2011年漢諾威工業(yè)博覽會，德國人工智能研究中心董事兼行政總裁沃爾夫?qū)?瓦爾斯特爾教授在開幕式中提到，要通過物聯(lián)網(wǎng)等媒介來推動第四次工業(yè)革命即工業(yè)4.0，提高制造業(yè)水平。

2013年4月漢諾威工業(yè)博覽會上正式推出工業(yè)4.0，其核心目的是為了提高德國工業(yè)的競爭力，在新一輪工業(yè)革命中占領(lǐng)先機。

幾乎同時，美國在2012年左右提出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，意在推動制造業(yè)信息化、數(shù)字化、智能化。通過集成流程、數(shù)據(jù)主線、數(shù)字孿生等軟件技術(shù)，采集工廠各階段的數(shù)據(jù)，連接設(shè)備、連接供應(yīng)鏈上的各種資源，進行工業(yè)大數(shù)據(jù)分析，人工智能的云計算來迎接新的工業(yè)革命。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)4.0從表面論述看各有側(cè)重，一個側(cè)重工業(yè)制造，一個側(cè)重工業(yè)服務(wù)，但究其本質(zhì)都是實現(xiàn)智能制造與智能服務(wù)，具體就是個性化定制，服務(wù)延伸化。

多品種小批量的按單生產(chǎn)模式已成為常態(tài)，但多品種小批量生產(chǎn)模式的企業(yè)在實踐中常遇到諸多越來越復雜的問題：需求不確定；研發(fā)周期短；多品種并行；資源共享易出現(xiàn)瓶頸；計劃排程應(yīng)變差；設(shè)備、產(chǎn)線難以柔性應(yīng)對;質(zhì)量工藝無法迭代可靠；成本無法大規(guī)模化并精確化，監(jiān)控訂單進度難；物料需求變化多變，導致缺料與采購延遲嚴重……它們導致企業(yè)“三高”長期存在，即較高的訂單延遲率、高庫存、居高不下的成本。

制造企業(yè)要在這個復雜系統(tǒng)中可持續(xù)地盈利，就必須采用各種新思維、新技術(shù)、新模式。轉(zhuǎn)型大規(guī)模定制與個性化生產(chǎn)方式，引入工業(yè)物聯(lián)、大數(shù)據(jù)、云計算及人工智能等以迎接新時代的到來。

工業(yè)4.0是以智能制造為主導的第四次工業(yè)革命，旨在通過充分利用信息通信技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)空間虛擬系統(tǒng)，信息物理系統(tǒng)（CPS）相結(jié)合的手段，將制造業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型。基于信息物理系統(tǒng)CPS、物聯(lián)網(wǎng)IoT和互聯(lián)服務(wù)IoTs產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)流（即工業(yè)大數(shù)據(jù)）的采集與分析，云計算形成個性化或私人訂制的智能生產(chǎn)。主要體現(xiàn)在四個方面：1、智能工廠。2、智能制造。3、智能供應(yīng)鏈。4、智能服務(wù)。

當前全球工業(yè)市場正面臨著巨大的變革：更新周期縮短、差異不斷變大、產(chǎn)品個性化突出、向服務(wù)化延伸，構(gòu)建的兼具個性化和數(shù)字化的產(chǎn)品與服務(wù)生產(chǎn)模式，突破了傳統(tǒng)的行業(yè)界限，催生出新的活動領(lǐng)域和合作形式，創(chuàng)造新的價值網(wǎng)絡(luò)，重組產(chǎn)業(yè)鏈分工。

用縱向垂直管理車間設(shè)備集成、產(chǎn)品壽命周期PLM的價值鏈端到端的集成、橫向跨產(chǎn)業(yè)鏈的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)三個方面的高度集成，打破企業(yè)存在的信息化孤島、管理孤島、操作孤島。通過與制造現(xiàn)場的邊緣設(shè)備的可視化，從而打造一個透明、靈活的工廠。

企業(yè)深度連接各類經(jīng)銷商資源、客戶資源、創(chuàng)客資源。了解客戶的需求并多方設(shè)計協(xié)作滿足，同時實現(xiàn)與物流廠商的在線協(xié)作跟蹤，實現(xiàn)需求的透明。在制造環(huán)節(jié)通過智能終端可視化等應(yīng)用實現(xiàn)制造過程的透明，其次移動的應(yīng)用使上述的透明更加深化。

