已經講到了企業內部的縱向集成和價值鏈上的橫向集成。第七大技術是物聯網，這裏特指工業物聯網IIOT（Industry Internet Of Things），面向工業領域的物聯網，涉及M2M（Machine To Machine）、傳感技術、雲計算技術、深度學習技術。第八項支撐技術是很是重要的一項技術，叫虛擬空間的安全性，也能夠把它理解成數據空間的安全性。在工業4.0的技術架構下體現全是數據流通，這就須要在數據流通環節的安全保障，要絕對保證數據的安全性。最後一項技術是雲計算技術。這九大技術構建成了工業4.0最核心的支撐技術。

工業4.0的本質究竟是什麼？工業4.0是針對產品生命週期內、價值鏈上、組織管理方式上的一系列變革，將來的研發、設計、生產、銷售、服務都會發生很大的變化，這些變化包括生產流程的數字化、實時價值鏈信息獲取、實時的組織價值鏈優化，最終知足用戶個性化的需求。互聯網裏講究以用戶爲核心，實際上，工業4.0最終要知足的也是用戶的個性化需求，這纔是工業4.0的本質。

講完了德國的工業4.0體系，接下來說講美國的先進製造業夥伴計劃和工業互聯網戰略。德國和美國在智能製造上到底有什麼差異？首先德國跟美國的經濟結構不一樣，德國很早以前就已經在製造業上面特別是高端裝備製造業上尋求突破，整個經濟結構都以高端裝備製造爲主；可是美國不一樣，在2009年中國超過美國成爲全球製造業第一大國以前，美國傳統的製造業在經濟發展過程當中進程緩慢，美國當時提出，要往虛擬經濟方向發展，經過虛擬經濟刺激美國經濟的增加。可是在2008年金融危機發生以後，德國很快的從金融危機恢復過來，而且是第一家從金融危機這個過程中恢復過來並實現快速增加的國家；而美國不同，美國在這個時候真正感覺到了產業空心化的痛，實體經濟被虛擬經濟超越、實體經濟被弱化的痛。因此從2012年開始，美國陸續頒佈了一系列計劃，包括製造業迴歸計劃、包括先進製造業夥伴計劃，還有GE公司提出來的工業互聯網的戰略。

支撐美國先進製造業夥伴計劃的最核心的三大支柱，分別是：技術創新、人才輸送和商業環境改善。第一大支柱是技術創新，美國是個很是崇尚技術創新的國家，它但願經過技術創新來助推製造業的發展，特別是高端裝備製造的發展。第二大支柱是人才的輸送，在座的各位可能會有點疑問了，美國難道還缺人才嗎？可是在製造領域，不少美國的高端人才不肯意往製造這個方向去走，這也是美國面臨的問題，雖然他們的人才不少，可是在製造行業的人才並很少，因此美國提出來要在人才輸送上制定人才激勵政策，來保證人才向製造業迴流。第三大支柱是商業環境的改善，經過各類政策和科研機構的引導，但願可以改善整個美國的商業環境。因此AMP計劃，也就是說先進製造業夥伴關係計劃裏面有三大支柱，其中涉及到技術創新、人才輸送和商業環境的改善。

在先進製造業夥伴計劃裏有很重要的三大應用領域：涉及傳感器技術、控制技術，虛擬化、信息化和數字製造技術，以及先進材料。第一大應用領域，就是製造業中的先進傳感器技術和控制技術，以及平臺系統，美國會藉助在互聯網上的強大優點與製造業結合，造成美國特有的製造業競爭優點；第二大應用領域，在虛擬化信息化和數字製造技術這一塊，美國但願創建數字製造的創新中心來更好的來作引導，創建美國的卓越製造體系；第三大應用領域，經過材料製造卓越能力中心的應用，但願可以推動新材料的分享的發展。

