工業(yè)4.0是在互聯(lián)網(wǎng)的影響下，工業(yè)或者說是制造業(yè)發(fā)展革新的新形式。德國人提出工業(yè)4.0（Industry4.0）的概念，

美國也同樣有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（IndustrialInternet）的概念，現(xiàn)在中國也提出了信息化和工業(yè)化的“兩化融合”，其實它們都表達了一個含義，即工業(yè)要和互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合起來，未來工業(yè)的發(fā)展要和互聯(lián)網(wǎng)緊密地結(jié)合。

背景

在詳細說明工業(yè)4.0前，先回顧一下前三次工業(yè)革命。如下圖，第一次工業(yè)革命以蒸汽機的發(fā)明為基礎(chǔ)，代表了機器第一次可以代替人力完成必要的生產(chǎn)任務(wù)；第二次工業(yè)革命以流水線的產(chǎn)生為基礎(chǔ)，代表了一種新型的高效的生產(chǎn)模式；第三次工業(yè)革命以PLC的發(fā)明和發(fā)展為基礎(chǔ)，代表了自動化在工業(yè)生產(chǎn)制造中的重大作用，第三次工業(yè)革命提高了加工精度與產(chǎn)品的質(zhì)量。自第三次工業(yè)革命后，工業(yè)制造的關(guān)注點大部分在于對于生產(chǎn)流程和產(chǎn)品質(zhì)量的控制以及最優(yōu)化。而隨著時代的發(fā)展，特別是互聯(lián)網(wǎng)以及人工智能等計算機新技術(shù)的發(fā)展，工業(yè)界越來越需要機器進行自我認知與自我學(xué)習(xí)，工廠的管理也逐漸從操作人員的管理向機器數(shù)據(jù)的管理轉(zhuǎn)變，因此，工業(yè)4.0的概念就應(yīng)運而生了。

歷次工業(yè)革命

工業(yè)4.0是社會需求和計算機科學(xué)技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物。一方面，人們對生產(chǎn)多樣性和個性化的需求越來越高，統(tǒng)一的生產(chǎn)線生產(chǎn)大批量同質(zhì)化的產(chǎn)品已經(jīng)越來越不符合人們的需求，生產(chǎn)產(chǎn)品的柔性化，產(chǎn)品質(zhì)量的柔性化已經(jīng)越來越得到重視。產(chǎn)品的生產(chǎn)數(shù)量及生產(chǎn)周期都必須更加靈活以便對市場做出快速的反應(yīng)。在對生產(chǎn)的管理方面，單一機臺單獨的管理與控制已經(jīng)不能滿足要求，正因為生產(chǎn)的靈活性，一件產(chǎn)品的制造可能涉及到多臺不同種類的生產(chǎn)機器，生產(chǎn)管理已經(jīng)需要由單一機臺向多機臺甚至集群進行轉(zhuǎn)變。同一時間，在產(chǎn)品同質(zhì)化甚至質(zhì)量相當(dāng)?shù)那闆r下，服務(wù)正逐漸走向舞臺的中心。依照客戶的個性化需求提供個性化的服務(wù)，為產(chǎn)品做全生命周期的管理，智能生產(chǎn)與智能維護也需要工業(yè)界進行一次變革。

另一方面，互聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)及計算機科學(xué)的飛速發(fā)展也為工業(yè)4.0的產(chǎn)生打下了堅實的基礎(chǔ)。高精度的傳感器與多功能控制器、采集卡的開發(fā)使得人們與機器的交流成為可能，機器的每一個動作與形態(tài)都能被量化為一條條二進制碼。云計算與分布式系統(tǒng)的開發(fā)，又為海量數(shù)據(jù)的分析計算提供了可能，機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的飛速發(fā)展正成為工業(yè)數(shù)據(jù)分析的核心?？梢哉f，在硬件基礎(chǔ)（物聯(lián)網(wǎng)）與軟件基礎(chǔ)（云計算，大數(shù)據(jù)分析及分析算法）之上，工業(yè)4.0的提出才更具有現(xiàn)實意義。

定義

工業(yè)4.0是以智能制造為主導(dǎo)的第四次工業(yè)革命。其利用信息物理系統(tǒng)（Cyber-Physical System）將生產(chǎn)中的供應(yīng)、制造、銷售信息數(shù)據(jù)化，智慧化，形成有效的的網(wǎng)絡(luò)，信息共享和交流，最后達到快速、有效、個性化的產(chǎn)品供應(yīng)。在信息物理系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)等的基礎(chǔ)上，對生產(chǎn)制造的管理不再單一針對單臺機臺和設(shè)備，而是以集群、網(wǎng)絡(luò)的觀點對待。工業(yè)4.0時代的智能工廠具有可適應(yīng)性、高效、多功能、可靠、安全、易用等特點，同時，工業(yè)4.0下工廠可結(jié)合客戶和商業(yè)伙伴，創(chuàng)造出更多的商業(yè)價值。

