全球主要經濟體針對未來制造業發展分别制定了符合各自國家特色的工業制造體系：德國的工業4.0、美國的工業網際網路及先進制造業、日本的IJpan戰略等，中國推出中國制造2025和智能制造體系，力争在未來10年進入制造強國行列。那麼，中國的制造企業如何進行智能制造轉型更新之路呢？一起來了解下吧。
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謝謝阿裡巴巴創新中心、硬功館，我們在雲栖TechDay第24期的時候已經做過一場關于工業4.0相關的一個話題，而今天要講的這個話題完全不同，今天要講的是：中國制造型企業的智能制造之路。開始之前我需要先做個簡單了解，在座的各位有做軟體的、有做硬體的、有做制造的、有做開發的，有老師有學生，還有其他等等不同的行業，這樣的話我的這個主題就有點難講，我的閱聽人到底是誰呢？現在中國制造2025非常火，智造領域也很大，我們把它延展開之後，跟在座的各位都有點關系，待會在我講的40多頁的PPT裡面大家慢慢能夠感受。
我們非常有幸，從杭州雲栖小鎮起步然後慢慢走出來，并且即将在甯波阿裡巴巴創新中心落地一個全新的項目：專門做工業機器視覺解決方案的公司――甯波博拉智能技術有限公司。博拉本身是做智能制造相關的解決方案，涉及機器人産線自動化、工業物聯網和數控領域的工業雲平台。昨天我在金華市的兩化融合會議上做了工業大資料和智能制造的主題分享，台下有400多人，一點都不緊，今天站在這邊卻稍微有點緊張了，原因是什麼呢？在座的各位可能有些是我的師弟、師妹，有些是我的師兄、師姐，我的大學是在甯波大學念的，在甯波待了四年時間，也算半個年波人，考研之後才去了浙江大學。是以我覺得跟甯波是非常有緣的，這也就是為什麼我們希望把視覺公司落地在甯波的原因，我們希望跟甯波在座的各位以及我們未來的夥伴共同來做機器視覺、圖象處理相關的技術和産品，做工業領域視覺相關的深度學習技術。
對于我個人，我是2007年畢業于浙江大學研究所學生，之後我在一家上市公司整整工作了七年。在這個七年過程當中，我們主要做的是軌道交通信号控制系統，它是一個閉環的控制系統，涵蓋了列車運作過程中的安全計算、安全防護和自動駕駛等技術，其控制系統跟智能制造的相關技術一緻的。是以有了七年的紮實的智能控制基礎，我出來做智能制造相關工作的時候，相對來說會走得比較快一點。
今天我會分四個主題來講，首先介紹全球主要的經濟體對智能制造戰略布局情況，其次介紹國内制造業的現狀，第三智能制造怎麼在制造業落地？在介紹落地過程中在座的各位可能會引起共鳴，因為涉及到硬體、軟體有關、電氣、控制、大資料采集分析、以及深度學習相關的技術；最後我們一起探讨具體的落地案例。
智能制造戰略布局
我們先來看全球範圍内的智能制造的體系布局，首先是德國的工業4.0，其次是美國的AMP先進制造夥伴計劃、美國工業網際網路計劃，然後是國内的中國制造2025。目前這三個制造體系在全球範圍内占據主導定位。
德國的工業4.0，可以總結為：一個核心、兩大戰略、三大內建、五個特征和八項措施，這裡我們隻針對與今天主題相關的部分展開詳細探讨。
一個核心：工業4.0有一個很重要的核心是CPS（Cyber Physical Systems，中文翻譯為資訊實體系統）。CPS是支撐中國制造2025、德國工業4.0、美國工業網際網路最核心的技術，國内上個月剛剛釋出了CPS白皮書。工業4.0的核心是CPS，它更多的會展現在智能工廠的建構上，也是我們現在大多數場合講的智能制造，是面向于智能工廠建設的。在建設智能工廠的過程中，涉及到大量的傳感技術、通信技術、軟體技術、硬體技術、控制技術、雲計算技術和深度學習相關的技術。