介紹美國先進製造體系的最後，咱們來說講GE公司提出的工業互聯網戰略，這個戰略纔是真正可以跟德國工業4.0相媲美的，甚至在有些方面是超越工業4.0的。GE的工業互聯網分紅三個層次，分別是：智能設備、智能分析、智能決策。智能設備其實很好理解，這是咱們如今可以常常在工廠裏面見到的加工中心，注塑機，壓鑄機等設備，經過傳感技術和通訊技術讓設備上雲，實現數據分析，讓設備變成智能化設備。美國工業互聯網戰略的第一個層面是實現智能設備。第二個層面在數據採集和分析的基礎上作智能分析，包括專家系統、預測算法，來提早預測設備何時會出現故障、什麼部件會出現故障。第三層是智能決策，經過深度學習、人工智能結合咱們採集的大量工業現場數據、企業生產經營過程中的數據來爲企業作經營決策。GE公司在此基礎上提出了著名的「1%的威力」理念，若是GE公司在全球範圍內的航空發動機燃油經濟效益提高1%，可以爲GE公司帶來20億美金的價值。GE在2012年就提出工業互聯網戰略，但願用軟件思惟、互聯網思惟，重塑它在工業帝國的地位。GE工業互聯網總體技術架構分紅了五個層次，第一個層次叫鏈接，把企業內部從銷售、設計、生產、研發、製造、物流等各環節所有鏈接在一塊兒，也稱爲企業的縱向集成，咱們中國不少的製造業的製造是水平還處在第一個層面，而美國的工業互聯網總共有五個層次。第二個層次在鏈接的基礎上作監控，在銷售、設計、生產、研發、製造和物流等每個環節進行數據監控，監控每一個環節到底發生了什麼事情，從而更好的進行企業經營決策。第三個層面，在鏈接和監控的基礎上作分析，基於歷史數據和實時數據進行數據分析，從而有效的解決企業的內部問題，我們中國有部分的優秀企業正走在第三層次的路上。第四層次是預測，發現企業內在的價值，來作經營決策過程中的預測性行爲，好比說預測下個月整個工廠的產能提高多少，要實現預測是很是難的，是基於前面的第一到第三層次的數據基礎上才能完成的。最後一個層次是優化，既然有這麼多大量的數據可以監控、分析、預測，那麼咱們能不能基於這些數據來作企業優化呢？讓咱們整個企業的數據更加優化，來展示「1%效益提高」的威力。這就是工業互聯網五個層次的分析。

剛剛已經講完了兩個國家：德國工業4.0和美國先進製造業夥伴計劃和工業互聯網，接下來咱們來說中國製造2025。中國製造2025能夠總結成「一個目標、兩化融合、三步走戰略、四項基本原則、五大製造方針、五大工程、十大重點發展區域」。「一個目標」就是要讓中國進入製造強國，這個目標很遠很大；「兩化融合」就是在全國各地正在搞的兩化融合會議，但願藉助兩化融合的手段來提高咱們整個製造業的水平，來幫助他們下降生產成本提高生產效益；「三步走戰略」：2025年中國要進入製造強國行列，2035年要進入到製造強國當中的中等水平行列，2045年進入製造強國第一梯隊，也就是要跟美國德國在同一水平線。

我相信你們會很是關心，智能製造涉及到哪一些大的產業呢？這些產業跟在座的各位是否是或多或少都有關聯呢？第一個產業是「信息技術」：集成電路、信息通訊。第二個產業是 高檔數控機牀和機器人，在機器人這個板塊，如今有一個趨勢叫高端產業低端化，國內如今建了不少機器人產業園，將來會更多，可是國內目前機器人本體的設計生產還停留在較低水平。機器人關鍵核心技術包括伺服電機、控制器和減速機，國內沒有突破，因此咱們如今生產出來的機器人，在精度、穩定性和可靠性方面，跟國外的幾大品牌還有很大的差距。固然，高檔數控機牀和機器人這個產業將來依然是很是大的產業。第三個是航空航天產業，包括C919大飛機，包括航空航天設備，這是將來發展空間很大的產業。第四個產業是海洋工程。第五個產業是軌道交通，我本身有七年的時間是在作軌道交通的核心控制系統研發，從整個行業的發展趨勢上來看，從之前的地鐵、高鐵，到如今的有軌電車，甚至向更加高速的軌道交通系統發展，包括馬斯克提出的真空膠囊列車將來也可能會進一步發展，目前在全國範圍內高鐵、地鐵、輕軌、有軌電車正在大規模的鋪開，是一個很大的市場，可是技術和市場門檻比較高。第六個產業是新能源汽車，咱們公司頗有幸在新能源汽車上面也作了一些工做，新能源汽車如今比較核心的仍是會在電池上面，可是電池技術更新換代很是快，因此這個產業還會持續蓬勃發展，可是會跟電池技術的發展結合起來，電池的續航里程、性能、充放電時間，直接影響了整個新能源汽車的發展速度。而後再往下是電力裝備、農機設備、新材料、生物製藥，這十大產業是中國製造2025主推的產業，咱們能夠來關注一下，咱們到底介入了哪些中國大力發展的重點行業。