特點1.信息與交流

在工業(yè)4.0的時代，機臺、設(shè)備、產(chǎn)品仍然是關(guān)注的中心。但機器的表現(xiàn)，產(chǎn)品的健康狀況已不再由人工決定或評估，物聯(lián)網(wǎng)下生產(chǎn)流程及產(chǎn)品使用的狀況理論上都可以轉(zhuǎn)化為可量化的數(shù)據(jù)，人為的因素將被降至最低。工業(yè)信息化下生產(chǎn)流程的透明度將得到提高，產(chǎn)品的可追溯性也成為可能。同時，對生產(chǎn)制造過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進行分析與挖掘，可將大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為表征機器行為及健康狀況的信息，這些從數(shù)據(jù)中獲得的信息可為性能維護、生產(chǎn)管理、設(shè)計等提供決策支持，進一步幫助提升質(zhì)量與生產(chǎn)率。有效的數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化方法還可使生產(chǎn)設(shè)備具備自我學(xué)習(xí)與自我認知的能力，人工經(jīng)驗與知識可轉(zhuǎn)化為智能的數(shù)字化的分析算法。更進一步，機器在充分了解自身的運行狀態(tài)與健康狀況的基礎(chǔ)上，可根據(jù)自己行為的趨勢對未來自身的表現(xiàn)進行預(yù)測。機器的自我認知與自我預(yù)測可使自身得到及時的預(yù)見性的維護與改善，整個生產(chǎn)制造將更加智能。

如果“信息”使得生產(chǎn)制造更加智能，那么“交流”就使得工業(yè)4.0時代下的生產(chǎn)制造更具網(wǎng)絡(luò)化。這里的交流可以是機器與機器之間的交流，也可以是生產(chǎn)制造同維修、供應(yīng)鏈、銷售、設(shè)計等之間的交流。在工業(yè)4.0中，機臺是核心智能化，但機臺并不是全部，對單個機器單個部件的數(shù)據(jù)分析可以擴展至整臺機器乃至整個生產(chǎn)線、整個工廠；機臺生產(chǎn)制造中產(chǎn)生的重要信息同樣可以和物流、人資、設(shè)計、維護等形成信息共享和交流。至此，一個以機臺為中心，網(wǎng)絡(luò)化的工業(yè)生態(tài)圈就形成了，在這樣一個生態(tài)圈的內(nèi)部，機器、數(shù)據(jù)、人員將形成一個完整的閉環(huán)，各個之前獨立的部門也在信息流下被結(jié)合到一起。網(wǎng)絡(luò)化下，每一臺機器就是網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點，機器與機器之間可以互相交流比較各自獲取的信息，工廠中不同職能的部門也是網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點，部門與部門之間的合作在工業(yè)4.0的環(huán)境下也變得更加便利和高效。

2信息物理系統(tǒng)（Cyber-Physical System）

信息物理系統(tǒng)在工業(yè)4.0中占有很重要的地位。所謂信息物理系統(tǒng)，是一個將物理實體與虛擬網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的系統(tǒng)。根據(jù)美國國家科學(xué)基金會（NationalScience Foundation）在2007年對信息物理系統(tǒng)的定義，實體系統(tǒng)主要指自然或人工制造的符合物理原理的系統(tǒng)，其隨著時間不斷運行；信息系統(tǒng)指通過計算、交互及控制組成的虛擬網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它是離散的、邏輯化的；信息物理系統(tǒng)就是在任何層面上將實體與虛擬緊密結(jié)合，實體的行為可由虛擬系統(tǒng)觀測，虛擬系統(tǒng)同樣可以指導(dǎo)控制實體的行為。

