当前，新工业革命的孕育兴起与我国“制造强国梦”形成了历史性交汇。新一代信息技术与制造业的融合发展催生而出的智能制造，引领着新工业革命的推进，美、德等发达工业化国家正围绕智能制造展开战略部署，全球制造业竞争格局面临结构性变革。在此背景下，如何立足国情与我国制造业发展实际，务实推进智能制造发展，抢占新一轮产业竞争的制高点，实现由制造业大国向强国迈进的“制造强国梦”，成为兼具历史意义和实践价值的重要课题。

新工业革命正在孕育兴起

为什么是当下？换句话说，新工业革命孕育兴起的现实条件是什么？它需要两个方面的条件：一是技术上可行;二是应用上经济。从技术方面看，一是高度集成的处理器和数据存储装置遵循摩尔定律，计算和存储能力还在呈现指数式增长，微型计算机嵌入产品之中成为可能。正如《第二次机器革命》一书中指出的，今天人们普遍采用每18个月综合计算能力提高一倍的说法。可以毫无争议地说，摩尔定律将会一直持续大约半个世纪。二是物联网、云计算、大数据等新一代信息技术正以前所未有的方式加快与制造技术的融合发展，存在巨大的应用空间。例如新的IPv6互联网地址注册系统给物联网预留了340万亿个新网址，这一新协议不但提供更高的安全性，让产品更方便地与网络连接，更支持产品在没有IT支持下自动获取地址。

从应用方面看，一是高性能传感器、微型电池以及网络接口、无线连接和快速软件开发工具等智能软硬件价格不断降低。二是信息技术尤其是互联网技术正以前所未有的速度从价值链的销售、售后服务、研发设计等外围环节向产品本身及生产过程等内核渗透。电子商务、网络新媒体、互联网金融等新业态发展迅猛，如我国电子商务交易额从2008年的3万亿元增长到2014年的12万亿元，6年间增长了4倍，技术创新加速与产业化应用扩展相互促进，不断融合，使技术可行性和经济可行性均大幅提升，新工业革命呼之欲出。

让我们回顾一下信息技术是如何一步步与制造业紧密融合的。美国著名管理学教授迈克尔·波特在去年11月《哈佛商业评论》中，将IT技术与制造业的融合发展归结为“三波浪潮”：第一波浪潮被其概括为制造企业“业务管理自动化”，发生在20世纪60年代到70年代之间，价值链中的个人生产活动，从订单处理到账单支付，从计算机辅助设计到生产资料规划都逐渐实现了自动化，这一波浪潮促使生产管理活动的效率大大提高，部分原因是由于生产活动中的数据可以被捕捉和分析，这引发了企业生产流程的标准化革命;第二波浪潮是“供应链管理网络化”，发生在20世纪80年代和90年代，企业生产活动与外部供应商、渠道和客户之间跨地域的协调与整合，企业甚至可以对全球的供应链系统进行紧密整合。

迈克尔·波特指出，在前两次浪潮中，价值链发生了变化，但产品本身并没有受到深刻的冲击。他认为21世纪以来，IT技术与制造的融合进入了“第三波浪潮”，理由是“在现今的第三波浪潮中，IT技术正成为产品本身不可分割的一部分”，即“产品智能化”，新一代产品内置传感器、处理器和软件，并与互联网相联，同时产品数据和应用程序在产品云中储存并运行，海量产品运行数据让产品的功能和效能都大大提升。

非常欣赏迈克尔·波特先生的历史洞察力，但从近几年来IT技术与制造业融合发展的势头看，现在是时候将第三波浪潮再推进一步了，即IT技术尤其是物联网、云计算、大数据等新一代信息技术不仅仅嵌入到产品，成为产品本身不可分割的一部分，而且深入到产品的生产过程，正带来生产过程的智能化。更进一步，上述三波浪潮不是“后浪推前浪”式的简单替代，而是彼此融合贯通，最终带来人类生产方式乃至生活方式、社会组织方式的根本变革，即新工业革命切切实实地向我们走来了。

科学认识智能制造内涵

智能制造不仅采用新型制造技术和设备，而且将迅速发展的信息通信技术（物联网和服务互联网）渗透到工厂，在制造业领域构建信息物理系统，从而彻底改变制造业生产组织方式和人机关系，并带来商业模式的变革。因此，智能制造不是某个领域的技术突破，也不是简单地用信息技术改造传统产业，而是信息通信技术（ICT）与制造业的融合发展和集成创新。

智能制造是一个新型制造系统

智能制造是将先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术以及物联网、大数据、云计算等新一代信息技术相结合，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统，能最大限度地降低生产成本、减少能源资源消耗、缩短产品开发周期，有效提高生产效率，推动生产方式向定制化、分散化、服务化转变。

