不同语境下的选择

德国“工业4.0”、美国GE公司“工业互联网”和“中国制造2025”提出后，在工业企业产生了前所未有的影响，为企业在新一轮工业革命浪潮中的转型升级指明了战略发展方向。各个方向基本重点都是“数字化”、“网络化”和“智能化”，而其核心则是“智能化”。然而，虽然看上去具有相同的目标指向，但由于不同的基础和的环境，在实践中的实施途径自然各不相同。

图1 不同的实施途径和相同的目标

在产品日益个性化、多样化和智能化以及国际市场激烈的竞争环境下，企业急需转型升级。一些企业面临着如何生存，一些企业如何在今后发展中占有主导地位，这些都需企业决策层作出适合自己的发展战略。

数字化

基于模型的产品MBD，就是利用计算机软件对企业资源进行数字建模，进行优化仿真，如数字样机DMU，就是通过赛博空间充分模拟物理世界，从而以最低的成本设计最佳产品和生产过程。与此同时，企业的生产过程是瞬间千变万化的。这就意味着，还必须将实时变化的情况反映到数字模型中，以实现虚实结合、虚实同步的最佳生产控制。

这就是数据的正向和反向的流动。赛博空间和物理实体，中间曾经隐藏的断层被呈现出来，并且开始出现了交互的映射和流动。

在红领C2M定制模式中，其实只是上述数字化过程中的一个阶段性成果。然而即使如此，它也展现了巨大的魔力。人群拥挤的车间看上去没有任何美感和力量，而通过网络流动的数据，才是红领得以快速应对个性化定制生产的根本。

数字化、数字化、数字化，显然可以被期待着产生巨大的转型力量。

约翰•惠勒提出一句话“it from bit（万物来自比特）。

其中it指代物质，而bit指代信息。简单来讲，传统工业就是原子的重组，制造业做的事情几乎就是把每个原子再重组：这从根子上，说明了智能制造的本质。

今天数据科技和互联网的时代，来源于数据和信息的重组。未来很大的趋势是数字化，重组数据和信息，可能比重组原子将获益更加巨大。

这很容易让我们指向如下的结论：

☆数据和信息就是智能制造系统中流动着的“血液”。

☆数字化就是将数据转变成信息，通过网络化和智能化的决策，创造更加有用的价值。

☆数字化制造是智能制造的基础。没有数字化制造的基础，智能制造也将是空中楼阁。

网络化

制造执行系统（MES）是企业信息化中的核心，它在企业决策层（如ERP系统）与实际生产层（如生产设备、制造车间或制造岛）之间起着承上启下的重要作用。实际生产层每时每刻产生着变化的数据，通过MES系统实时采集、调度和分析评价，优化控制生产。也为企业积累大量有效的第一手原始数据，为进一步的企业信息化和智能化打下坚实的基础。因此，MES系统是企业实现智能制造的必备条件，这在国家工信部2016年申报智能制造示范项目的先决要素中得到了明确的规定。

图2 美国智能制造领导力联盟的数据视图（感谢中航刘亚威供图）

数据是企业流动着的“血液”，必须进行处理形成信息，将正确的信息在正确时间里传输给正确需要的人，才能发挥重要的作用，有时还起着决定性的作用。实际上，美国国家创新网络中心-智能制造创新院非常明确地提出，正确的数据、正确的时间和正确的人，是智能制造的基础之一。而这一切，都离不开网络化的发展。

无论是企业内外部的“纵向集成”、“横向集成”和“端到端集成”，都离不开网络化。未来企业中，信息的不通畅，也会导致决策的不完整和低效率。

只有网络化，才能使智能决策畅通无阻，精确执行。

因此网络化也是智能制造的必要途径。

智能化与制造态

人工智能技术的发展，已经能够模拟人的智能，有些方面甚至超过人的智能。如谷歌的AlphaGo系统4:1战胜了世界围棋大师李世石。

甚至，它还可以自己对自己下棋！

已经下了10万多局棋的AlphaGo（一个人一生中是不可能下那么多局棋），积累了大量的对局数据，再不断修正其算法，提高对局技巧。人工智能在硬件支撑下，靠的是算法和数据，就会产生无限的增长。这样的硬件和设备，在引入企业之后，那么企业未来实施智能制造的前景也是无可限量的。

有了数据支撑，有了各种算法与业务模型，制造企业的转型就可以，从制造态转型到服务型制造。实际上，通过工业大数据为客户提供智能服务，正是制造企业实现效益增值的重要来源。

世界500强企业的25%的收入来自与服务收入，其中19%的企业其服务收入已经达到总收入的50%。GE全球销售收入的70%来自于“技术+服务+管理”的服务业务。而我国制造企业的服务收入只占总收入的1-2%（图3）。

图3 总收入与服务收入统计

制造企业的升级是从低端到中高端生产升级，更重要的是向智能生产发展。但是，没有上述数字化和网络化的基础，不能一步到位就进入智能制造。所以，工信部提出的智能制造项目还是示范项目，并不是立刻让大量企业按照这个模板进行的升级。尽管如此，企业在升级过程中，可以在局部考虑智能化的元素，如智能化产品的开发，智能化生产线或车间（单元）的实施。摸索实践，积累经验，待技术更成熟和局部成功后，逐步推向整体。

战略上，可以进行智能化总体方案的选择；而在战术上，则需要局部（分步）实施，也就是从上至下、从下到上的两条路径。

图4 实现智能工厂的三个阶段

实际上值得注意的是，美国智能制造联盟SMLC在十年前成立的时候，就特别强调如何降低生产成本。

这样的智能制造目标，是一个标准的“以结果为导向”的选择。

因此，无论是数字化、网络化和智能化，都是为了提高企业效益的手段，其目的是提高企业制造和服务能力，增强企业的核心竞争力和核心竞争优势，从而在激烈的市场竞争中获得生存或主导地位。

作者：沈斌教授（同济大学中德学院机械工程系主任）

本文由威海网络公司半岛科技转载整理2018.07.30