根據(jù)美國辛辛那提大學(xué)智能維護系統(tǒng)中心（Center for Intelligent Maintenance Systemsin University of Cincinnati）的研究，信息物理系統(tǒng)具有5個層次的架構(gòu)，層層遞進。第一層，連接（Connection）：通過傳感器和通訊技術(shù)，為物理實體系統(tǒng)與虛擬信息系統(tǒng)建立連接。這也是目前物聯(lián)網(wǎng)（Internetof Things）的主要內(nèi)容。機器的行為，包括動作，工況，加工精度，健康狀態(tài)等等都通過控制器及傳感器轉(zhuǎn)換成數(shù)字化的語言，再通過無線、以太網(wǎng)、射頻等技術(shù)從機器中傳輸出來。這樣，機器的行為就可由不同種類的數(shù)據(jù)集的變化所表達，因此數(shù)據(jù)的獲取與傳輸在這一層次中顯得十分重要。第二層，轉(zhuǎn)換（Conversion）：將從機器實體中獲取的數(shù)據(jù)計算轉(zhuǎn)換為表征機器狀態(tài)的信息。從機器中獲取的數(shù)據(jù)種類多，數(shù)量大，每時每刻都在不斷增長，但機器的運行狀態(tài)，機器物理結(jié)構(gòu)上隨時間的改變卻隱藏在海量的數(shù)據(jù)之中。這就需要通過信息融合的方法，將海量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息，表明現(xiàn)階段機器的行為及健康狀況，甚至對機器的未來表現(xiàn)做出預(yù)測。這一層中，實體系統(tǒng)外在表現(xiàn)背后的原理將被進一步認知。

第三層，虛擬（Cyber）：所有機器的信息匯聚在一起形成虛擬的網(wǎng)絡(luò)空間。不同種類，不同時間段內(nèi)機器中產(chǎn)生的信息交匯在一起，形成龐大的網(wǎng)絡(luò)，信息與信息之間不斷地交互，更多的趨勢與關(guān)系將被發(fā)現(xiàn)與歸納。在這一層中，縱向上，單個機器可以追蹤其自身隨時間的變化，橫向上，同一型號的機器，或不同種類的機器可以進行相互的比較和分析。機器與自身，機器與機器在相互交流中將產(chǎn)生更多的信息或知識。第四層，認知（Cognition）：使用者獲取虛擬網(wǎng)絡(luò)空間中計算分析出的關(guān)于實體系統(tǒng)的結(jié)果，并做出決策。這一層中，人的角色被考慮進來，上兩層中計算分析的結(jié)果以正確的形式在恰當(dāng)?shù)臅r間傳遞給需要的人員，并輔助他們進行決策的制定。一方面，工廠中不同的人員對機器中產(chǎn)生的信息結(jié)果都有不同的需求，例如，操作員需要關(guān)心對機器的操作是否恰當(dāng)，是否有當(dāng)機的危險，維修人員關(guān)心機器的運行是否穩(wěn)定，是否需要進行提前維護，生產(chǎn)主管關(guān)心產(chǎn)線的效率如何，機器的產(chǎn)能是否得到保證。信息的可視化即人機界面的設(shè)計需要滿足這些需求，信息的即時推送也同樣重要。另一方面，在獲得相應(yīng)的信息后，人員需要給出針對性的對策，維護機器正常運行，提升生產(chǎn)效率，認知層面需要給出這樣的決策支持。

第五層，配置（Configure）：信息系統(tǒng)對物理實體系統(tǒng)提供反饋和控制，管理、改進實體系統(tǒng)。數(shù)據(jù)、信息由實體系統(tǒng)中來，最后還是要回到實體系統(tǒng)中去，在這樣一個閉環(huán)中，虛擬端與物理端真正結(jié)合在一起。機器在自學(xué)習(xí)和自演化中變得更加靈活，可滿足不同的需求并快速反應(yīng)。而且，通過對實體系統(tǒng)的控制與優(yōu)化，可以將機器運行時發(fā)生的問題逐漸避免，將風(fēng)險降低，同時結(jié)合工廠內(nèi)其他部門，提升設(shè)計-生產(chǎn)-銷售-維護生產(chǎn)鏈的協(xié)同能力，為工廠帶來更多的經(jīng)濟利益。這樣，通過5個層次，工廠依次從監(jiān)控、認知、分析到解決、避免，在工業(yè)4.0下完成新的變革。

信息物理系統(tǒng)為工廠在實體之外創(chuàng)造了另一個網(wǎng)絡(luò)化的虛擬空間，利用數(shù)據(jù)的分析與交互，提升了工廠管理與運作。同時，信息物理系統(tǒng)還將之前相對獨立的生產(chǎn)，物流，銷售等不同的職能系統(tǒng)緊密地結(jié)合在一起，大大提升了對市場的反應(yīng)能力，更能滿足現(xiàn)階段的需求，達成以服務(wù)為中心的生產(chǎn)制造體系。信息物理系統(tǒng)的存在，也使得工廠脫離了地域的限制，在信息網(wǎng)絡(luò)中獲得更多的交流與合作。在工業(yè)4.0的時代，工廠可實現(xiàn)自我感知智能化，比較，預(yù)測，甚至自適應(yīng)，從而創(chuàng)造出更大的價值。