中國智能製造的特徵是什麼呢？面向用戶實現按需定製，以智能工廠爲載體，打通企業的數據流通，最核心的是以CPS爲核心來作動態組織和實施優化的生產系統。智能製造由三塊構成：智能產品、第智能生產和智能服務。咱們會發現中國製造2025和德國的工業4.0體系很是相像，但與美國的工業互聯網有很大不一樣，緣由就是當前中國製造業的現狀，更加適合走工業4.0這條技術路線。智能產品實際上更多的是指智能設備，怎麼讓傳統的加工設備、注塑設備、壓鑄設備等變成智能化？基本上是經過傳感技術、通訊技術以及大數據技術，讓設備上雲實現數據採集、數據分析和設備預測，讓這些設備變成智能的設備。第二是智能生產，智能製造在不少狀況下咱們特指智能生產或者工廠環節的智能製造。第三是智能服務，阿里這邊有一個著名的理論：在現代設備，數據是生產資料，計算是生產力。我認爲「製造也會變成一種服務」，由於智能製造體系的推進會帶來整個商業模式的變化，帶來組織結構上的變化，將來的加工能力、製造能力會在服務平臺上共享，讓更多的企業享受到服務。

智能生產涉及到研發、生產、物流、製造、銷售和售後六大致系，咱們能不能用一個系統，把這些體系所有鏈接在一塊兒，把全部企業內部的數據所有打通呢？這是咱們接下來想要重點來展開的一個話題。

剛剛講了不少跟智能製造相關的東西，中國製造202五、美國工業互聯網、德國工業4.0，這些體系的核心都是同一個，叫CPS（Cyber Physical Systems，信息物理系統）。在前段時間剛剛中國發布了中國的CPS白皮書，正式規劃了在中國製造2025框架下的CPS技術路線，能夠總結爲「一硬一軟一網一平臺」。「硬」指的是感知和控制系統，包括DCS、PLC、SCADA等系統，相似於這樣的底層控制系統，在CPS裏面把它歸結成「硬」的部分。‘‘一軟’’，在CPS總體技術裏，工業軟件是核心。工業軟件是對生產、設計、研發、製造、經營過程中的經驗、技術、知識積累進行代碼化而造成的軟件，這裏的工業軟件有PDM、PLM、MES等你們比較熟悉的幾大軟件，可是還有不少跟企業相關的好比說知識庫系統，設計庫系統，都屬於工業軟件的範疇。「一網」指的是工業網絡，包括咱們比較熟悉的工業現場總線Profibus、Profinet、DeviceNet、Modbus，還有工業以太網、工業無線網等。最後一個「平臺」也是比較重要的，在上述的基礎上能不能建成一個智能服務平臺呢？只有建成了智能服務平臺，CPS才能發揮最大的做用，只有基於CPS，智能製造最終才能實現。

若是企業完成了相似於一硬一軟一網一平臺的CPS系統建設，企業生產經營過程當中的狀態就可以實施被感知，有沒有問題？問題在哪裏？針對這些問題進行分析，而後作科學的決策，決策以後可以作精準的執行，這樣構成一個閉環的生態系統：智能製造生態系統。

 

國內製造業的現狀

剛剛已經講了德國工業4.0、美國的工業互聯網和中國製造2025，那咱們中國製造業如今到底處在什麼樣的一個水平？剛剛講到中國企業的情況決定了咱們走工業4.0路線比較合適，那麼咱們採用工業4.0的模型來分析目前中國製造業的現狀。德國的企業基本上處於3.0階段，咱們去德國考察參觀過，他們的自動化和信息化程度都很是高，可是咱們中國的不少製造業，特別是浙江省的企業，都是以中小企業爲主的。咱們評估中國的整個製造業，處於工業2.0到3.0之間，有部分優秀的企業作到了3.X，但目前在全國範圍內，3.0以上的工廠屈指可數。這也說明整個製造業還處在一個比較低的發展水平上，將來要達到工業4.0程度，還有很長的一段路要走，走的過程中，咱們還須要補足基礎的建設工做。