三大內建包括縱向內建、橫向內建和端對端內建。縱向內建是指在生産制造型企業内部，從銷售、設計、研發、生産、制造、物流、售後等全流程資料貫通，旨在描述企業内部各個部門和體系的資料流通。實作縱向內建卻是工業4.0的第一步，我們甯波的制造業非常發達，但所有這些環節都打通的企業還不是特别多，這恰恰說明了我們制造業還有很長的路要走。其次是橫向內建，橫向內建展現在企業價值鍊上的資料打通，企業有不同的合作方、供貨商、代理商、分銷商等，把這些全部不同廠商的資料在業務層面打通，這樣的內建叫橫向內建。最後是端對端內建，端對端內建在德國工業4.0裡面談得并不多，總結為工程數字化內建更為妥當一些。工程數字化內建，對于企業來說，從産品設計開始，到生産、制造以及後端的維護，從産品全生命周期的角度全部實作數字化就是工程數字化內建。這個怎麼去了解，現在大多數的生産制造型企業，先采用CAM、CAD等軟體做産品設計，設計後打樣去驗證，樣品驗證後在開始做工藝進行小批量試驗，然後再大批量生産。站在工程數字化內建的角度來講，采用軟體實作産品設計後就用各種仿真技術完成它在設計環節、生産環節和服務過環節的驗證，這個就叫做工程數字化內建。
德國工業4.0有三大主題，剛剛提到的智能制造很多情況涉及到智能工廠和智能生産等環節，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，第二大主題智能生産，第三大主題是智能物流。
八大措施，在座的有沒有做制造業的，能舉手一下嗎？如果做制造業，咱們會對這一塊比較熟悉一點，在我們的制造企業裡，有ERP、PLM、PDM、WMS，有些制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。我們從下往上來看：第一層，在企業内部建構安全相關的平台，該平台是未來資料流通的保證，保證資料的安全性；第二層內建工作流平台，往上與第三層的ERP、PLM、PDM、 MES、WMS打通，在這個層面完成企業内部的縱向內建；接下來，在企業内部可以做更多的事情，我們可以把供應商、合作方、客戶囊括進來，來實作企業間的橫向內建，使得企業價值鍊上的合作夥伴、供應商、客戶，能夠跟企業整個資料平台連接配接。在這個基礎上，再面向市場，面向客戶，實作德國工業4.0的最終目的C2M（客戶到工廠），客戶這邊任何的需求，直接在工廠實作按需定制，按需生産。是以德國的工業4.0描繪了這樣一幅美好的藍圖，在價值鍊上與客戶之間實作資料全流通。
工業4.0有九大支撐技術：第一項技術，增材制造，3D列印當中的增材列印，特别是涉及到金屬粉末列印，而不是目前我們在市場上經常見到的模型塑膠件列印。第二項技術是AR，這裡隻提到了增強現實，沒有提混合現實和虛拟現實，因為增強現實在未來工業領域是有實際的用途，是能夠真正落地的。我們想象一下：當我們在做産品設計的時候，戴上AR眼鏡就可以在一個半實物半虛拟的空間裡面實作設計、裝配、調試、調試，這是一件多麼令人振奮的事情！是以德國工業4.0把增強現實作為九大支撐技術的第二項技術。第三項技術是大資料的采集和分析，這在工業領域的資料分析現在才剛剛開始，項目正在逐漸落地，未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、抛光、上下料、碼垛等場景下應用的工業機器人，不能稱呼為自主意識的機器人；自主意識的機器人，是指在機器人工作的範圍内，通過傳感技術、雷射技術和視覺技術，能夠做到像人一樣在特定的工作場景下做智能的檢測、自主的執行。是以目前的工業機器人還會不斷發展，結合傳感技術、資料分析技術、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，剛才講到的工程數字化內建是德國工業4.0的第三大內建，而數字化內建中的關鍵技術之一就是仿真技術，從産品的設計環節開始，在設計、工藝、生産、運維等環節采用仿真技術，使得産品在沒有實際投産之前，完成工廠階段生産和運維階段的資料仿真和驗證。第六大技術是縱向內建、橫向內建，前面已經講到了企業内部的縱向內建和價值鍊上的橫向內建。第七大技術是物聯網，這裡特指工業物聯網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。第八項支撐技術是非常重要的一項技術，叫虛拟空間的安全性，也可以把它了解成資料空間的安全性。在工業4.0的技術架構下展現全是資料流通，這就需要在資料流通環節的安全保障，要絕對保證資料的安全性。最後一項技術是雲計算技術。這九大技術建構成了工業4.0最核心的支撐技術。