實現(xiàn)

工業(yè)4.0的概念剛剛興起，要想實現(xiàn)還需很長時間的發(fā)展。這里僅給出一些實現(xiàn)工業(yè)4.0的建議?？偟膩碚f工業(yè)4.0的變革可分以下幾個階段：建立基礎(chǔ)->前期研發(fā)->應(yīng)用->決策。

如同信息物理系統(tǒng)中連接（Connection）處于第一層一樣，建立數(shù)據(jù)獲取和通訊的基礎(chǔ)是實現(xiàn)工業(yè)4.0第一階段關(guān)注的重點。這里，不僅需要從機器中獲取數(shù)據(jù)，還需要對于生產(chǎn)制造的每一個流程都實現(xiàn)信息化，讓工廠中的方方面面都通過信息這張網(wǎng)絡(luò)連接起來。只有機器的行為、表現(xiàn)，供應(yīng)鏈、物流、產(chǎn)量等全部都數(shù)據(jù)化，才能更進一步對這些數(shù)據(jù)進行處理和分析。

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建立之后，進入前期研發(fā)階段。這一階段中，可以選定某些特定設(shè)備或部件，研究其運行狀態(tài)和采集的數(shù)據(jù)的關(guān)系，建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ?，開發(fā)分析的方法。如需要，還可針對這些設(shè)備或部件設(shè)計實驗，采集實驗數(shù)據(jù)，做更細致的分析。數(shù)據(jù)分析的方法或算法的研究最終可形成示例或原型，再通過歷史數(shù)據(jù)對算法進行可行性及經(jīng)濟性驗證。

前期研發(fā)完成之后，進入應(yīng)用階段。這一階段智能分析、計算的系統(tǒng)將會被開發(fā)出來，并用于工廠的所有機器和相關(guān)部門。此系統(tǒng)需要包括硬軟件平臺的架設(shè)。智能分析系統(tǒng)在設(shè)計時可以采用模塊化的設(shè)計，保證其靈活性和可適應(yīng)性。其主要包括以下幾個模塊：數(shù)據(jù)提取模塊（從機器中獲取數(shù)據(jù)并傳輸），分析模塊（專注數(shù)據(jù)的分析，接收待分析的數(shù)據(jù)，返回分析的結(jié)果）顯示模塊（將分析結(jié)果以適當(dāng)?shù)姆绞匠尸F(xiàn)）和中間管理模塊（此模塊負責(zé)將前3個模塊有機結(jié)合起來，處理從提取模塊中傳輸來的數(shù)據(jù)，發(fā)送數(shù)據(jù)至分析模塊，接收計算結(jié)果，發(fā)送結(jié)果至顯示模塊等等）。不同模塊之間的協(xié)同合作將前期研發(fā)中開發(fā)的智能算法應(yīng)用到整個工廠。

最終進入決策階段。根據(jù)智能分析平臺的分析結(jié)果，做出相應(yīng)處理措施，既包括針對分析結(jié)果的解決方案，例如安排備品和維修計劃，制定人員調(diào)整，針對市場進行預(yù)算等等，也包括對于機器本身的調(diào)整和對于平臺自身的優(yōu)化。在這樣的決策下，生產(chǎn)變得更加穩(wěn)定而高效，智能分析系統(tǒng)變得更加完善，機器經(jīng)過不斷演化變得更靈活更敏捷。

前景

在工業(yè)4.0的環(huán)境下，機器的利用將更加智能。不同的數(shù)據(jù)與信息的交互可以幫助利用已知的已觀測的數(shù)據(jù)了解未知的知識，通過智能分析的手段，還可在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的關(guān)聯(lián)、分類及模式，從而產(chǎn)生出額外的價值。工業(yè)4.0的時代，多種智能服務(wù)，例如智能監(jiān)控，遠程診斷，云服務(wù)，大數(shù)據(jù)分析，應(yīng)用狀態(tài)推送報告等等，都將使得生產(chǎn)制造更加靈活，客戶體驗更加全面、深入。工業(yè)4.0還將提升機器的可利用率及可靠性和可適應(yīng)性，生產(chǎn)過程的優(yōu)化和產(chǎn)品質(zhì)量都得到有效的提高。產(chǎn)品的開發(fā)周期也隨著信息交互而有效縮短，可重構(gòu)、適應(yīng)性高的生產(chǎn)系統(tǒng)可以在較低的成本下迅速滿足復(fù)雜的個性化的市場需求。生產(chǎn)制造的市場競爭力和發(fā)展的可持續(xù)性都在工業(yè)4.0的環(huán)境下得到提高。

