什么是智能工厂、智能生产、数字工厂？

盎柒新建智慧工厂涉及的核心要素。智慧工厂没有专属结构，成功打造智慧工厂也没有专属途径。但每个智慧工厂获得成功的必要技术元素其实有共同之处。智慧工厂的建设应该以全局观思考为高度，然后围绕关键核心要素进行布局建设或者改造，那么核心要素的提取就决定了智慧工厂的建设或改造的直接效果。

网络互联是决定智慧工厂的先决条件，是基石。它涉及了工厂关联设备、人与人、人与设备等方面的数据交互形式，而工厂交互通道的协调统一能否有效地传输数据，这就决定了智慧工厂的建成效果。

有效的网络互联为真实有效的数据提供传输保障，当数据有了流通保障后，那么如何利用终端技术设备和辅助提取要素去抓取有用信息，就成为了关键核心问题。如何更贴切地深入工厂各个细节，获取到更有价值的数据，是真正意义上的智慧工厂建设初衷，而不是生拉硬拽地靠若干个冰冷的传感器去获取数据。

在智慧工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，数据收集后，通过与人工智能模型和各类机理模型结合，加工处理实时数据，为生产运营、科学决策提供支撑。数据处理能力决定了数据利用价值的高低，决定了智慧工厂的建设水平。

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智能制造。智慧工厂之上一般被称为智能制造，它是在传统制造业基础上，通过信息技术、物联网、人工智能等技术手段的应用，实现生产过程的智能化、自动化和数字化，提高生产效率和质量，降低成本，实现智慧化生产。

智能工厂与人工智能是有差别的：

1智能工厂是通过计算、自主控制和联网将人、机器和信息互相联接，融为一体，其本质是人机交互。智能工厂具有五大特征，比如生产设备网络化，实现车间物联网，生产数据可视化，利用大数据分析进行生产决策，生产文档无纸化，实现高效、绿色制造，生产过程透明化，智能工厂的“神经”系统，生产现场无人化，真正到“无人”工厂；

2智能制造系统是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，智能制造系统不只是“人工智能系统，而是人机一体化智能系统，是混合智能，机器智能和人的智能真正地集成在一起，互相配合，相得益彰，本质是人机一体化。

所谓工业40，是基于工业发展的不同阶段作出的划分。

按照目前的共识，工业10是蒸汽机时代，工业20是电气化时代，工业30是信息化时代，工业40则是利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。

这个概念最早出现在德国，2013年4月的汉诺威工业博览会上正式推出，其核心目的是为了提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。

工业40是由德国政府《德国2020高技术战略》中所提出的十大未来项目之一。

该项目由德国联邦教育局及研究部和联邦经济技术部联合资助，投资预计达2亿欧元。

旨在提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。其技术基础是网络实体系统及物联网。

德国所谓的工业四代(Industry40)是指利用物联信息系统(Cyber—Physical System简称CPS)将生产中的供应，制造，销售信息数据化、智慧化，最后达到快速，有效，个人化的产品供应。

“中国制造2025”与德国“工业40”的合作对接渊源已久。2013年4月，德国政府正式推出“工业40”战略。2015年5月，国务院正式印发《中国制造2025》，部署全面推进实施制造强国战略。

工业40已经进入中德合作新时代，中德双方签署的《中德合作行动纲要》中，有关工业40合作的内容共有4条，第一条就明确提出工业生产的数字化就是“工业40”对于未来中德经济发展具有重大意义。双方认为，两国政府应为企业参与该进程提供政策支持。

扩展资料
工业40联盟

由德国“工业40”研究机构、中国相关院所和中德两国企业组成的青岛中德“工业40”推动联盟，2月9日在中国第十一个国家级经济新区——青岛西海岸新区成立，成为中国首个“工业40”联盟。
2014年11月4日，中国首套工业40流水线在第十六届中国国际工业博览会上亮相。

青岛中德生态园管委主任赵士玉介绍说，青岛中德生态园作为中德两国共同建设的生态型、智能型、开放型利益共同体，中德“工业40”推动联盟在这里成立十分有意义。

“工业40”是大数据革命、云计算、移动互联时代背景下，对企业进行智能化、工业化相结合的改进升级，是中国企业更好的提升和发展的一条重要途径。中德“工业40”联盟成立后，青岛西海岸新区将投入1亿元人民币对区域内部分企业进行试点，未来将逐步实现企业“工业40”升级。

参考资料来源：百度百科-工业40

通过深度整合信息技术和制造业，智能化生产线将成为未来工厂的标配，助力企业提升生产效率、降低成本、提高产品质量，并推动企业向智能制造和高端制造转型升级。在智能制造时代，企业需要紧跟技术发展趋势，积极推动工业互联网与智慧工厂的融合，不断提升数字化和智能化水平，以保持竞争力，实现可持续发展。