工業4.0的本質到底是什麼？工業4.0是針對産品生命周期内、價值鍊上、組織管理方式上的一系列變革，未來的研發、設計、生産、銷售、服務都會發生很大的變化，這些變化包括生産流程的數字化、實時價值鍊資訊擷取、實時的組織價值鍊優化，最終滿足使用者個性化的需求。網際網路裡講究以使用者為核心，實際上，工業4.0最終要滿足的也是使用者的個性化需求，這才是工業4.0的本質。
講完了德國的工業4.0體系，接下來講講美國的先進制造業夥伴計劃和工業網際網路戰略。德國和美國在智能制造上到底有什麼差别？首先德國跟美國的經濟結構不同，德國很早之前就已經在制造業上面特别是高端裝備制造業上尋求突破，整個經濟結構都以高端裝備制造為主；但是美國不同，在2009年中國超過美國成為全球制造業第一大國之前，美國傳統的制造業在經濟發展過程中程序緩慢，美國當時提出，要往虛拟經濟方向發展，通過虛拟經濟刺激美國經濟的增長。但是在2008年金融危機發生之後，德國很快的從金融危機恢複過來，并且是第一家從金融危機這個過程當中恢複過來并實作快速增長的國家；而美國不一樣，美國在這個時候真正感受到了産業空心化的痛，實體經濟被虛拟經濟超越、實體經濟被弱化的痛。是以從2012年開始，美國陸續頒布了一系列計劃，包括制造業回歸計劃、包括先進制造業夥伴計劃，還有GE公司提出來的工業網際網路的戰略。
支撐美國先進制造業夥伴計劃的最核心的三大支柱，分别是：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，美國是個非常崇尚技術創新的國家，它希望通過技術創新來助推制造業的發展，特别是高端裝備制造的發展。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？但是在制造領域，很多美國的高端人才不願意往制造這個方向去走，這也是美國面臨的問題，雖然他們的人才很多，但是在制造行業的人才并不多，是以美國提出來要在人才輸送上制定人才激勵政策，來保證人才向制造業回流。第三大支柱是商業環境的改善，通過各種政策和科研機構的引導，希望能夠改善整個美國的商業環境。是以AMP計劃，也就是說先進制造業夥伴關系計劃裡面有三大支柱，其中涉及到技術創新、人才輸送和商業環境的改善。
在先進制造業夥伴計劃裡有很重要的三大應用領域：涉及傳感器技術、控制技術，虛拟化、資訊化和數字制造技術，以及先進材料。第一大應用領域，就是制造業中的先進傳感器技術和控制技術，以及平台系統，美國會借助在網際網路上的強大優勢與制造業結合，形成美國特有的制造業競争優勢；第二大應用領域，在虛拟化資訊化和數字制造技術這一塊，美國希望建立數字制造的創新中心來更好的來做引導，建立美國的卓越制造體系；第三大應用領域，通過材料制造卓越能力中心的應用，希望能夠推進新材料的分享的發展。