挑戰(zhàn)

雖然工業(yè)4.0的前景十分美好，但實現(xiàn)工業(yè)4.0必定是一個長期的過程，前期很有可能會付出不小的資金和人力投入?yún)s并沒有什么明顯的效果。在工業(yè)3.0向工業(yè)4.0變革的過程中，將會有很大的挑戰(zhàn)，這里僅舉幾例。

工業(yè)4.0需要強大的硬件支撐，完成數(shù)據(jù)的采集獲取、連接傳輸、計算分析、呈現(xiàn)推送等功能，硬件投入成本相當(dāng)高昂。工業(yè)3.0時代雖然機器的自動化程度很高，但控制器中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)大多只與機器的運行控制有關(guān)，想要獲取更多的關(guān)于機器效率、健康等信息，必須額外安裝傳感器。有些傳感器，例如振動傳感器，成本較高，對環(huán)境要求也較高，在某些環(huán)境惡劣的廠房安裝相應(yīng)的采集設(shè)備十分困難。此外，數(shù)據(jù)連接建立后每時每刻都有海量的數(shù)據(jù)從機器中傳出，數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣群蛡鬏斮|(zhì)量都受到硬件好壞的影響。對數(shù)據(jù)的分析、整理、存儲同樣需要高性能計算機、大容量存儲介質(zhì)的支持。目前的工廠普遍并不具備這樣的硬件條件和數(shù)據(jù)連接的基礎(chǔ)，架設(shè)數(shù)字化的分析平臺將是一筆不小的開支。

基于硬件平臺上的智能采集、分析算法的開發(fā)同樣是一個挑戰(zhàn)。沒有分析方法的支撐，采集的數(shù)據(jù)依然不能被轉(zhuǎn)化為對系統(tǒng)有幫助的有用的信息。面對不同種類的數(shù)據(jù)形式，不同種類的機械結(jié)構(gòu)，算法的適應(yīng)性和自演化性將變得越來越重要。智能算法對海量數(shù)據(jù)的處理能力，特別對于數(shù)據(jù)質(zhì)量的分析與過濾，有效參數(shù)、特征的提取和選擇，都需要首先進行加強。此外，針對不同機器不同數(shù)據(jù)的分析手段需要經(jīng)過整合建立統(tǒng)一的標準化的分析平臺，現(xiàn)如今，統(tǒng)一的標準的缺乏使得分析的效率一直處于較低的水平。

另一個挑戰(zhàn)來自安全性。數(shù)據(jù)的不斷增多，數(shù)據(jù)交流的不斷增多，勢必會像互聯(lián)網(wǎng)一樣帶來安全隱患。工業(yè)數(shù)據(jù)中常含有大量商業(yè)機密，數(shù)據(jù)在傳輸和分析過程中往往會增加泄密的風(fēng)險。此外，對于工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析，工廠可能采用同第三方數(shù)據(jù)分析公司合作的方式，這樣智能數(shù)據(jù)分析算法或軟件就與工廠的內(nèi)部數(shù)據(jù)環(huán)境分隔開來，如何在安全性得到保障的情況下建立工廠內(nèi)數(shù)據(jù)與工廠外分析平臺的連接變得十分困難。因此，如何尋求合適的數(shù)據(jù)分析形式，保證分析和交互的私密性安全性，將會是未來工業(yè)界在進行工業(yè)4.0變革的時候都需要考慮的一個重要因素。

工業(yè)4.0歸根結(jié)底還是需要人來實現(xiàn)，建立工業(yè)4.0的環(huán)境，對人才提出了更高的要求。未來的工程師，不再只專注于一個領(lǐng)域，而需要掌握多學(xué)科的知識。工程師不僅要熟悉機器和生產(chǎn)線，了解其結(jié)構(gòu)和運行原理，還需要掌握計算機科學(xué)和計算機工程的知識，需要具備數(shù)據(jù)分析方法的開發(fā)能力甚至還必須擁有信息化平臺的架設(shè)能力及智能監(jiān)控與分析軟件的編寫能力。目前，此類綜合性的人才在工業(yè)界十分缺乏，而針對復(fù)合型人才的培養(yǎng)機制同樣匱乏。人力資源的缺口也是工業(yè)4.0實現(xiàn)的挑戰(zhàn)之一。