站在信息化的角度來說，中國製造業的現狀是企業在上各類系統：CRM、PLM、PDM、ERP等，可是他們不必定真正能把這些系統用好。咱們接觸了很多企業，ERP的功能都沒有徹底用好，僅停留在銷售、倉儲、財務這三大板塊。而ERP只是企業信息化建設的其中一個系統，企業還須要使用PDM、PLM、MES、WMS這些系統。你們都用好了嗎？不必定。如今不少企業在這些系統的互聯互通上、使用上，還存在不少的問題。因此咱們得出來一個結論：即便是站在信息化這個角度，中國的企業還有很長的一段路要走，可是這個市場是很是巨大。

咱們來分析一下整個製造業如今所面臨的狀況：從2013年開始，包括在互聯網行業，中國的人口紅利正在慢慢消失，這個在製造業裏面是最典型的。2013年開始，用工成本逐年上漲，如今國內的製造業的成本與美國相比，咱們的成本是美國的70％，這是一個很費解的數據，爲何咱們如今製造業的成本只有美國的70％了而不是10％、20％呢？其實制形成本受不少因素的影響，美國的人工成本是咱們的好幾倍，可是美國的水、電、氣、運輸、稅收各方面的綜合費用比國內低，綜合體現，咱們製造業成本其實沒有什麼優點。美國從2012年開始就倡導先進製造業迴歸，但願優秀的製造工廠搬回到美國本土去，他們採用了大量的機器人技術，發展機器人來取代人工的工做，因此美國的製造業成本將來還會進一步下降。而如今中國這邊，製造業已經面臨了很大的困境：低端產能特別是勞動密集型產業會往東南亞搬，由於咱們國內的用工成本過高了；中高端的產業與美國、德國、日本依然有較大的差距；因此如今國內的製造業處於一個兩難的境地。不作智能製造，不用相應的技術來提高咱們製造業的水平，接下來會變得很是困難，這迫切促使了咱們作更多的事情來進行技術改造和升級。

中國當前的互聯網技術很是發達，僅次於美國。互聯網走得很快以後，爲咱們帶來了矛盾：以前的生產都是大規模批量生產，好比說一種款式的衣服幾十萬件、上百萬件的生產，一個工件幾十萬件、上百萬件生產；但如今不同了，不少工廠開始接受客戶的定製，不少工廠要作定製化的生產。在企業的生產環節，有大量的設備、大量的流水線，若是說要切換不一樣產品生產的話，若是要作定製化生產、按需規模化生產的話，不少生產線都要淘汰掉，由於不支持這種生產模式，咱們的企業能不能向這個方向轉型是很大的問題。

 

智能製造在製造業如何落地？

講了這麼多製造業的問題，那如何讓智能製造能更好的落地，實現技術升級和轉型呢？咱們把智能製造落地分紅三步走策略，第一步，企業內部數據互聯，對應德國工業4.0的縱向集成，把企業內部經營管理相關的數據所有打通，包括銷售、研發、設計、生產、物流等；第二步，B2B階段，實現價值鏈上全部企業的互聯，包括供應商、合做夥伴和其餘第三方企業，把這些企業之間的數據打通；打通了之後咱們才能實現最終的C2M階段，C2M是指Customer-to- Manufactory，客戶到工廠，工廠層面可以直接接受客戶的定製化需求，實現定製化的生產。這樣的三個階段走起來仍是很困難，由於每個階段涉及到的東西都不少、很大。有些企業能夠考慮同步走三個階段，實現彎道超車，可是須要具有較好的數據基礎。

