从数字化制造到智能制造(芜湖)

从数字化制造到智能制造
吴明晖 博士
浙江大学城市学院计算机系 2015.5.21 芜湖

报告提纲
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一、为什么要发展智能制造？ 二、智能制造与工业4.0 二、工业4.0与智能制造 三、数字化制造及其研究进展 四、智能制造技术及应用展望
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1.“中国制造”改变着整个世界
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改革开放30多年来， 科技进步在制造领域发挥 了重要作用，“人口红利” 与“政策红利”相辅相成， 显著提高了“中国制造”产 品的市场竞争力。
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1.“中国制造”改变着整个世界
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中国已经成为全球第二大经济体。中国 极可能成为“第五个”世界制造中心
伴随世界制造业的发 展，在不同的阶段形成形 成了四大世界级制造中心 。 美国制造 德国制造 中国制造 日本制造
英国制造
1750 1800 1850 1900 1950 2000 2050 3

1.“中国制造”改变着整个世界
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? 欧美采取贸易保护反制
自1994 年人民币汇率改革以来, 在中国保持对美商品 出口快速增长的同时, 美国对中国产品反倾销调查和反倾 销最终措施数量也有了大幅地增长。
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2.美国对“中国制造”的忧虑
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? 寻求技术跨越
美国奇点大学著名教授瓦德瓦 2012年1月11日在《华盛顿邮 报》认为： 我们将人工智能、机器人和 数字制造相结合，使得美国企 业家在本土建厂，生产出各种 产品， 这是一场制造业的革命 。中国还如何能与我们竞争？ 很快就轮到中国担忧了。

3.德国制造业面临的压力
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老龄化社会带来劳动力减少 资源匮乏，能效仍需提升 产业转移带来国内制造业空心化 发展中国家技术实力不断增强 经济全球化中，需要对市场做出快速响应 需要根据消费者需求，实现差异化、个性化的生产
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保持制造业国际领先地位所需的标准化 制造业占据全国GDP的25%、出口总额的60%，影响极大
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4.“中国制造”亟待技术跨越
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? 产品质量有待提高 9 在产业链的下游：核心技术亟待加强 9 与欧美产品相比：质量存在明显差距

4.“中国制造”亟待技术跨越
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? 从价格优势到技术优势转变
国内： 9 成本上升（人力、土地、能源） 9 用工荒（技术工人不足） 9 国家出口退税政策变化 国外： 9 周边国家新制造工厂的兴起 W越南 W印度
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报告提纲
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一、为什么要发展智能制造？ 二、工业4.0与智能制造 三、数字化制造及其研究进展 四、智能制造技术及应用展望
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1.工业革命发展历程
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第四次工业革命 智能化工厂 智能装备及信息通信 第三次工业革命 高自动化柔性生产 计算机信息技术驱动 第二次工业革命 批量流水线生产 电力驱动 第一次工业革命 机械化生产 蒸汽驱动 18世纪末 20世纪初 70年代初 至今
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1.工业革命发展历程
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蒸汽机
普通机床
数控机床
智能机床
加工装备
机床
数控机床
+
电动机
+
电脑
+
智能控制
=
电气化
工业1.0：机械化 工业2.0：电气化
=
按编程操作 适应能力低
工业3.0：数字化
=
工艺优化 提升30%-3倍
工业4.0：智能化

1.工业革命发展历程
工业 1.0
?一、工业4.0的意义

1.工业革命发展历程
工业 2.0
?一、工业4.0的意义

1.工业革命发展历程
工业 3.0

2.数字化制造的特征
采用数学化仿真手段，对制造过程中制造装备、制 造系统以及产品性能进行定量描述，使工艺设计从基于 经验的试凑向基于科学推理转变。
铣削机床 镗拉机床
生产 线系 统 材料毛坯 实物产品
冲压机床
焊接装备

2.数字化制造的特征
数字化技术体系：产品表达数字化、制造装备数字化、 制造工艺数字化、制造系统数字化。
CAD:UG/Catia/PRO-E CAE:Nastran/Ansys PDM: Team-Center ERP: SAP、Enovia
影响产品性能
产品 数字化
影响制造效率
涉及装备与产品 的几何、力学行 工艺 数字化 为的耦合！ CAPP、DFX？
制造系统 数字化
控制：NC,CNC,DNC
系统：MC,FMC,FMS
装备 数字化
影响制造效率
影响制造质量 ?16

2.数字化制造的特征
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?17

3.智能化制造的特征
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工艺设计 智能化、知识化 传感检测 信息化、实时化
9 9 装备运行境检测 制造质量的检测 9 9 制造工艺的智能设计 制造工艺的实时规划
控制执行 柔性化、自动化
9 9 装备自动控制 装备柔性操作

报告提纲
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一、为什么要发展智能制造？ 二、工业4.0与智能制造 三、数字化制造及其研究进展 四、智能制造技术及应用展望

数字化制造到智能制造

数字化制造到智能制造 “这是最好的时代，这是最糟的时代，这是理性的时代，这是困惑的时代，这是迷信的时代，这是怀疑的时代。这是希望之春，这是失望之冬。人们拥有一切，人们一无所有。由此将坠入地狱，由此将升上天堂。” ——狄更斯只有250年的工业文明创造今天社会财富，是农业文明的千万倍！ 工业4.0将把人类推行智能文明，将会创造更加璀璨的未来！ 智能制造是制造企业必由之路！ 以智能制造为特征的工业4.0转型成功与否，不是企业经营好与坏的问题，是企业生与死的问题！ 每次工业革命，都会让一批企业倒闭，顺应变革的企业会利用技术革命更上一层楼，你企业的命运就掌握在自己的手里！！！ 处于变革时代的我们，面对一系列技术创新如：物联网，大数据、云计算、智能制造，3D打印，机器人自动化，虚拟现实等给制造业带来的深刻冲击和变化。这些技术如何深刻改变你所从事的制造业的竞争规则，竞争强度？您的企业究竟该如何规划实施转型升级？如何整合转型所需的人才，技术和相关资源？ 快速，零缺陷，高效率，低成本开发、制造和交付个性化产品，为客户提供基于智能产品的个性化精准服务，同时确保零库存、低风险的企业经营，是工业4.0时代智能制造企业的核心特征。 信息技术创新和制造业务流程中的深度集成，如何赋予制造业这些“特异功能”？ PLM，ERP，CRM、MES、SCM、CAM、CAE、QMS、WMS以及仿真等软件的应用把客户、产品、