自動化線是剛性的，精益Cell線是柔性的，模塊化線是智能的。因為自動化線要么局限幾種產(chǎn)品，要么換線時間太長。精益線包括手工與半自化加上設(shè)備小型化，能應(yīng)對多個品種。模塊化設(shè)備布局可以靈活地根據(jù)個性化訂單靈活組合或重構(gòu)工藝形成虛擬生產(chǎn)線。而模塊化設(shè)備布局源于模塊化產(chǎn)品設(shè)計，一旦接受定制化或個性化訂單，模塊化設(shè)備布局就可以柔性的、低成本的組合重構(gòu)新的虛擬單元線（APS的工藝規(guī)劃排產(chǎn)優(yōu)化），高可靠性的滿足大規(guī)模定制或個性化生產(chǎn)。這才是智能制造所追求的。

基于柔性的云架構(gòu)背后的“中樞”，其核心是創(chuàng)新開放的APS高級計劃優(yōu)化算法模型或機器學習模型進化，其支持多種、多變的計劃與生產(chǎn)模式，支持工序?qū)崟r傳感數(shù)據(jù)，模塊化精益單元設(shè)備布局，保證各細胞單元根據(jù)生產(chǎn)訂單的需要自由拆分和重構(gòu)，是柔性自動化背后的“智慧擔當”。

基于預留、優(yōu)先級等JIT/JIS核心創(chuàng)新的物料體系，是保障物料柔性的基礎(chǔ)，使自動化設(shè)備類似神經(jīng)傳感單元控制下行使功能，實現(xiàn)多品小批生產(chǎn)模式。

多品小批生產(chǎn)模式使得企業(yè)高度柔性應(yīng)對，而柔性自動化產(chǎn)線可促使企業(yè)轉(zhuǎn)型升級智能化企業(yè)。

物聯(lián)網(wǎng)讓智能自由地流淌，移動互聯(lián)網(wǎng)讓智能無處不在，大數(shù)據(jù)蘊藏無限的智能，云計算使智能快速反應(yīng)，人和機器人智能的協(xié)同……。那"智"從何來？智能是建立在一個持續(xù)不斷連接，強大的優(yōu)化算法引擎和活數(shù)據(jù)的閉環(huán)之上的。

智能主要體現(xiàn)在三個方面:1、在動態(tài)復雜環(huán)境的感知與理解。2、在動態(tài)復雜環(huán)境下的自主決策與優(yōu)化能力。3、基于經(jīng)驗數(shù)據(jù)的學習適應(yīng)能力。尤其是學習能力是典型的智能行為。

數(shù)據(jù)驅(qū)動工廠，算法控制智造。智能制造也需從"計算智能"、"感知智能"逐步實現(xiàn)"認知智能"。新一代智能制造是在基于AI的CPS系統(tǒng)架構(gòu)下的智能制造。

通過工業(yè)大數(shù)據(jù)，它不僅僅是設(shè)備維修和產(chǎn)品服務(wù)，其技術(shù)不僅涉及IT還涉及OT工業(yè)技術(shù)。工業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)對于人才的復合型要求更為突出。行業(yè)的數(shù)據(jù)分析，不僅需要計算機、統(tǒng)計學、數(shù)學等知識，還要擁有豐富的行業(yè)知識和經(jīng)驗，通過這些知識經(jīng)驗進行建模，才能開發(fā)出合適的分析方法，找到數(shù)據(jù)價值。

通過行業(yè)經(jīng)驗知識，建立合適智能工廠、車間、計劃調(diào)度控制執(zhí)行、倉儲模型，對所需的實時數(shù)據(jù)，動態(tài)智能決策，這應(yīng)該是工業(yè)大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵應(yīng)用。智能制造也正朝著分布式?jīng)Q策和自主感知（機器學習等）進化。

在智能動態(tài)計劃排產(chǎn)基礎(chǔ)上，對倉儲物料進行大數(shù)據(jù)計算，隨時對物料進行FMR（使用頻率分析）及實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)分析，通過自動化機器臂自主循環(huán)的把多頻率的物料智能的移到貨架最低層，紅綠黃燈提醒優(yōu)先分揀及AGV小車取貨順序，精確的滿足多品小批量物料的采購、JIT/JIS配送及工位喂料。

在智能層面，革新運營管控的高度，例如多種運營管控模型，激活組織，創(chuàng)新轉(zhuǎn)型數(shù)字化，全面幫助中國的制造業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的產(chǎn)業(yè)升級。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)包含了互聯(lián)網(wǎng)+制造，工業(yè)云平臺，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，工業(yè)大數(shù)據(jù)等，實現(xiàn)三網(wǎng)合一（人、物、務(wù)），結(jié)合分布式邊緣計算智能實現(xiàn)制造業(yè)的產(chǎn)品個性化，生產(chǎn)智能化，制造服務(wù)化，組織分散化和制造資源云化的新工業(yè)范式。