体系框架组成

①业务指南：体现工业互联网产业目标、商业价值、数字化能力及业务场景。

②功能框架：明确支持业务实现的功能包括基本要素、功能模块、交互关系和作用范围。

③实施框架：描述实现功能的软硬件部署，明确系统实施的层级结构、承载结构、关键软硬件和作用关系。

④技术框架：汇聚支撑工业互联网业务、功能、实施所需要的软硬件技术。

工业互联网平台架构是一种基于互联网技术和工业领域的融合应用，旨在通过数字化、智能化和互联网化的方式，实现工业生产、设备、资源和信息的高效集成、协同运营和优化管理。

①设备层

主要为智慧工厂生产和运营中涉及的各种设备和系统，包括 CNC、AGV、六轴机器人、抛光设备、称重设备、物流线、立库、激光刻字等生产设备，以及传感器、工控系统、SCADA 系统（监控、控制和数据采集系统）、PLC（可编程逻辑控制器）等。设备层是工业互联网平台的基础，负责采集、传输和处理实时的生产数据和设备状态信息。

②边缘层

位于生产现场或离设备较近的一层，用于处理实时数据、实现本地决策和执行控制，并提供边缘计算能力。边缘层可以看作是设备层的一部分，负责在设备端进行数据处理、计算和控制，减少对云端的依赖，从而降低数据传输延迟、提高数据处理效率，并支持实时的生产监控、智能诊断和预测分析等应用。

③基础设施层

是支撑整个平台运行的底层基础设施，包括服务器、存储设备、网络资源、虚拟化和云计算等。基础设施层提供了支持工业互联网平台运行的物理和逻辑基础，并为上层的平台层和应用层提供了运行环境和支持。

④平台层

作为工业互联网平台的核心，提供了丰富的功能和服务，支持各类应用场景和业务需求，包括大数据管理平台、设备管理平台、互联网应用平台和集成应用平台等，它为上层的应用层提供了丰富的资源和工具，实现了智能制造和数字化转型的目标。

⑤应用层

作为工业互联网平台架构中的顶层，是直接面向用户的层级，负责提供各类应用和解决方案，主要包括订单管理、设备管理、产线管理、异地协同管理、设备健康监管、数字孪生等应用，满足企业在生产、制造、物流、质量管理等方面的具体业务需求。

智慧工厂与工业互联网的融合实现了设备、生产线和整个生产过程的互联互通，实现数据驱动的生产优化、智能化生产决策、设备和生产线的智能管理，支持数字化供应链管理，并促进智慧工厂生态系统的建设，从而提高生产效率、质量和灵活性，推动制造业向更加智能、高效和可持续的方向发展。

打造轻量化智慧工厂管理系统。借助传感器、物联网、大数据和云计算等先进技术，将工厂分布及各个生产过程的数据、信息、状态等实时呈现在可视化大屏幕上，实现对生产数据的实时监测和分析，让企业管理者对生产情况有更好的了解，从而提升生产效率和质量，降低生产成本和能源消耗，推动企业的可持续发展。

另外利用 Web 3D 技术，将智能工厂的工业互联网平台架构和全生命周期的生态平台架构，以三维可视化的方式构建出来，与传统的二维平面图相比，可以更加直观、全面、效果更好、交互性更强，将不同对象之间的空间关系和相互作用表现得更好。该场景采取网络式分布模式，将工厂分布在多个城市，结合三维地图，形成构建一幅完整的企业分布地图。可通过点击交互事件，直观了解各个工厂的生产情况。通过互联网技术和物流配送等形式，实现生产流程的大幅优化，达到降低成本、提高效率的目标。

同时通过集成工厂的生产数据和运营数据，采用图表、表格、仪表盘等形式，将工厂的仓库总位、质检结果、产线情况、订单量等关键数据指标，以一种视觉化的方式进行展现，帮助管理者和生产人员迅速掌握工厂的实时生产状态和运营情况。实现对生产过程的精细管理和实时干预，及优化生产计划和资源实时调度。

该场景通过 3D 建模和虚拟仿真技术，将实际生产线的设备、工艺和工作流程等对象，进行数字化建模，创建生产线的数字孪生模型。通过在生产线上安装的传感器和监控设备，实时采集生产线的运行数据，包括设备状态、工艺参数、产品质量等信息。将实时采集的生产线数据传输到数字孪生模型中，利用大数据处理与分析技术，可以对生产线的运行状况进行实时监测与数据分析，方便生产管理人员进行实时决策与调度。