介紹美國先進制造體系的最後，我們來講講GE公司提出的工業網際網路戰略，這個戰略才是真正能夠跟德國工業4.0相媲美的，甚至在有些方面是超越工業4.0的。GE的工業網際網路分成三個層次，分别是：智能裝置、智能分析、智能決策。智能裝置其實很好了解，這是我們現在能夠經常在工廠裡面見到的加工中心，注塑機，壓鑄機等裝置，通過傳感技術和通信技術讓裝置上雲，實作資料分析，讓裝置變成智能化裝置。美國工業網際網路戰略的第一個層面是實作智能裝置。第二個層面在資料采集和分析的基礎上做智能分析，包括專家系統、預測算法，來提前預測裝置什麼時候會出現故障、什麼部件會出現故障。第三層是智能決策，通過深度學習、人工智能結合我們采集的大量工業現場資料、企業生産經營過程當中的資料來為企業做經營決策。GE公司在此基礎上提出了著名的“1%的威力”理念，如果GE公司在全球範圍内的航空發動機燃油經濟效益提升1%，能夠為GE公司帶來20億美金的價值。GE在2012年就提出工業網際網路戰略，希望用軟體思維、網際網路思維，重塑它在工業帝國的地位。GE工業網際網路整體技術架構分成了五個層次，第一個層次叫連接配接，把企業内部從銷售、設計、生産、研發、制造、物流等各環節全部連接配接在一起，也稱為企業的縱向內建，我們中國很多的制造業的制造是水準還處在第一個層面，而美國的工業網際網路總共有五個層次。第二個層次在連接配接的基礎上做監控，在銷售、設計、生産、研發、制造和物流等每一個環節進行資料監控，監控每個環節到底發生了什麼事情，進而更好的進行企業經營決策。第三個層面，在連接配接和監控的基礎上做分析，基于曆史資料和實時資料進行資料分析，進而有效的解決企業的内部問題，咱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，發現企業内在的價值，來做經營決策過程當中的預測性行為，比如說預測下個月整個工廠的産能提升多少，要實作預測是非常難的，是基于前面的第一到第三層次的資料基礎上才能完成的。最後一個層次是優化，既然有這麼多大量的資料能夠監控、分析、預測，那麼我們能不能基于這些資料來做企業優化呢？讓我們整個企業的資料更加優化，來展現“1%效益提升”的威力。這就是工業網際網路五個層次的分析。
剛剛已經講完了兩個國家：德國工業4.0和美國先進制造業夥伴計劃和工業網際網路，接下來我們來講中國制造2025。中國制造2025可以總結成“一個目标、兩化融合、三步走戰略、四項基本原則、五大制造方針、五大工程、十大重點發展區域”。“一個目标”就是要讓中國進入制造強國，這個目标很遠很大；“兩化融合”就是在全國各地正在搞的兩化融合會議，希望借助兩化融合的手段來提升我們整個制造業的水準，來幫助他們降低生産成本提升生産效益；“三步走戰略”：2025年中國要進入制造強國行列，2035年要進入到制造強國當中的中等水準行列，2045年進入制造強國第一梯隊，也就是要跟美國德國在同一水準線。
我相信大家會非常關心，智能制造涉及到哪一些大的産業呢？這些産業跟在座的各位是不是或多或少都有關聯呢？第一個産業是“資訊技術”：內建電路、資訊通信。第二個産業是 高檔數控機床和機器人，在機器人這個闆塊，現在有一個趨勢叫高端産業低端化，國内現在建了很多機器人産業園，未來會更多，但是國内目前機器人本體的設計生産還停留在較低水準。機器人關鍵核心技術包括伺服電機、控制器和減速機，國内沒有突破，是以我們現在生産出來的機器人，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。當然，高檔數控機床和機器人這個産業未來依然是非常大的産業。第三個是航空航天産業，包括C919大飛機，包括航空航天裝置，這是未來發展空間很大的産業。第四個産業是海洋工程。第五個産業是軌道交通，我自己有七年的時間是在做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，從以前的地鐵、高鐵，到現在的有軌電車，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未來也可能會進一步發展，目前在全國範圍内高鐵、地鐵、輕軌、有軌電車正在大規模的鋪開，是一個很大的市場，但是技術和市場門檻比較高。第六個産業是新能源汽車，我們公司很有幸在新能源汽車上面也做了一些工作，新能源汽車現在比較核心的還是會在電池上面，但是電池技術更新換代非常快，是以這個産業還會持續蓬勃發展，但是會跟電池技術的發展結合起來，電池的續航裡程、性能、充放電時間，直接影響了整個新能源汽車的發展速度。然後再往下是電力裝備、農機裝置、新材料、生物制藥，這十大産業是中國制造2025主推的産業，我們可以來關注一下，我們到底介入了哪些中國大力發展的重點行業。