工艺、物料、设备、工装工具、质量、人、供应商、产品使用和服务的要素标准化，数据化，集成化，把营销和销售，产品开发，制造执行，供应链运营，售后服务、以及人力资源管理和财务全部构建在信息高速公路上，让企业具备超级的敏捷性、柔性、开放性来构建大规模个性化定制和协同制造的业务模式。 各个学科知识的模型化，泛在化便于跨学科的深度融合和集成创新。基于模块化定义MBD技术的成熟，使得产品设计模块化，制造模块化，经营模块化，从而推动整个社会创新和效率的提升呈现出几何级数的上升。 物联网技术的使用让万物有了智能，智能产品和智能制造双双来临。 定制化、低成本、短交期的大规模定制时代将大幅提升用户的价值。智能化、协同化、可持续化的智能制造大幅降低生产成本，提升运营效率，让产品更加环保，同时确保高品质的产品和服务，以及员工更高的工作幸福指数。 基于互联和数据的智能制造，将彻底颠覆制造业的价值链。那些驶入智能制造高速公路上的企业将以越来越快的速度积累自己的知识资产，成为专家型企业，优化自己的生态圈。未来成功的价值链将是一批专家型企业构建的一个卓越的价值链。那些不能构建自己智能制造体系的企业将不可避免的被淘汰。 本课程取制造业第四次工业革命之大势，明智能制造之道，优企业升级转型之术，为您的升级转型之路护航。 本课程是目前世界范围内工业4.0的最新理论和最佳实践的一道大餐。 一、掌控未来——工业4.0 1.1.“以史为镜知兴衰”——工业革命的历史 1.1.1.工业1.0

《智能制造之路-数字化工厂》读书笔记

今天读了下《智能制造之路-数字化工厂》这本书，由机械工业出版社初步，同济大学中德工程学院陈明和西门子数字化工厂梁乃明共同编著。从2013年开始，可以看到工业4.0，工业 互联网，智能制造一直是持续火热的一个新兴技术关注点，买这本书也是希望对这块能有一 个更加系统的了解。 整体这本书可以打3星及格，写的好的地方反而是前面几张整体概述和框架，工业4.0和智 能制造整体发展过程介绍部分的内容，而后面涉及到PLM和MES方面的内容，更多则是基 于西门子本书的产品体系来展开谈的，更多的像是西门子产品的产品手册，虽然有一定的参 考价值，但是缺乏体系性的介绍。 工业4.0，重点是实现产品生命周期和价值链整个过程中人，物，机器之间的连接，同时实 现他们之间信息的及时共享和协同，以提供一个实时，自动化，智能，可视，柔性的动态自 组织架构。德国工业4.0可以概括为一个基础网络(信息物理系统网络），双重战略（领先供 应商，主导市场），三项集成（横向集成，纵向集成，端到端集成），八项举措，十七项主题。 工业4.0的核心和关键是建立一个人，机器，资源互联互通的网络化社会。 美国对智能制造的定义：智能制造是先进智能系统强化应用，新产品快速制造，产品需求动 态响应，以及工业生产和供应链网络实时优化的制造。其核心技术是网络化传感器，数据互 操作性，多尺度动态建模和仿真，智能自动化以及可扩展的多层次网络安全。结果是在一个 柔性，敏捷，创新的制造环境中提升性能和效率。同时使业务和制造过程有效的串联在一起。 工业互联网：最早由通用电气在2012年提出，倡导将人，数据和机器连接起来，形成开放而全球化的工业网络，其内涵已经超越了制造业本身，跨越产品生命周期整个价值链，相比工 业4.0，更加注重软件，网络和大数据。工业互联网系统由智能设备，智能系统和智能决策 三大要素构成。 工业4.0，通过人，物和系统的连接，实现企业价值网络的动态建立，实时优化和自组织。 我国对智能制造的定义：通过新一代信息技术（云计算，物联网，大数据，工业机器人，工 业数控，互联网+IT信息技术等），贯穿设计，生产，管理，服务等制造活动各个环节，具 有信息深度感知，智慧优化和自决策，精准控制和自执行功能的先进制造过程，系统和模式 的总称。 对于智能制造的解读，书里面谈的一些核心特点体现，比较有参考意义，记录如下： 1. 工业4.0不是无人工厂，人是工业4.0的核心。 2. 要实现工业4.0，首先要进行生产组织和业务流程的梳理和重构。 3. 实现人，机器，工件（产品）之间的互联互通。

数字化工厂的框架与落地实践

数字化工厂的框架与落地实践 数字化工厂正在闪现迷人的色彩，其光芒吸引了制造业的注意力。然而耀眼辉光之中，很多企业也被各种相互矛盾和相互纠缠的概念弄得无所适从，渴望能够拥有一个洞开一切的神器。而数字化工厂的确犹如一道有着清晰轨迹的光路，它正指引着那些走向理解智能工厂和工业4.0的必经之路。 数字化工厂的定义 虽然国内外对数字化工厂的研究越来越多，但是对于数字化工厂的定义却没有统一的定论。目前存在两种数字化工厂的定义，一种是广义的，一种是狭义的。 广义数字化工厂 以生产产品或提供服务的制造企业为核心企业，以及相关联的成员，包括核心制造企业、供应商、软件系统服务商合作伙伴、协作厂商、客户、分销商、银行等，是其生产与经营过程中所有信息数字化的动态联盟。 狭义数字化工厂 以制造资源、生产操作和产品为核心，以产品生命周期数据为基础，应用仿真技术、虚拟现实技术、实验验证技术等，使产品在生产工位、生产单元、生产线以及整个工厂中