云平臺就好像制造業(yè)的大后廚，云計算是工業(yè)智能的支撐平臺。制造工業(yè)與供應(yīng)鏈的所有大數(shù)據(jù)可承載在云中流動并在節(jié)點優(yōu)化決策。在后廚里有大規(guī)模的專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師與知識提供者，并解決工業(yè)知識共享與智能算法的高級性、算雜性、大規(guī)模、個性化挖掘等。

但是，數(shù)控機床的數(shù)學插補算法，機器人的數(shù)學齊次變換，定位與同步控制的位置速度的數(shù)學協(xié)作，物料準時供給、產(chǎn)品的快速組合、產(chǎn)線的迅速重構(gòu)、車間動態(tài)的變化、工廠與人的運籌實時調(diào)度協(xié)作算法等等，需要高度實時低延時的響應(yīng)，一個在云計算控制下的邊緣計算的智能集成平臺即IT與OT的深度融合就是智能制造的關(guān)鍵基礎(chǔ)。

數(shù)字化制造不等于全自動化，未來十到二十年，主流的制造方式將是人機結(jié)合。數(shù)字化制造的價值是客戶導向的多品種小批量的柔性生產(chǎn)，是人機高效的融合，偏面追求全自動化與無人化是不明智的。

自動化改造、設(shè)備的傳感連接、精益生產(chǎn)改善、供應(yīng)鏈優(yōu)化、業(yè)務(wù)流程的重組、數(shù)字化工廠、機器人和機器學習、大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、高級算法與人工智能等，讓我們企業(yè)目不暇接。這是因為每個專家、供應(yīng)商或個別企業(yè)站在自身的角度來詮釋這場新工業(yè)革命。每個企業(yè)切忌盲目沖動，應(yīng)保持清醒的頭腦，根據(jù)自身的情況，科學的、系統(tǒng)地規(guī)劃實現(xiàn)新工業(yè)革命的升級。精益化、數(shù)字化、自動化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化，逐步實現(xiàn)中國制造2025的戰(zhàn)略目標。

實際上，智能制造屬于復雜系統(tǒng)，是人工智能與大系統(tǒng)理論的結(jié)合，屬于第三代控制論，不過還在進化。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算的技術(shù)出現(xiàn)，CPS嵌入式人機物協(xié)同控制是智能制造的基礎(chǔ)。所以，實現(xiàn)智能制造必須做好頂層設(shè)計。

頂層設(shè)計的“頂層”是決策者、系統(tǒng)化、系統(tǒng)工程?！霸O(shè)計”是策略、謀劃、規(guī)劃。我們在IT建設(shè)、數(shù)字化工廠、智慧企業(yè)的過程中，需做好頂層設(shè)計、系統(tǒng)工程、企業(yè)架構(gòu)-數(shù)據(jù)、流程、系統(tǒng)、平臺架構(gòu)規(guī)劃。但復雜系統(tǒng)又很難設(shè)計。所以在頂層設(shè)計時候留有空間，允許自然選擇迭代進化。

數(shù)字化工廠的規(guī)劃設(shè)計與落地，需要通過三個維度來頂層設(shè)計，首先是從供應(yīng)鏈優(yōu)化的維度，其次是研發(fā)制造服務(wù)一體化維度，即研發(fā)的產(chǎn)品要智能化。最后是生產(chǎn)現(xiàn)場精益生產(chǎn)集成自動化維度。生產(chǎn)運作從四個維度即生產(chǎn)運行、質(zhì)量運行、設(shè)備運行、庫存運行。工業(yè)控制實現(xiàn)SCADA/HMI/DCS數(shù)字網(wǎng)絡(luò)控制實現(xiàn)IT與OT的深度融合。

對于未來新模式、新技術(shù)下的制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，要注意以下幾點：一是商業(yè)模式，即拉平價值微笑曲線底部并延伸價值鏈到服務(wù)；二是管理模式，即打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺生態(tài)、構(gòu)建C2B、C2M模式、多品種、小批量按單定制生產(chǎn)；三是技術(shù)創(chuàng)新，智能研發(fā)創(chuàng)新平臺；四是品牌，互聯(lián)網(wǎng)全渠道營銷；五是成本，通過精益管理來降低成本；六是資金，即互聯(lián)網(wǎng)金融、眾籌資金；七是質(zhì)量，可以通過工業(yè)大數(shù)據(jù)提升監(jiān)控質(zhì)量；八是工藝，即數(shù)字化聯(lián)網(wǎng)、知識庫、模擬仿真工藝、機器人等；九是人才，即對新型符合型高級人才的培養(yǎng)。