中國智能制造的特征是什麼呢？面向使用者實作按需定制，以智能工廠為載體，打通企業的資料流通，最核心的是以CPS為核心來做動态組織和實施優化的生産系統。智能制造由三塊構成：智能産品、第智能生産和智能服務。我們會發現中國制造2025和德國的工業4.0體系非常相像，但與美國的工業網際網路有很大不同，原因就是目前中國制造業的現狀，更加适合走工業4.0這條技術路線。智能産品實際上更多的是指智能裝置，怎麼讓傳統的加工裝置、注塑裝置、壓鑄裝置等變成智能化？基本上是通過傳感技術、通信技術以及大資料技術，讓裝置上雲實作資料采集、資料分析和裝置預測，讓這些裝置變成智能的裝置。第二是智能生産，智能制造在很多情況下我們特指智能生産或者工廠環節的智能制造。第三是智能服務，阿裡這邊有一個著名的理論：在現代裝置，資料是生産資料，計算是生産力。我認為“制造也會變成一種服務”，因為智能制造體系的推動會帶來整個商業模式的變化，帶來組織結構上的變化，未來的加工能力、制造能力會在服務平台上共享，讓更多的企業享受到服務。
智能生産涉及到研發、生産、物流、制造、銷售和售後六大體系，我們能不能用一個系統，把這些體系全部連接配接在一起，把所有企業内部的資料全部打通呢？這是我們接下來想要重點來展開的一個話題。
剛剛講了很多跟智能制造相關的東西，中國制造2025、美國工業網際網路、德國工業4.0，這些體系的核心都是同一個，叫CPS（Cyber Physical Systems，資訊實體系統）。在前段時間剛剛中國釋出了中國的CPS白皮書，正式規劃了在中國制造2025架構下的CPS技術路線，可以總結為“一硬一軟一網一平台”。“硬”指的是感覺和控制系統，包括DCS、PLC、SCADA等系統，類似于這樣的底層控制系統，在CPS裡面把它歸結成“硬”的部分。‘‘一軟’’，在CPS整體技術裡，工業軟體是核心。工業軟體是對生産、設計、研發、制造、經營過程當中的經驗、技術、知識積累進行代碼化而形成的軟體，這裡的工業軟體有PDM、PLM、MES等大家比較熟悉的幾大軟體，但是還有很多跟企業相關的比如說知識庫系統，設計庫系統，都屬于工業軟體的範疇。“一網”指的是工業網絡，包括我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“平台”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台呢？隻有建成了智能服務平台，CPS才能發揮最大的作用，隻有基于CPS，智能制造最終才能實作。
如果企業完成了類似于一硬一軟一網一平台的CPS系統建設，企業生産經營過程中的狀态就能夠實施被感覺，有沒有問題？問題在哪裡？針對這些問題進行分析，然後做科學的決策，決策之後能夠做精準的執行，這樣構成一個閉環的生态系統：智能制造生态系統。
國内制造業的現狀
剛剛已經講了德國工業4.0、美國的工業網際網路和中國制造2025，那我們中國制造業現在到底處在什麼樣的一個水準？剛剛講到中國企業的狀況決定了我們走工業4.0路線比較合适，那麼我們采用工業4.0的模型來分析目前中國制造業的現狀。德國的企業基本上處于3.0階段，我們去德國考察參觀過，他們的自動化和資訊化程度都非常高，但是我們中國的很多制造業，特别是浙江省的企業，都是以中小企業為主的。我們評估中國的整個制造業，處于工業2.0到3.0之間，有部分優秀的企業做到了3.X，但目前在全國範圍内，3.0以上的工廠屈指可數。這也說明整個制造業還處在一個比較低的發展水準上，未來要達到工業4.0程度，還有很長的一段路要走，走的過程當中，我們還需要補足基礎的建設工作。