的所有真实活动虚拟化，并对加工和装配过程进行仿真、试验、分析、优化的一种集成组织方式。 笔者倾向并采用的概念为狭义的数字化工厂。实际上，这也符合工厂企业的实际认知。数字化工厂将产品信息数字化、过程信息数字化和资源物料信息数字化，并将这三种数字化流进行有效结合，是真实工厂的制造过程（包括设计、性能分析、工艺规划、加工制造、质量检测、生产过程管理和控制）在计算机上的一种映射。 数字化工厂、智能工厂与工业4.0 工业4.0的官方说法文字太多。简单说，工业4.0有两个维度：技术维度就是物联网和服务在制造业的应用，而商业维度就是用户驱动。其两大主题也为读者所耳熟能详，一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。 数字化工厂和工业4.0之间隔着一个智能工厂的距离。 关于工业4.0的阶段和实施先决条件，北航刘强教授说过一段话，提到了非常经典的“三不要原则”。第一，不要在不具备成熟的工艺下做自动化，工艺如果不成熟，就最好先做生产线，这是工业2.0解决的问题。第二，不要在管理不成熟的时候做信息化，这是工业3.0解决的问题。第三，

(完整版)数字化工厂的构建

数字化工厂的构建 郭兆祥游冰 机械工业第六设计研究院有限公司 【摘要】本文阐述了数字化工厂的相关概念,综述了制造企业通过工厂设计与建造、产品设计、制造工艺设计、产品仿真、虚拟试生产等多个环节的数字化，实现“按订单生产”模式的转变。 【关键词】数字化工厂工艺规划仿真优化 1引言 围绕激烈的市场竞争，制造企业已经意识到他们正面临着巨大的时间、成本、质量、产品差异化等压力。如何快速适应市场的变化，实现从“以产定销”到“按订单生产”模式转变？数字化工厂提供了较为理想的解决方案。 2 数字化工厂概述 数字化工厂是BIM(建筑信息模型)技术、现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，同时具有其鲜明的特征。 2.1数字化工厂 2.1.1数字化工厂的概念 数字化工厂是以产品全生命周期的相关数据为基础，根据虚拟制造原理，在虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、优化和重组的新的生产组织方式。它是在设计建造阶段，建立全面、详实的信息，包括材料、工艺、设备运行管理等全生命周期的信息档案数据库，利用BIM(建筑信息模型)技术指导建筑物、构筑物及设备的科学使用和维护，为信息化、标准化管理提供数据基础平台，加上CAD、EEP、MEP等应用管理系统，实现工厂控制系统内部数字化信息的有效传递，既链接了生产过程的各个环节，又与企业经营管理相互联系，进而把整个企业数字化的资金信息、物流信息、生产装置状态信息、生产效率信息、生产能力信息、市场信息、采购信息以及企业所必须的控制目标都实时、准确、全面、系统地提供给决策者和管理者，帮助企业决策者和管理者提高决策的实时性和准确性以及管理者的效率，从而实现管理和控制数字化、一体化的目标。 2.1.2数字化工厂的优势

从数字化到智能制造

设计文件 名称 编号 版本 版权专有违者必究 中车株洲电力机车研究所有限公司

编制工艺 校核标准化 审核批准 版本号更改人更改日期更改说明变更编号

目次 1 目的及意义 (1) 2 从数字化工厂到智能工厂再到智能制造 (1) 2.1 数字化工厂 (1) 2.2 智能工厂 (2) 2.3 智能制造 (2) 3 从数字数字化开发到智能制造的关键技术途径 (3) 3.1 从数字制造到智能制造的发展模式 (3) 3.2 从数字制造到智能制造的具体途径 (4) 4 典型行业智能制造发展技术路线图 (5)

1 目的及意义 随着城市配电网的不断发展, 配电网的结构越来越复杂, 网络供电方式和手拉手供电方式成为城市配电网的主要供电方式。与此同时, 随着电力供需矛盾的缓和, 广大电力用户对电力供应的需求不断提高, 电力系统配电生产管理人员的工作量与日俱增, 配电网的重要性日益突出。原有的人工粗放型的管理方式和工作流程已不能适应新的要求, 亟待建立新型的技术管理模式。 作为“中国制造2025”国家战略计划的重要组成部分，从数字制造到智能制造的转型升级，已成 为各行各业以及高端装备制造业发展的必然趋势，也是促进我国从制造大国向制造强国转变的必然之路。近年来，我国在数字制造技术研究与应用方面取得了重要的进展与突破，数字制造技术得到广泛应用，并成为解决高、精、尖复杂装备制造难题的核心技术之一；智能制造技术研究与应用也初现端倪，部分制造企业集团积极采用智能制造技术提升产品的智能化水平，智能化生产线、智能化车间、智能化工厂不断涌现。但就我国从数字制造到智能制造的发展水平而言，与工业发达国家相比仍存在很大差距。 德勤有限公司与中国机械工业联合会2015 年对上百家制造业企业智能制造与信息化情况开展调研，报告显示中国智能制造尚处于初级发展阶段，仅23% 的企业进入智能制造广泛应用阶段；除在汽车及零 部件行业智能设备应用程度超过90% 外，其他行业尤其是机械加工制造行业的智能设备应用程度均较低（如图所示）。造成上述差距的根源，主要是缺乏从数字制造到智能制造发展的具体技术途径指引，导致我国智能制造应用推广进展缓慢。 为此我们提出利用数字化技术、智能化技术, 通过图形与数据相结合, 实现配电网的生产运行管理与辅助决策管理, 实现配网调度、生产、运行、检修、管理的科学性和数字化, 进一步改善服务质量, 提高供电可靠性, 提高供电企业的综合经济效益。 为了建成上述的一体化 2 从数字化工厂到智能工厂再到智能制造 2.1 数字化工厂 对于数字化工厂，德国工程师协会的定义是：数字化工厂(DF)是由数字化模型、方法和工具构成的综合网络，包含仿真和3D/虚拟现实可视化，通过连续的没有中断的数据管理集成在一起。数字化工厂集成了产品、过程和工厂模型数据库，通过先进的可视化、仿真和文档管理，以提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能。 在国内，对于数字化工厂接受度最高的定义是：数字化工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程