工艺视图

多维动态展示智慧工厂生产工艺流程，让用户更加直观地了解在生产过程中的每一道工序、每一步 *** 作，以及各个工序之间的关联和依赖关系，Hightopo 2D、3D 图形渲染引擎勾勒精准数据模型。同时支持与其他信息系统（如ERP、MES 等）进行集成，实现生产过程的数字化管理和智能化控制，达到生产过程的高效、精确、灵活管理。

能效视图

基于实时数据采集和处理技术，将能源消耗数据和生产效率指标以可视化的方式呈现出来（红色-高能效设备，蓝色-低能效设备），有助于企业对各种设备的能效转化情况进行直观的了解。

随着科技的不断进步和数字化转型的推动，智能制造时代已经到来。工业互联网与智慧工厂的融合，为企业带来了前所未有的机遇和挑战。

目前，很多公司正在积极布局智能制造和工业物联网发展战略。问题是，这些企业是会共同推进两个战略的发展还是分开推进呢？我相信他们会共同推进，但我也可以理解那些把他们看作是分开的人。
在我们讨论这个话题之前，先让我先定义一下术语，因为有很多关于这个的争论。
智能制造：在工厂和整个价值链内实现业务、物理和数字流程的智能化、实时协调和优化。基于所有可用的信息，资源和流程将实现自动化、集成化、被监控和持续评估。（根据MESA International ，MES国际联合会定义）
IIoT：在工业（如组件、产品、产品运输和设备）中使用的物理对象（“物”）中嵌入电子、软件、传感器组成的网络，这个网络能够使物理对象通过互联网协议(IP)收集数据并与控制系统、业务流程和分析交换数据。（根据维基百科“IoT”修改）
现在回到我们的核心问题：两个战略是要共同推进还是分开推进呢？很明显，目前还没有定论。下面是这些观点的一些背景：
工业互联网协会(IIC)说:"通过自动化工业设备和系统之间的通信，IIoT提高了整个工厂的效率，使其更加智能化，"我同意。我相信，IIoT是智能制造的一项有利技术，它的进步将推动智能制造的发展。同样，随着智能制造超越概念，进入公司正在执行的项目，制造商和他们的解决方案提供者将改进支持这些项目的IIoT技术。这两个很可能会被共同推进。
另外：并不是每个人都同意。在最近的MESA调查中，超过三分之一的制造商报告说他们不相信智能制造包括IIoT（参见上图）。我明白这个观点，因为智能制造有很多途径。实际上，IIoT可以在一些可能定义智能制造的正常边界之外使用。
与智能制造相比，IIoT确实发展可能会更快，因为解决整个价值链上的项目是一个超出公司内部的挑战。像通用动力公司、通用磨坊和通用汽车这样的大公司可以展示他们的力量，并帮助推动特定行业的智能制造行动，但是IIoT项目可以取得很大的进展，并在公司的内部提供许多好处。如果消费者市场上的物联网计划提高了工厂内部的期望门槛，那么实现类似的互联互通、数据访问、控制和分析能力也会有压力。
此外，生产仍将涉及人员，以及未配备IIoT的设备和产品。对于一些智能制造方案，IIoT没有也不可能是商业案例，这些情景可能关注人员和价值链流程。
推动第四次工业革命的是什么？
有些人会认为智能制造或IIoT可能导致第四次工业革命。我也有一个观点：智能制造是这场革命的基础，而IIoT不是。即使IIoT的发展比智能制造快得多，我也不认为它足以让生产企业进入下一个生产力阶段。
那么IIoT缺少了什么来推动第四次工业革命呢？首先是企业环境。智能制造不仅整合了工厂或智能连接工厂，还包括智能连接的供应链和贯穿产品生命周期的数字线程。与其他工业革命一样，技术的转变--比如IIoT--必须与新的流程和人们工作的方式协同工作，以达到我们在第四次工业革命中所追求的生产力水平的提高。
IIoT是一项基础技术，但它只做它所做的事情--在"事物"之间创建通信，以便更容易地获取数据和分析。第四次工业革命需要许多其他技术和工艺。其中一些将针对一件设备或生产过程；其他人将在工厂、企业或价值网络上工作。
真正让商界人士兴奋的是，当新技术和新方法将它们整合在一起时，就会扰乱市场，并让公司提供新的服务和与新产品所能产生的数字数据绑定的新价值。例如，基于IoT的智能产品可以向工程师和生产者提供关于产品如何在该领域执行的反馈。基于这些数据，我们能提供什么样的新见解和服务？
这就是为什么我认为，要实现第四次工业革命需要更多的时间。它将把IoT和IIoT引入智能制造策略，以创建新的方法来协调和优化整个价值链中的流程，并向客户交付新的服务级别。

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