智能制造涵盖以智能互联为特征的智能产品、以智能工厂为载体的智能生产、以信息物理系统为关键的智能管理以及以实时在线为特征的智能服务。智能制造系统涵盖了产品设计、生产规划、生产执行、售后服务等制造业的全部环节。信息物理系统是智能制造的基础，智能工厂则是实现智能制造的关键。

智能制造主要包括三个方面

智能产品（装备）

智能产品是发展智能制造的基础与前提，由物理部件、智能部件和联接部件构成。智能部件由传感器、微处理器、数据存储装置、控制装置和软件以及内置操作和用户界面等构成;联接部件由接口、有线或无线联接协议等构成;物理部件由机械和电子零件构成。智能部件能加强物理部件的功能和价值，而联接部件进一步强化智能部件的功能和价值，使信息可以在产品、运行系统、制造商和用户之间联通，并让部分价值和功能脱离物理产品本身存在。

智能产品具有监测、控制、优化和自主等四个方面的功能。监测是指通过传感器和外部数据源，智能产品能对产品的状态、运行和外部环境进行全面监测;在数据的帮助下，一旦环境和运行状态发生变化，产品就会向用户或相关方发出警告。控制是指可以通过产品内置或产品云中的命令和算法进行远程控制。算法可以让产品对条件和环境的特定变化作出反应。优化是指对实时数据或历史记录进行分析，植入算法，从而大幅提高产品的产出比、利用率和生产效率。自主是指将检测，控制和优化功能融合到一起，产品就能实现前所未有的自动化程度。

智能生产

智能生产是指以智能制造系统为核心，以智能工厂为载体，通过在工厂和企业内部、企业之间以及产品全生命周期形成以数据互联互通为特征的制造网络，实现生产过程的实时管理和优化。智能制造系统可分为五个层次：

——基础自动化系统层。主要包括生产现场设备及其控制系统。其中生产现场设备主要包括传感器、智能仪表、PLC、机器人、机床、检测设备、物流设备等。控制系统主要包括适用于流程制造的过程控制系统，适用于离散制造的单元控制系统和适用于运动控制的数据采集与监控系统。

——制造执行系统层。制造执行系统包括不同的子系统功能模块（计算机软件模块），典型的子系统有制造数据管理系统、计划排程管理系统、生产调度管理系统、库存管理系统、质量管理系统、人力资源管理系统、设备管理系统、工具工装管理系统、采购管理系统、成本管理系统、项目看板管理系统、生产过程控制系统、底层数据集成分析系统、上层数据集成分解系统等。

——产品全生命周期管理系统层。产品全生命周期管理系统层横向上可以主要分为研发设计、生产和服务三个环节。研发设计环节功能主要包括产品设计、工艺仿真、生产仿真，仿真和现场应用能够对产品设计进行反馈，促进设计提升，在研发设计环节产生的数字化产品原型是生产环节的输入要素之一。生产环节涵盖了上述的生产基础自动化系统层和制造执行系统层包括的内容，产品在生产环节完成生产进入到服务环节。服务环节通过网络实现的功能主要有实时监测、远程诊断和远程维护，应用大数据对监测数据进行分析，形成和服务有关的决策，指导诊断和维护工作，新的服务记录将被采集到数据系统。

——企业管控与支撑系统层。企业管控与支撑系统包括不同的子系统功能模块，典型的子系统有：战略管理、投资管理、财务管理、人力资源管理、资产管理、物资管理、销售管理、健康安全与环保管理等。

——企业计算与数据中心层。主要包括网络、数据中心设备、数据存储和管理系统、应用软件，为企业实现智能制造提供计算资源、数据服务以及具体的应用功能，能够提供可视化的应用界面。如为识别用户需求建设的面向用户的电子商务平台、为建立产品研发的设计平台、制造执行系统的运行平台、服务平台等都需要以企业计算与数据中心为基础，可以推动各类型的应用软件实现交互和有序工作，各子系统实现全系统信息共享。

智能服务

通过采集设备运行数据并上传至企业数据中心（企业云），系统软件对设备实时在线监测、控制，并经过数据分析提早进行设备维护。例如维斯塔斯通过在风机的机舱、轮毂、叶片、塔筒及地面控制箱内，安装传感器、存储器、处理器以及SCADA系统，实现对风机运行的实时监控;还通过在风力发电涡轮中内置微型控制器，在每一次旋转中控制扇叶的角度，从而最大限度地捕捉风能，还可以控制每一台涡轮，在能效最大化的同时，减少对邻近涡轮的影响。维斯塔斯通过对实时数据进行处理预测风机部件可能产生的故障，以减少可能的风机不稳定现象，并使用不同的工具优化这些数据，达到风机性能的最优化。
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