站在資訊化的角度來講，中國制造業的現狀是企業在上各種系統：CRM、PLM、PDM、ERP等，但是他們不一定真正能把這些系統用好。我們接觸了不少企業，ERP的功能都沒有完全用好，僅停留在銷售、倉儲、财務這三大闆塊。而ERP隻是企業資訊化建設的其中一個系統，企業還需要使用PDM、PLM、MES、WMS這些系統。大家都用好了嗎？不一定。現在很多企業在這些系統的互聯互通上、使用上，還存在很多的問題。是以我們得出來一個結論：即使是站在資訊化這個角度，中國的企業還有很長的一段路要走，但是這個市場是非常巨大。
我們來分析一下整個制造業現在所面臨的情況：從2013年開始，包括在網際網路行業，中國的人口紅利正在慢慢消失，這個在制造業裡面是最典型的。2013年開始，用工成本逐年上漲，現在國内的制造業的成本與美國相比，我們的成本是美國的70％，這是一個很費解的資料，為什麼我們現在制造業的成本隻有美國的70％了而不是10％、20％呢？其實制造成本受很多因素的影響，美國的人工成本是我們的好幾倍，但是美國的水、電、氣、運輸、稅收各方面的綜合費用比國内低，綜合展現，我們制造業成本其實沒有什麼優勢。美國從2012年開始就倡導先進制造業回歸，希望優秀的制造工廠搬回到美國本土去，他們采用了大量的機器人技術，發展機器人來取代人工的工作，是以美國的制造業成本未來還會進一步降低。而現在中國這邊，制造業已經面臨了很大的困境：低端産能特别是勞動密集型産業會往東南亞搬，因為我們國内的用工成本太高了；中高端的産業與美國、德國、日本依然有較大的差距；是以現在國内的制造業處于一個兩難的境地。不做智能制造，不用相應的技術來提升我們制造業的水準，接下來會變得非常困難，這迫切促使了我們做更多的事情來進行技術改造和更新。
中國目前的網際網路技術非常發達，僅次于美國。網際網路走得很快之後，為我們帶來了沖突：之前的生産都是大規模批量生産，比如說一種款式的衣服幾十萬件、上百萬件的生産，一個工件幾十萬件、上百萬件生産；但現在不一樣了，很多工廠開始接受客戶的定制，很多工廠要做定制化的生産。在企業的生産環節，有大量的裝置、大量的流水線，如果說要切換不同産品生産的話，如果要做定制化生産、按需規模化生産的話，很多生産線都要淘汰掉，因為不支援這種生産模式，我們的企業能不能向這個方向轉型是很大的問題。
智能制造在制造業如何落地？
講了這麼多制造業的問題，那如何讓智能制造能更好的落地，實作技術更新和轉型呢？我們把智能制造落地分成三步走政策，第一步，企業内部資料互聯，對應德國工業4.0的縱向內建，把企業内部經營管理相關的資料全部打通，包括銷售、研發、設計、生産、物流等；第二步，B2B階段，實作價值鍊上所有企業的互聯，包括供應商、合作夥伴和其他第三方企業，把這些企業之間的資料打通；打通了以後我們才能實作最終的C2M階段，C2M是指Customer-to- Manufactory，客戶到工廠，工廠層面能夠直接接受客戶的定制化需求，實作定制化的生産。這樣的三個階段走起來還是很困難，因為每一個階段涉及到的東西都很多、很大。有些企業可以考慮同步走三個階段，實作彎道超車，但是需要具備較好的資料基礎。