数字化工厂的构建

数字化工厂的构建 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988）

数字化工厂的构建 郭兆祥游冰 机械工业第六设计研究院有限公司 【摘要】本文阐述了数字化工厂的相关概念,综述了制造企业通过工厂设计与建造、产品设计、制造工艺设计、产品仿真、虚拟试生产等多个环节的数字化，实现“按订单生产”模式的转变。 【关键词】数字化工厂工艺规划仿真优化 1引言 围绕激烈的市场竞争，制造企业已经意识到他们正面临着巨大的时间、成本、质量、产品差异化等压力。如何快速适应市场的变化，实现从“以产定销”到“按订单生产”模式转变？数字化工厂提供了较为理想的解决方案。 2 数字化工厂概述 数字化工厂是BIM(建筑信息模型)技术、现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，同时具有其鲜明的特征。 2.1数字化工厂 数字化工厂是以产品全生命周期的相关数据为基础，根据虚拟制造原理，在虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、优化和重组的新的生产组织方式。它是在设计建造阶段，建立全面、详实的信息，包括材料、工艺、设备运行管理等全生命周期的信息档案数据库，利用BIM(建筑信息模型)技术指导建筑物、构筑物及设备的科学使用和维护，为信息化、标准化管理提供数据基础平台，加上CAD、EEP、MEP等应用管理系统，实现工厂控制系统内部数字化信息的有效传递，既链接了生产过程的各个环节，又与企业经营管理相互联系，进而把整个企业数字化的资金信息、物流信息、生产装置状态信息、生产效率信息、生产能力信息、市场信息、采购信息以及企业所必须的控制目标都实时、准确、全面、系统地提供给决策者和管理者，帮助企业决策者和管理者提高决策

关于公司实现智能工厂的规划报告

关于公司实现智能工厂的规划报告

关于公司实现智能工厂的规划报告 德国“汉诺威工业博览会”上发布了最终报告，开始实施“工业 4.0”的国家战略。在未来制造业中的各个环节应用互联网技术，将数字信息与现实社会之间的联系可视化，将生产工艺与管理流程全面融合。由此实现智能工厂，生产出智能产品。 10月中国总理李克强访问德国，“工业4.0”、“智能制造”的战略地位迅速提升。国家工信部早在三四年前就开始规划一项未来制造业发展的“中国制造2025”。 结合国家的战略方针，为了提升我公司智能制造水平，推动制造业数字化、智能化、网络化发展，促进产业高端转型，增强发展后劲，对公司实现智能化工厂作初步规划。 一、智能工厂含义 智能工厂（车间）是指将机器人、智能设备和信息技术三者在制造过程中完美融合，涵盖了对工厂（车间）制造的全流程，主要解决工厂（车间）从产品的设计到制造、应用的智能化。 二、目标 1、二年内建立三条“数字化生产线”：“数字化生产线”是指由工件传送系统和控制系统，将自动化装备和辅助设备按照工艺顺序进行结合，在无人（或少人）干预的情况下，按规定的程序或指令进行操作或控制，自动完成产品全部或部分制造过程，从而提高产品的生产效率及良品率。

2、二年内提升产品研发设计水平：车间产品采用智能化设计手段或先进的信息化设计系统；建立产品数据管理系统（PDM），形成基于三维设计模型的数字化产品库。 3、五年内优化生产制造控制流程： 1）提升数控加工中心、工业机器人、自动化生产线，自动化生产设备应用比例； 2）关键设备（数控加工中心、工业机器人、铸造生产线）与产品、工艺设计实现互联； 3）工位计算机随时根据订单、图纸的变化调整工艺技术，实现无图纸化生产管理； 4）生产/制造全过程实现智能监控与调度； 5）广泛采用条形码、电子标签、扫码枪等自动识别设施，配备到工位； 6）生产设备状态（运行状态、生产数量、生产效率等）实现实时监控。 4、五年内提升生产管理水平：实现经过制造执行系统（MES）优化企业生产制造管理模式，制造过程实现智能化的软硬件技术、控制系统及信息化系统的集成应用，建立统一的信息管理平台和生产系统的实时监控，在ERP生产计划指导下完善车间生产制造执行系统或调度系统、经营管理系统的集成应用；物料需求计划编制、物流配送管理实现智能化、自动化。 5、五年内完善质量管理体系：基于互联网技术实时在线检测和控

智能制造发展规划(2016-2020年)详解

智能制造发展规划（2016-2020年） 智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。加快发展智能制造，是培育我国经济增长新动能的必由之路，是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，对于推动我国制造业供给侧结构性改革，打造我国制造业竞争新优势，实现制造强国具有重要战略意义。 根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》《中国制造2025》和《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》，编制本规划。 一、发展现状和形势 全球新一轮科技革命和产业变革加紧孕育兴起，与我国制造业转型升级形成历史性交汇。智能制造在全球范围内快速发展，已成为制造业重要发展趋势，对产业发展和分工格局带来深刻影响，推动形成新的生产方式、产业形态、商业模式。发达国家实施“再工业化”战略，不断推出发展智能制造的新举措，通过政府、行业组织、企业等协同推进，积极培育制造业未来竞争优势。

经过几十年的快速发展，我国制造业规模跃居世界第一位，建立起门类齐全、独立完整的制造体系，但与先进国家相比，大而不强的问题突出。随着我国经济发展进入新常态，经济增速换挡、结构调整阵痛、增长动能转换等相互交织，长期以来主要依靠资源要素投入、规模扩张的粗放型发展模式难以为继。加快发展智能制造，对于推进我国制造业供给侧结构性改革，培育经济增长新动能，构建新型制造体系，促进制造业向中高端迈进、实现制造强国具有重要意义。 随着新一代信息技术和制造业的深度融合，我国智能制造发展取得明显成效，以高档数控机床、工业机器人、智能仪器仪表为代表的关键技术装备取得积极进展；智能制造装备和先进工艺在重点行业不断普及，离散型行业制造装备的数字化、网络化、智能化步伐加快，流程型行业过程控制和制造执行系统全面普及，关键工艺流程数控化率大大提高；在典型行业不断探索、逐步形成了一些可复制推广的智能制造新模式，为深入推进智能制造初步奠定了一定的基础。但目前我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、数字化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡的阶段。发展智能制造面临关键共性技术和核心装备受制于人，智能制造标准/软件/网络/信息安全基础薄弱，智能制造新模式成熟度不高，系统整体解决方案供给能力不足，缺乏国际性的行业巨头企业和跨界融合的智能制造人才等突出问题。相对工