上圖是一個作得比較優秀的製造型企業的總體架構，即工業化信息化的架構：最底層的是生產車間、生產設備，人、機、料、法、環；第二層是工廠執行層，工廠的執行層能夠用MES系統實現數據貫通，將工廠的人、機、料、法、環鏈接在一塊兒，在生產車間級別實現數據的流轉，這個過程會涉及產線的自動化、產線的數據採集，以及基於數據的生產管理；第三層是企業管理層，涉及ERP、PLM、SAP和WMS系統，在這些系統上實現數據的互聯互通，並與下層的工廠執行層數據實時進行交互；第四層是協同辦公系統，像這樣規模的企業有上百家供應商，每家供應商的產品要具有二維碼實現追溯功能，這些追溯系統要經過協同辦公系統相互打通。這個是目前咱們認爲比較優秀的企業可以作到的工業化信息化系統，還有不少的中小企業無沒法作到四個層次的數據聯通。你們若是要走智能製造這條路，首先要把最爲基礎的部分作好。好比不少企業目前只有ERP，且ERP極可能用的不太好，好比在研發環節，圖紙、設計類的資料沒有很好的進行存檔管理，這樣的企業能夠用PDM系統去管理；有些企業倉儲這作的比較薄弱，沒追溯系統、沒有先進先出功能，這樣的企業能夠採用獨立的WMS系統或ERP的倉管模塊進行跟蹤，實現這些以後能夠作更好的生產管理和供應商協同體系。

優秀的企業可以用ERP進行資源管理，包括人力資源、財務、物料、銷售、生產等；經過PLM作產品研發、產品標準化設計、產品的BOM管理、工藝管理等；經過WMS作倉庫管理，實現庫存管理和優化，實現較高的庫存週轉率；經過MES作車間生產管理，打通資源管理和車間生產管理，更好的進行經營決策；經過這些系統構建企業初步的工業化信息化體系架構。

不少企業的層次結構是金字塔型的，最下面的一層是現場層，包括現場的設備：加工中心、注塑機、壓鑄機等；第二層是控制層，第三層是與流程相關的，第四層是工廠管理層，經過MES作工廠生產管理；最上面是企業規劃層，經過ERP作規劃，系統銷售、財務、供應鏈、物流等。但隨着互聯網不斷髮展，整個商業環境發生了很大的變化，咱們發現企業內部的管理是個網狀結構，而不是層次結構，沒有那麼簡單。因此這個時候中國製造2025當中的CPS的技術應用就很重要了。

中國製造2025的智能製造落地策略應該怎麼作呢？能夠從小處入手：物理實體層是生產線上的設備，信息虛擬層是對設備相關的硬性參數、能耗參數等數據進行採集和分析，而後基於集羣數據和歷史數據，咱們能進行預測性維護和管理。

智能製造落地，怎麼從小處入手？咱們先來看最小的智能製造落地單元，就是你們熟悉的一條生產線，從單一的生產線來實現智能製造策略落地。

咱們舉一個生產線的例子：這條生產線有8臺加工中心、三道工序構成，兩臺機器人負責8臺加工中心的自動上下料，而後再配合上一套物聯網系統，使得生產過程當中每道工序的數據都可以很好的採集和監控。在數據採集的基礎上，即便是這麼小的一條產線，也可以實時的去監測工件在這條產線三道工序上的生產數據，每道工序生產的過程當中發生了什麼事、它的加工的參數是什麼、加工的工藝是怎樣的；有了這些數據，咱們就能夠作工藝方面的監控，按照這樣的工藝路線生產出來的產品行不行、質量怎麼樣、合格率怎麼樣等等；若是數據足夠的話，能夠繼續作工藝預測，預測良品率是百分之九十仍是百分之九十九；在產品加工到後面的幾道工序，甚至能夠運到另一個合做方那邊去，經過追溯系統可以很快的知道：產品是何時生產的、用什麼原材料生產的、生產過程中的參數是什麼，這樣就能夠很方便的進行正向追溯和反向追溯。上述追溯的過程恰好是當前汽車主機廠對汽車零部件供應商的剛性需求，它們要求全部的汽車零部件供應商都要作到正向追溯和反向追溯。因此，智能製造策略的落地，能夠從最小的這個CPS單元，即從產線開始來作。

既然可以把八臺加工中心，兩臺機器人以及自動上下料系統檢測系統鏈接起來，那能不能把第二條線也鏈接起來呢？那能不能把第三條線也鏈接起來呢？

這樣一條一條鏈接進來以後，在數據環節所有打通以後，就構成了上圖的CPS智能服務平臺，這裏顯示的是三條線，實際當中能夠是四條線或更多的生產線，在這樣的系統上，能夠實現一個智能服務的平臺。