上圖是一個做得比較優秀的制造型企業的整體架構，即工業化資訊化的架構：最底層的是生産工廠中的房間、生産裝置，人、機、料、法、環；第二層是工廠執行層，工廠的執行層可以用MES系統實作資料貫通，将工廠的人、機、料、法、環連接配接在一起，在生産工廠中的房間級别實作資料的流轉，這個過程會涉及産線的自動化、産線的資料采集，以及基于資料的生産管理；第三層是企業管理層，涉及ERP、PLM、SAP和WMS系統，在這些系統上實作資料的互聯互通，并與下層的工廠執行層資料實時進行互動；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，每家供應商的産品要具備二維碼實作追溯功能，這些追溯系統要通過協同辦公系統互相打通。這個是目前我們認為比較優秀的企業能夠做到的工業化資訊化系統，還有很多的中小企業無無法做到四個層次的資料聯通。大家如果要走智能制造這條路，首先要把最為基礎的部分做好。比如很多企業目前隻有ERP，且ERP很可能用的不太好，比如在研發環節，圖紙、設計類的資料沒有很好的進行存檔管理，這樣的企業可以用PDM系統去管理；有些企業倉儲這做的比較薄弱，沒追溯系統、沒有先進先出功能，這樣的企業可以采用獨立的WMS系統或ERP的倉管子產品進行跟蹤，實作這些之後可以做更好的生産管理和供應商協同體系。
優秀的企業能夠用ERP進行資源管理，包括人力資源、财務、物料、銷售、生産等；通過PLM做産品研發、産品标準化設計、産品的BOM管理、工藝管理等；通過WMS做倉庫管理，實作庫存管理和優化，實作較高的庫存周轉率；通過MES做工廠中的房間生産管理，打通資源管理和工廠中的房間生産管理，更好的進行經營決策；通過這些系統建構企業初步的工業化資訊化體系架構。
很多企業的層次結構是金字塔型的，最下面的一層是現場層，包括現場的裝置：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，通過MES做工廠生産管理；最上面是企業規劃層，通過ERP做規劃，系統銷售、财務、供應鍊、物流等。但随着網際網路不斷發展，整個商業環境發生了很大的變化，我們發現企業内部的管理是個網狀結構，而不是層次結構，沒有那麼簡單。是以這個時候中國制造2025當中的CPS的技術應用就很重要了。
中國制造2025的智能制造落地政策應該怎麼做呢？可以從小處入手：實體實體層是生産線上的裝置，資訊虛拟層是對裝置相關的硬性參數、能耗參數等資料進行采集和分析，然後基于叢集資料和曆史資料，我們能進行預測性維護和管理。
智能制造落地，怎麼從小處入手？我們先來看最小的智能制造落地單元，就是大家熟悉的一條生産線，從單一的生産線來實作智能制造政策落地。
我們舉一個生産線的例子：這條生産線有8台加工中心、三道工序構成，兩台機器人負責8台加工中心的自動上下料，然後再配合上一套物聯網系統，使得生産過程中每道工序的資料都能夠很好的采集和監控。在資料采集的基礎上，即使是這麼小的一條産線，也能夠實時的去監測工件在這條産線三道工序上的生産資料，每道工序生産的過程中發生了什麼事、它的加工的參數是什麼、加工的工藝是怎樣的；有了這些資料，我們就可以做工藝方面的監控，按照這樣的工藝路線生産出來的産品行不行、品質怎麼樣、合格率怎麼樣等等；如果資料足夠的話，可以繼續做工藝預測，預測良品率是百分之九十還是百分之九十九；在産品加工到後面的幾道工序，甚至可以運到另外一個合作方那邊去，通過追溯系統能夠很快的知道：産品是什麼時候生産的、用什麼原材料生産的、生産過程當中的參數是什麼，這樣就可以很友善的進行正向追溯和反向追溯。上述追溯的過程剛好是目前汽車主機廠對汽車零部件供應商的剛性需求，它們要求所有的汽車零部件供應商都要做到正向追溯和反向追溯。是以，智能制造政策的落地，可以從最小的這個CPS單元，即從産線開始來做。
既然能夠把八台加工中心，兩台機器人以及自動上下料系統檢測系統連接配接起來，那能不能把第二條線也連接配接起來呢？那能不能把第三條線也連接配接起來呢？
這樣一條一條連接配接進來之後，在資料環節全部打通之後，就構成了上圖的CPS智能服務平台，這裡顯示的是三條線，實際當中可以是四條線或更多的生産線，在這樣的系統上，可以實作一個智能服務的平台。