智能制造下数字化工厂所具备的优势

智能制造下数字化工厂所具备的优势 随着智能制造的浪潮来袭，通过工业物联网实现的数字化工厂也被越来越多的工厂所认知，但很多人并不清楚传统工厂的弊端到底有哪些。 1.传统工厂：人工统计，效率低且不准确 在中国很多传统的中小型工厂中，对于设备生产数据的采集，几乎完全依靠人工完成。流动的人员、散落的数据，导致数据的保存成了一个巨大的问题。同时人工统计的效率也非常的低，往往都是每天下班或者每周进行一次统计，完全不能进行实时生产数据更新。 此外，数据对于设备而言有着时效性和历史数据参考性的关键作用，据羿戓技术文件编制所了解，从底层操作工的数据记录-数据分析-数据反馈-管理者的决策，中间的环节让数据的时效性大大降低，同时人工的记录统计也会造成数据不准确等问题，而且庞大的数据计算分析，对于人力是一个非常大的耗损。 其次，历史数据对于设备的维护具有参考性的意义，但是传统工厂的数据，靠着一张张的记录纸或者大量的Excel表无疑是给未来的工作又增添了难度，而且工厂不能控制人员的流动，每一次的交接都可能导致数据的流失。 2.数字化工厂：设备联网，数据自动上传反馈 而在数字化工厂中，物联网的概念就被运用到每一台设备上。设备与设备之间，早也不是信息孤岛，而是将人、设备，通过数据建立紧密联系。一个工厂管理者可以在手机或者PC终端观测到每一台设备的实时数据，而且可以随时收到设备的状态提醒。 比如你设置了：轴承的温度超过80度，提醒温度过高。当设备高于80摄氏度时，就会立即收到提醒，实现了收集、分析、反馈的同步进行，大大缩短了时间，提高了决策的效率。 除了收集、计算、反馈等“去工人化”的功能，设备联网之后，还有一大好处就是数据的存储。大量历史数据，包括设备损失数据，也给后期工厂设备的很多操作都提供了参考意义。之后，再遇到工厂的人员流动，这些数据依然可以随时调用并完善保存。 3.传统工厂：设备意外停机频发，造成大量损失 除了数据的管理问题，传统工厂还有一大痛点，那就是经常遭遇意外停机。意外停机不仅造成了生产的停滞，而且对于设备造成的隐性破坏不可估

智能制造数字工厂的规划设计

智能制造数字工厂的规划设计网络课堂 主讲老师：胡建林 课程目录 第一章概述 ?第01讲概述00:14:4100:00:00 第二章数字化产品设计系统 ?第01讲数字化产品设计系统00:18:2600:00:00 第三章数字化工厂设计系统 ?第01讲数字化工厂设计系统00:18:2300:00:00 第四章ERP系统 ?第01讲ERP系统00:12:0900:00:00 第五章智能工厂制造运行管理系统 ?第01讲智能工厂制造运行管理系统00:39:4000:00:00 第六章智能运维 第01讲智能运维00:09:0800:00:00 1.1 信息物理系统CPS 信息物理系统CPS定义：通过集成先进的感知、计算、通信、控制等信息技术和自动控制技术，构建了物理空间与信息空间中人、机、物、环境、信息等要素相互映射、适时交互、高效协同的复杂系统，实现系统内资源配置和运行的按需响应、快速迭代、动态优化。 信息物理系统CPS的本质：就是构建一套信息空间与物理空间之间基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的闭环赋能体系，解决生产制造、应用服务过程中的复杂性和不确定性问题，提高资源配置效率，实现资源优化。 CPS的四大核心技术要素：“一硬、一软、一网、一平台” 感知和自动控制（硬）：智能感知技术、虚实融合控制技术； 工业软件（软）：嵌入式软件技术、MBD技术、CAX/MES/ERP软件技术； 工业网络（网）：现场总线技术、工业以太网技术、无线技术、SDN； 工业云和智能服务平台（平台）：边缘计算、雾计算、大数据分析。 CPS的层次：单元级、系统级、SoS级（System of Systems，系统之系统级） 单元级CPS：单元级CPS能够通过物理硬件、自身嵌入式软件系统及通信模块，构成含有“感知-分析-决策-执行”数据自动流动基本的闭环，实现在设备工作能力范围内的资源优化配置，如智能轴承、关节机器人等。 系统级CPS：由多个最小单元CPS（单元级）通过工业网络实现更大范围、更宽领域的数据自动流动，实现了多个单元级CPS的互联、互通和互操作。如智能生产线、智能车间、智能工厂。 SoS级CPS：通过大数据平台，实现了跨系统、跨平台的互联、互通和互操作，促成了多源异构数据的集成、交换和共享的闭环自动流动，在全局范围内实现信息全面感知、深度分析、科学决策和精准执行。 1.2 智能工厂

4.“数字化”才是智能制造的基础!

“数字化”才是智能制造的基础！ 【导读】所谓的机器换人只是低端工作，高端工作的智能绝大部分决策管理还是靠人来完成。机器换人仍只是自动化的老路！ 以下精彩内容为中国航空工业信息技术中心首席顾问宁振波在近日举办的“第九届航空航天信息化建设合作峰会”上的主题演讲，题为《三论智能制造的基础-数字化和人工智能》。

以下为正文 当我们一步步的把方法、知识和经验变成软件和模型的时候，是不是在一步步的走向智能？大家应该很清楚，在过去几年里，浮躁不是少数人的行为，特朗普让许多中国人头脑清醒了起来。2014年到2016年我们讲论智能制造，2017年和2018年讲再论智能制造，我们必须搞清楚智能制造是什么，智能制造是用软件来定义控制数据的自动流动，解决复杂产品的不确定性问题。 制造业大而不强说到底是：研发不强 当然，不仅仅是生产，它既有研发工艺生产交付交付或者维护维修过程，以及整个的综合管理体系。我来说一个数据，真实的广东省经济的数据。广东省GDP中国第一大省，但