既然能夠將工廠的每條生產線都連通，那麼每一條線的生產情況、設備狀態、生產效率均可以直觀的呈現，而後將數據和MES打通，就很容易實現計劃排產和計劃跟蹤。銷售訂單分解後變成工單到第一條線、第六條線，每條產線的生產效率、故障率、良品率等均可以清洗的知道，這樣每條產線計劃排下去以後能夠很好的進行實時反饋和跟蹤，計劃的準確度會很是高。因此，智能製造的落地策略實際上是從很小的點開始，慢慢構建出一個大的服務平臺的。在單元級別、系統級別，和系統之系統級別實現總體的經營、生產過程當中的數據監測和優化，從而實現從狀態感知、數據分析到精確執行的各個階段，也就是可以實現智能製造的各類策略。

 

落地案例分析

接下來咱們來看具體落地的案例。上圖是一個比較典型的基於數據化的生產線：8加工中心、2臺機器人（其中一臺機器人在導軌上自由移動）、一套物聯網系統，實現自動上料、下料、自動加工和檢測。藉助物聯網系統實現每一個工件在這八臺加工中心加工過程的數據追蹤；後端有一個視覺檢測，產品工件下來以後視覺系統會對產品的尺寸、表面瑕疵進行檢測，且檢測數據與產品工件掛鉤。這樣的一套系統，工件在上料環節實現激光打標獲得惟一的身份證，接下來的第一道、第二道和第三道工序，每道工序加工過程中的數據都跟二維碼關聯，後道的視覺檢測數據也與二維碼關聯。這樣，不只僅可以知道生產線天天的生產產量，還能經過生產數據計算設備的運行效率、產線OEE效率和良品率狀況，更重要的還能對產品的生產過程實現正向追溯和反向追溯。

這個案例其實也相似，比以前的案例規模上更大一點，涉及到了20臺加工中心，工廠內部機加工環節一半的生產線都在這裏。這個案例由4個單元構成，其中每一個單元由5臺加工中心和2臺機器人和一套物聯網構成。經過機器人來實現自動上下料，機器人前端裝備機器視覺，負責上料的柔性化抓取，經過視覺能夠實現不一樣品種、不一樣規格的工件放到不一樣的加工中心進行加工。這個案例有比較好的一個優點，5臺加工中心每臺均可以加工不一樣的工件，實現多品種、小批量的柔性生產。在這個上面咱們可以看到一個縮影，柔性化製造也就是智能製造當中的一個核心須要，若是一條產線須要頻繁的切換，那麼產線對應的工裝夾具和配套的設備都須要切換。這條生產線在設計之初就考慮到了至少每一個單元五種產品的靈活的切換，由強大的物聯網提供系統支撐，更好的支持客戶的定製化需求，更好的支持多品種、小批量產品的生產。

這個案例是給一個比較大汽車零部件客戶作的智能製造單元系統。這個系統中機器人是最基本的配置，用機器人實現全流程的裝配和檢測，而物聯網介入到每一道裝配和檢測的工序，全部的數據所有與工件的二維碼實現匹配，進行生產過程的數據跟蹤，與MES系統、ERP和PDM實現互聯互通，讓整個生產經營決策有依據，實現基於數據的經營決策。

這個案例是幫杭州下沙的一家公司作全廠物聯網項目。從ERP的訂單開始經過MES系統來進行高級排程，銷售訂單被分解成生產工單，將生產計劃排到某個工廠上、排到某條生產線上、排到每一個工位上。這樣整個生產過程中全部的數據都可以很容易的在MES層實現全面監控，繼而與PLM、WMS、ERP打通。因此在生產經營環節咱們可以知道銷售訂單目前執行到什麼程度，生產環節目前原材料是否足夠、設備效率是否能夠支撐生產、生產了多少、還有多少沒有生產、還須要多少時間、何時開始包裝運輸等，至關於整個生產經營活動當中打通了全部的數據，經過把車間數據跟ERP、PDM、WMS結合在一塊兒，打通了整個生產經營環節當中的數據。

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