既然可以将工廠的每條生産線都連通，那麼每一條線的生産狀況、裝置狀态、生産效率都可以直覺的呈現，然後将資料和MES打通，就很容易實作計劃排産和計劃跟蹤。銷售訂單分解後變成工單到第一條線、第六條線，每條産線的生産效率、故障率、良品率等都可以清洗的知道，這樣每條産線計劃排下去之後可以很好的進行實時回報和跟蹤，計劃的準确度會非常高。是以，智能制造的落地政策其實是從很小的點開始，慢慢建構出一個大的服務平台的。在單元級别、系統級别，和系統之系統級别實作整體的經營、生産過程中的資料監測和優化，進而實作從狀态感覺、資料分析到精确執行的各個階段，也就是能夠實作智能制造的各種政策。
落地案例分析
接下來我們來看具體落地的案例。上圖是一個比較典型的基于資料化的生産線：8加工中心、2台機器人（其中一台機器人在導軌上自由移動）、一套物聯網系統，實作自動上料、下料、自動加工和檢測。借助物聯網系統實作每個工件在這八台加工中心加工過程的資料追蹤；後端有一個視覺檢測，産品工件下來之後視覺系統會對産品的尺寸、表面瑕疵進行檢測，且檢測資料與産品工件挂鈎。這樣的一套系統，工件在上料環節實作雷射打标得到唯一的身份證，接下來的第一道、第二道和第三道工序，每道工序加工過程當中的資料都跟二維碼關聯，後道的視覺檢測資料也與二維碼關聯。這樣，不僅僅能夠知道生産線每天的生産産量，還能通過生産資料計算裝置的運作效率、産線OEE效率和良品率情況，更重要的還能對産品的生産過程實作正向追溯和反向追溯。
這個案例其實也類似，比之前的案例規模上更大一點，涉及到了20台加工中心，工廠内部機加工環節一半的生産線都在這裡。這個案例由4個單元構成，其中每個單元由5台加工中心和2台機器人和一套物聯網構成。通過機器人來實作自動上下料，機器人前端裝備機器視覺，負責上料的柔性化抓取，通過視覺可以實作不同品種、不同規格的工件放到不同的加工中心進行加工。這個案例有比較好的一個優勢，5台加工中心每台都可以加工不同的工件，實作多品種、小批量的柔性生産。在這個上面我們能夠看到一個縮影，柔性化制造也就是智能制造當中的一個核心需要，如果一條産線需要頻繁的切換，那麼産線對應的工裝夾具和配套的裝置都需要切換。這條生産線在設計之初就考慮到了至少每個單元五種産品的靈活的切換，由強大的物聯網提供系統支撐，更好的支援客戶的定制化需求，更好的支援多品種、小批量産品的生産。
這個案例是給一個比較大汽車零部件客戶做的智能制造單元系統。這個系統中機器人是最基本的配置，用機器人實作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，所有的資料全部與工件的二維碼實作比對，進行生産過程的資料跟蹤，與MES系統、ERP和PDM實作互聯互通，讓整個生産經營決策有依據，實作基于資料的經營決策。
這個案例是幫杭州下沙的一家公司做全廠物聯網項目。從ERP的訂單開始通過MES系統來進行進階排程，銷售訂單被分解成生産工單，将生産計劃排到某個工廠上、排到某條生産線上、排到每個工位上。這樣整個生産過程當中所有的資料都能夠很容易的在MES層實作全面監控，繼而與PLM、WMS、ERP打通。是以在生産經營環節我們能夠知道銷售訂單目前執行到什麼程度，生産環節目前原材料是否足夠、裝置效率是否可以支撐生産、生産了多少、還有多少沒有生産、還需要多少時間、什麼時候開始包裝運輸等，相當于整個生産經營活動當中打通了所有的資料，通過把工廠中的房間資料跟ERP、PDM、WMS結合在一起，打通了整個生産經營環節當中的資料。
通過上面的讨論，我們可以得出一個結論：智能制造和工業資料的實施和使用是轉型更新的手段和工具，可以有效提升生産效率、降低生産成本，最終提升制造企業的競争力。工業資料政策的落地和智能制造的落地，可以從頂層開始設計，但是面對我們制造企業的現狀，更加可行的方式是從産線開始，逐漸搭建智能旨在服務平台，最終實作企業經營決策的資料化、透明化和智能化。
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