是90%的企业单位没有自主研发能力，大家想一想是不是很可怕？换句话说，我们是代工厂或山寨工厂，是血汗工厂。 主席多次讲过，中国制造大而不强在哪？是研发不强。我看了很多材料，我们工业互联网的优秀案例也好，评价也好，应该是把研发设计放在第一位，生产制造放在第二位，综合保障和服务大数据采集放在第三位，运营管理和物流放在第四位，但是在全国报上来的材料里，运营管理和物流的项目报的最多，其次是交付维维护，第三是智能制造过程，而最难的研发设计反而报的项目最少。 华为为什么牛？去年我在福州参加了华为全球大会，2018年的专利统计中，欧洲所有专业里，专利数量西门子第一，华为第二。为什么美国举全国之力来收拾华为？是不是美国人感到害怕？因此我们一定要清楚智能制造是要干什么，智能制造是全员的事，不是某几个人的事。 我们企业转型升级相当于做手术，一个人要做手术，首先要做诊断，除非是车祸紧急救援，普通情况下不把病情查清楚你敢下手么？一定是先诊断清楚才开始做，瞎做的结果一定会是投入大量资金后走到沟里去。同理，企业的能力和水平在哪个点上，每个企业的水平不一样，制造流程中，设计、工艺、制造、生产、设备维修、交付等环节，从哪开始做，先做哪个系统后做哪个，一定要搞清楚。 比如说，中国过去几十年里在ERP上吃了大亏，为啥？2003年到2005年，联想和华为先上了ERP系统，当时的生产情况挺好的，结果到了2005年，华为发现了输入包不完整的问题，华为马上就换了PLM系统，虚拟的模型包不完整了，吃了很多亏。什么意思呢？ERP 和PLM系统紧密关联，它的MBOM一定来于PLM。很多系统是前面做不好，后面做了就推

关于公司实现智能工厂的规划报告

关于公司实现智能工厂的规划报告 2013年德国“汉诺威工业博览会” 上发布了最终报告，开始实施“工业4.0 ”的国家战略。在未来制造业中的各个环节应用互联网技术，将数字信息与现实社会之间的联系可视化，将生产工艺与管理流程全面融合。由此实现智能工厂，生产出智能产品。 2014年10月我国总理李克强访问德国，“工业4.0 ”“智能制造”的战略地位迅速提升。国家工信部早在三四年前就开始规划一项未来10年制造业发展的“中国制造2025”。 结合国家的战略方针，为了提升我公司智能制造水平，推动制造业数字化、智能化、网络化发展，促进产业高端转型，增强发展后劲，对公司实现智能化工厂作初步规划。 一、智能工厂含义 智能工厂（车间）是指将机器人、智能设备和信息技术三者在制造过程中完美融合，涵盖了对工厂（车间）制造的全流程，主要解决工厂（车间）从产品的设计到制造、应用的智能化。 二、目标 1、二年内建立三条“数字化生产线”：“数字化生产线” 是指由工件传送系统和控制系统，将自动化装备和辅助设备按照工艺顺序进行结合，在无人（或少人）干预的情况下，

按规定的程序或指令进行操作或控制，自动完成产品全部或部分制造过程，从而提高产品的生产效率及良品率。 2、二年内提升产品研发设计水平：车间产品采用智能化设 计手段或先进的信息化设计系统；建立产品数据管理系统（PDM，形成基于三维设计模型的数字化产品库。 3、五年内优化生产制造控制流程： 1）提升数控加工中心、工业机器人、自动化生产线，自动 化生产设备应用比例； 2）关键设备（数控加工中心、工业机器人、铸造生产线） 与产品、工艺设计实现互联； 3）工位计算机随时根据订单、图纸的变化调整工艺技术， 实现无图纸化生产管理； 4）生产/制造全过程实现智能监控与调度； 5）广泛采用条形码、电子标签、扫码枪等自动识别设施， 配备到工位； 6）生产设备状态（运行状态、生产数量、生产效率等）实 现实时监控。 4、五年内提升生产管理水平：实现通过制造执行系统（MES 优化企业生产制造管理模式，制造过程实现智能化的软硬件 技术、控制系统及信息化系统的集成应用，建立统一的信息管理平台和生产系统的实时监控，在ERP生产计划指导下完

数字化工厂信息系统结构

数字化工厂信息系统结构研究 数字化工厂是以制造产品的企业为核心，由核心企业以及与之相关联的成员构成的动态联盟，通过数字化工厂信息系统有效地管理和利用联盟的数字化信息和数字化信息流，实现成员之间的高度协同工作和资源共享，为客户提供满意的产品。本文基于数字化工厂的基础应用平台采用系统交互与集成方法，通过对数字化工厂信息系统的组成及其已有技术基础的分析，演绎数字化工厂信息系统的实现设想与结构，抽取数字化工厂信息系统公共服务。 1 数字化工厂信息系统及其特征 数字化工厂最重要的原料是关于产品和市场的信息啦)，信息经过各种数字化处理后，成为其决策及行动的知识方案。其运作模式可以概括为产品开发过程数字化、产品制造过程数字化、产品本身数字化、产品销售过程数字化、技术支持与服务过程数字化、经营决策过程数字化、信息与知识数字化及其信息与知识共享。 数字化工厂信息系统是数字化工厂产生、处理、传递、储存和利用数字化信息的系统和工具。通过它控制数字化工厂的信息和信息流，进而达到控制、管理、利用物流和资金流以及协同工作的目的。并且，数字化工厂的每个过程和功能领域都需要其信息系统支持。 (1)从应用角度来看，在产品设计过程和功能领域中，需要CAD、CAPP、CAM、DFX和PDM 等分、子系统。在产品制造过程和功能领域中，需要经营计划、主生产计划、车间作业计划、库存控制、制造设备自动化控制等分、子系统，此外还应该有质量控制系统。在销售服务过程和功能领域中，需要客户关系管理。在经营决策过程和功能领域中，需要决策支持系统，以及其他日常事务处理系统和工具。在资源供应过程和功能领域中，需要有供应链管理和人力资源管理等系统。在财务核算与控制过程和功能领域中，需要财务核算与控制系统。其他公共系统和工具，如电子邮件、字处理、电子会议等。 (2)从支持应用的支撑系统角度来看，需要支持这些系统的平台和工具，如操作系统、通讯网络、各种数据库管理系统等等。 2 数字化工厂信息系统的实现设想 为了满足数字化工厂对信息交换／共享和协同工作的要求，数字化工厂的信息系统必定需要信息交互和系统集成。数字化工厂成员信息系统之间的信息交互和集成可以有两种方法：点对点的交互与集成方法和基于基础应用平台(或称为基础集成框架)的交互与集成方法。前者应用广泛，后者则是目前研究和开发的热点。 由于实现信息交互和系统集成方法是在需要进行信息交互和集成的系统内部和系统之间的交互点，使用特定的通讯设施和编程技术开发接口，这就是点对点信息交互和系统集成(如图1所示)。点对点方法提供了一种在部门级解决方案或应用程序家族之间实现信息自动交换的手段。

