面向智能制造的工业互联网技术创新

面向智能制造的工业互联网技术创新

作者：郑松

来源：《中国工业评论》2015年第06期

工业互联网在智能制造的生产体系中承担着数据通信和信息融合的重要任务，是智能制造系统中不可或缺的组成部分。科学分析工业互联网的内涵并揭示其在智能制造中的作用，对于正处在转型升级关键期的中国经济来说意义重大。

发达国家的再工业思潮与作为新经济代表的中国的工业化和信息化深度融合发展模式，几乎在同一时期推出，预示着人类工业文明的发展又到了一个新的转折点。2012年11月，美国GE公司发布了《工业互联网：突破智慧与机器的界限》白皮书。2013年4月，德国政府在汉诺威工业博览会上提出了“工业4.0”的国家发展战略。2015年上半年，中国政府提出“中国制造2025”的发展规划。世界上规模最大的几个经济体不约而同地提出各自的发展战略，并且都把工业互联网和智能制造紧密地联系在一起，这绝对不是一种巧合。在此背景下，分析工业互联网的内涵，并揭示它在智能制造中的作用，对于正处在转型升级关键期的中国经济来说是非常有意义的。

工业互联网的内涵

从目前工业界关于工业互联网的研究与实践情况来看，要想给出工业互联网的准确定义，还是一件比较困难的事情。众所周知，全球互联网应用始于上个世纪90年代，距今虽然只有短短的20年左右的时间，却带来了许许多多令人瞩目的变化。从电子邮件、企业与政府的网页，直到娱乐、购物、旅游等生活的方方面面，人们时时刻刻都在互联网的世界里感受着工作和生活的变化。如今，人们已经感觉到互联网能够做的事情还远不止于这些，互联网还可以在智能机器之间的相互连接方面发挥重要的作用，并促成人与机器的高度协同。根据美国思科公司的报告，到2020年世界人口预计是76亿，平均每个人要连接的设备将达到6.58台，而这个数字在2003年只有0.08台（图1）。这充分说明随着工业软件和大数据分析技术的持续演化，工业互联网将赋予工业价值更多新的内涵，从而成为改变人类生活和生产方式的新动力。今天的信息技术能够给工业互联网提供三种能力：一是机器与机器之间是可互通的；二是机器与人之间是可交互的；三是数据、软件与物理世界之间的关系是可重新定义的。工业互联网对于现代工业生产的意义在于它把“互联网的思维”作用到了产品设计、制造、应用和服务的全过程，实现了生产人员、机器和数据的有效连接与融合，从而达到资源配置优化、产品生产总拥有成本最低且品质最佳的目的。

除了工业互联网外，现阶段同样受到高度关注的新概念还有云计算、物联网和工业4.0等热词。事实上，我们认为这些概念都是同一个问题的不同方面，只是观察的角度不同而已。云计算和物联网更多的是在技术实现的层面上去勾画一种计算资源与物理环境深度融合的体系架构，是工业互联网或工业4.0这类新生产方式的技术基础。2006年，美国科学院发布的《美国竞争力计划》还提出了一种称作“信息物理系统”（CPS）的新概念及其相应的研究规划，这同

样也是为未来更大规模的计算智能系统研究和应用建立必要的理论基础，提供更有效的技术架构。相对来说，德国提出的工业4.0战略更注重在工厂层面的智能化技术的发展及应用；而美国提出的工业互联网战略则更强调如何从产业链上去挖掘信息的价值，以及如何从大数据的融合中去全面提升产品全寿命周期的价值，从而实现更少的资源消耗、更高的产品质量、更好的技术性能、更周全的运维服务等目标。显而易见，无论是工业互联网还是工业4.0战略，都需要给信息技术的内涵和外延注入更多新的元素，使得自动控制、机器学习、网络通信、数据挖掘等一般方法能够在新的技术环境中得到最有效的应用。

智能制造生产体系

谈到工业互联网，就不能不涉及智能制造。因为如果没有工业互联网强大的计算与通信能力支撑，智能制造的生产体系也就无法建立。智能制造是指在工业制造的各个环节采用高度柔性与高度融合的方式，通过计算机来模拟人类专家的知识，进行生产组织与产品加工的一种活动。要实现智能制造的生产模式，必须具备以下几个基本的特征：即生产过程已经实现了数字化和自动化；生产过程的各个环节，甚至于供应链和产业链之间，均已实现了信息的互联互通；生产过程的管理，包含资源的配置、流程的设定、效能的优化等事务均已采用数据融合、机器学习等方法进行处理。目前，美国、日本和德国等少数几个工业发达国家，在部分工业产品生产过程中已初步采用了智能制造的生产模式。例如，美国智能制造领袖联盟（SMLC）在2013年开始建造“开放的智能制造技术平台”，这是一种可以运用数据建模和仿真技术的通用平台，通过高仿真建模和新型传感器，可实现对过程设备的实时控制和在线优化，从而大幅减少能耗，并主动地管理整个生产系统、工厂乃至供应链的能源使用情况。在德国，西门子公司的可编程控制器制造厂通过网络控制技术，使得工厂内大多数设备能够在脱离人类操作的情况下对零部件进行选择和组装。有趣的是执行这些智能控制算法的机器也就是同一个生产线的产品，这至少说明智能制造也并非是难以实现的复杂技术。

一般来说，智能制造生产体系是由复杂的系统组成的，其复杂性一方面来自智能机器的计算机理，另一方面则来自智能制造网络的形态。依靠这些复杂的元素，智能制造生产体系能够给工业企业带来相当多的效益。与传统的生产方式相比，智能制造需要更多的传感元件，也需要像机器人那样更加精巧的执行设备。这些元件和设备提供的信息可以为智能制造提供必要的控制和决策依据。在美国GE所规划的智能制造生产体系中，甚至还包含了安装在产品（例如航空发动机）中的大量传感器，它们可通过工业互联网获得实时的信息综合，从而为这些产品的优化运行提供科学的决策依据。智能制造一般情况下都不是孤立的系统，而是由大量的生产环节或以产业链的方式连接起来的部分组成的。这些部分能否协同执行，主要取决于它们之间信息互联互通的技术性能。此外，在智能制造生产体系中，不仅在机器的自动化与智能化工作方面需要大量的数据采集和计算，而且在制造执行层面的管理上也需要大量的数据融合与分析。由此可见，在智能制造生产体系复杂性的背后，人们所遭遇到的问题实质上是如何去处理规模巨大的生产过程或产品特性的状态数据。20多年的发展实践表明，将互联网技术引入到智能制造的生产体系中来，是解决这类问题的最有效方法。