从传统工厂到数字化、智能化工厂

从传统工厂到数字化、智能化工厂 【摘要】信息技术在工厂的生产和经营管理过程发挥着越来越广泛的作用。信息技术与制造技术的结合，产生了新的生产实现模式，数字化工厂、智能化工厂就是其中的典型代表。实践应用表明，数字化工厂、智能化工厂可以缩短设计时间，优化生产制造，提高协同工作能力，降低成本。 【关键词】工厂；数字化；智能化；制造；设备 1.引言 工厂在经历了最初手工操作、人工控制的阶段后，进入仪表控制阶段。随着系统控制的改进提升，智能控制系统（如DCS、PLC等）已经广泛应用，大大提高了控制精度和可靠性。同时，以计算机为代表的信息技术在工厂生产经营管理过程应用越来越广泛，从最初的模拟计算、会计电算化等部门级单项应用，发展到MRP、CIMS、ERP、MES、PLM等企业级综合应用。自控技术、信息技术、通信技术等在工厂设计、生产执行、经营管理等方面的应用，为构建数字化工厂提供了技术条件。本世纪以来，企业和社会纷纷提出数字化的目标，取得了不少成功经验和案例。同时，以智能设备和智能终端为基础的智能化技术也在工厂推广应用，智能化工厂成为企业信息化的新热点。 2.工厂的特点与需求 工厂又称制造厂，顾名思义常规的工厂属于制造业。现代化的工厂一般都拥有以机器设备构成的生产线，按照市场需求或订单投入一定的资源（如物料、设备、能源等），按照生产工艺经过一系列物理或变换，得到目标产品，提供给社会。现代的大中型工厂是一个分工精细的复杂机构，需要根据产品订单和原料供应情况，精确计算投入的原料量、生产工艺、加工条件、能源需求，精确调度设备和人力资源，通过计划、调度、控制、协调等一系列手段，把各个部门、各个环节、各种资源统筹优化，合理安排产品生产进度，保证产品质量，控制产品成本，提高劳动生产率和效益。 从生产工艺角度工厂可分为离散型生产和流程型生产。装备制造、汽车、造船、电子等行业属于离散型工业，其特点是加工装配式生产。炼油、化工、冶金、制药等行业都是连续型流程工业，其特点是一种从原料通过物理变化和化学变化，以连续生产方式到产品。从近半个世纪的发展看，工厂基本沿两条路线发展：一是依靠传统制造技术的发展而发展，二是借助自动化和计算机等技术的发展而发展。上世界八十年代以来，信息技术的应用越来越广泛，在工厂生产经营管理过程中发挥的作用越来越显著。信息技术等新兴技术与传统的制造技术相融合，产生了新型生产制造方式与信息系统，数字化工厂、智能化工厂就是新型生产方式的典型表现形式。 3.数字化工厂的发展与实现

智能制造智能工厂

智能制造智能工厂 1、智能制造概念 “智能制造”可以从制造和智能两方面进行解读。首先，制造是指对原材料进行加工或再加工，以及对零部件进行装配的过程。通常，按照生产方式的连续性不同，制造分为流程制造与离散制造(也有离散和流程混合的生产方式)。根据我国现行标准GB/T4754-2002，我国制造业包括31个行业，又进一步划分约175个中类、530个小类，涉及了国民经济的方方面面。 智能是由“智慧”和“能力”两个词语构成。从感觉到记忆到思维这一过程，称为“智慧”，智慧的结果产生了行为和语言，将行为和语言的表达过程称为“能力”，两者合称为“智能”。因此，将感觉、记忆、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程，它是智慧和能力的表现。 目前，国际和国内尚且没有关于智能制造的准确定义，但工信部组织专家给出了一个比较全面的描述性定义：智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的

总称。具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互联为支撑等特征，可有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。这实际上指出了智能制造的核心技术、管理要求、主要功能和经济目标，体现了智能制造对于我国工业转型升级和国民经济持续发展的重要作用。 然而，由于我国技术基础薄弱发展不平衡，企业在智能制造实施和升级改造过程中往往茫然不知从何做起。因此，以下将根据智能制造的描述性定义，提出关于智能工厂、制造环节及装备智能化、网络互联互通、端到端数据流等四个方面的初步认识，以期说明智能制造的主要内容。 2、什么是智能工厂 智能工厂是实现智能制造的载体。在智能工厂中通过生产管理系统、计算机辅助工具和智能装备的集成与互操作来实现智能化、网络化分布式管理，进而实现企业业务流程、工艺流程及资金流程的协同，以及生产资源(材料、能源等)在企业内部及企业之间的动态配置。

智能工厂三维数字化指南

智能工厂三维数字化指南 2016年9月

1.前言 (4) 2.引言 (4) 2.1数据资产的重要性 (4) 2.2落后的设备设施数据资产造成的影响 (4) 2.3设备设施数据资产的落后现状 (6) 2.4三维数字工厂是设备设施数据资产管理的最佳实践 (6) 3.范围与边界 (8) 4.术语和定义 (9) 5.整体架构 (11) 5.1智能工厂三维数字化业务架构 (11) 5.2三维数字工厂IT技术架构 (11) 5.3三维数字工厂与传统IT架构相容并行 (13) 6.实施过程 (13) 6.1实施原则 (13) 6.2实施路线 (14) 6.3关键环节及注意事项 (15) 6.4评估与改进 (16) 7.附录 (16)

7.1案例一：某央企地方分公司化工装置运营期三维数字化实践 (16) 7.2案例二：某央企地方分公司工程建设期三维数字化实践 (24) 7.3案例三：某央企地方分公司全厂基于数字化技术的LDAR管理实践 (30) 7.4案例四：某地炼地下管线三维数字化实践 (32) 7.5案例五：某民企煤化工项目数字化交付实践 (34)

1.前言 分体系研究单位：中国石油和化学工业联合会 分体系执行单位：中国化工经济技术发展中心 北京中科辅龙科技股份有限公司 分体系起草单位：中国化工经济技术发展中心、北京中科辅龙科技股份有限公司 分体系指导委员会主任：赵俊贵 分体系指导委员会副主任：祝昉 分体系专家组成员：高新民、杨海成、张志檩、谢宏、王同良、李剑峰、陈溯、陈为 民、彭连军、宫向阳、何力健、梁坚、杨景杰、闫高斌、夏茂森、罗敏明、罗建平、李松涛、任忠、柯林 分体系工作组组长：谢宏 分体系工作组成员：关世太、张春利、翟国丽、宋楠、胡宇、甘雨、张朝明、孙露露 2.引言 2.1数据资产的重要性 设备设施资产是工厂建设投资的成果主体，也是企业生产运营的物质基础。相应的，设备设施资产在建设、运维直至报废的全生命周期过程中产生了大量数据，形成了设备设施数据资产。随着经济形势变化的加剧，以及大数据、人工智能等技术爆发式增长，数据资产对于企业的价值日益凸显。上至企业的发展战略决策，下至资产操作运维工作，良好的数据资产都是设备设施资产绩效的基础和必要保障。 2.2落后的设备设施数据资产造成的影响

4.0专题：面向工业4.0的智能工厂要重点关注四化：模块化、数字化、自动化和智能化

4.0专题：面向工业4.0的智能工厂要重点关注四化：模块化、数字化、自动化和智能化 1.面向工业4.0的智能工厂 智能工厂是构成工业4.0的核心元素。在智能工厂内不仅要求单体设备是智能的，而且要求工厂内的所有设施、设备与资源(机器、物流器具、原材料、产品等)实现互通互联，以满足智能生产和智能物流的要求。通过互联网等通信网络，使工厂内外的万物互联，形成全新的业务模式。 从某种意义上说，工业4.0是用CPS系统对生产设备进行智能升级，使其可以智能地根据实时信息进行分析、判断、自我调整、自动驱动生产，构成一个具有自律分散型系统(ADS)的智能工厂，最终实现制造业的大规模、低成本定制化生产。 在建设智能工厂时，要重点关注模块化、数字化、自动化和智能化四大技术课题。模块化是实现智能工厂规模化生产和客户需求个性化定制的前提条件，这需要主要零部件供应商向模块供应商转型，全程参与产品设计、供应模式选择以及单元化物流的规划。 数字化，纵向看是实现工厂内各个层面，乃至每台设备数字化建模与互联互通;横向看，是打造从客户需求，到产品设计、供应商集成、制造以及物流服务的全流程供应链集成体系。 智能化，制造企业应搭建一个虚实融合系统，根据客户个性化定制需求，实现虚拟的设计、制造与装配，再通过智能工厂完成生产制造过程，有效解决定制产品周期长、效率低、成本高的问题。由此，在智能工厂里企业可与客户实现零距离对话，客户也可通过多种方式参与到产品“智造”全过程中来。 2.面向工业4.0的智能生产 工业4.0时代，随着信息技术向制造业全面渗入，可实现对生产要素的高灵活配置和大规模定制化生产，由此打破传统的生产流程、生产模式及管理方式。 未来是智能联网式生产的时代，不仅是单一工厂、而是企业多个工厂之间将通过联网构建起虚拟制造体系，为企业生产提供全面智能支持。而标准化、模块化和数字化的产品设计，是实现智能生产的前提。

数字化工厂与智能制造的关系

“工业4.0”的研究项目由德国联邦政府首先提出，在德国学术界和产业界的推动下形成。2013年的汉诺威工博会上，德国政府正式提出“工业4.0”战略，并推出《德国工业4.0战略计划实施建议》(下称《实施建议》)；2015年的工博会上，在德国联邦经济和能源部、联邦教研部支持下，多家行业协会联合发起的德国“工业4.0平台”正式成立，该平台已成为德国政府在联邦层面促进工业4.0发展最直接的渠道。 工业4.0的称法主要相对于前三次工业革命而言：工业1.0指的是18世纪开始的第一次工业革命，实现了机械生产代替手工劳动；第二次工业革命始于20世纪初，依靠生产线实现批量生产；工业3.0则为现代人所熟悉，指的是20世纪70年代后，依靠电子系统和信息技术实现生产自动化。 而工业4.0则指的是通过实现“物联网”系统完成大生产，最大程度实现生产全自动化、个性化、弹性化、自我优化和提高生产资源效率、降低生产成本的全新生产方式。 根据《实施建议》描述：在未来智能工厂中，人类、机器和资源能够互相通信。智能产品“知道”它们如何被制造出来的细节，也知道它们的用途。它们将主动地对制造流程，回答诸如“我什么时候被制造的”、“对我进行处理应该使用哪种参数”、“我应该被传送到何处”等问题。 随着工业4.0进程的发展，开放的标准也被提上了议程，太多的专有系统会阻碍工业4.0的进展。今年的工博会开幕前夕，德国标准化学会与5家行业协会共同发起成立“工业4.0标准化理事会”，显示德国的工业4.0发展已瞄向标准制定的新阶段。德国标准化学会4月20日公开发布了首个德国工业4.0参考模型的标准。 “工业4.0平台”领导小组成员、西门子公司首席技术官鲁思沃认为，该参考模型是德国发展工业4.0的重要一步，首次搭建出一个完整的框架，包含横向与纵向的信息技术融合，涵盖工业4.0关键的技术要素，还包括产品的生命周期以及生产周期，能使不同行业的企业朝着统一的方向发展工业4.0. 位于德国巴伐利亚州东部、透着上世纪八九十年代工业风格的红砖厂房内正进行着一场向着工业4.0方向的自我进化。这是德国工业巨头西门子旗下的安贝格工厂，是欧洲乃至全球最先进的数字化工厂。 安贝格工厂创建于1989年，如今该工厂每年可生产约1500万件Simatic产品，按每年生产230天计算，即平均每秒就能生产出一台控制设备。这里的产品合格率高达99.9988%，“世界上还没有哪家同类工厂具备如此之低的缺陷率。”安贝格工厂负责人Karl-HeinzBüttner称。 记者在现场看到，安贝格工厂自身生产过程也利用Simatic设备进行控制，生产过程实现了高度的自动化。西门子安贝格工厂生产工程师ChristophRaum告诉记者，这里的生产设备和计算机可以自主处理75%的流程工作，由人力完成的部分，只有生产过程的开头部分，即员工将初始组件(裸电路板)放置到生产线上的环节，此后所有的工作均由机器自动控制完成。 依靠Simatic设备的高度自动化，在24小时内西门子安贝格工厂就可将面向全球约6万名用户的产品做好交付准备。 工业4.0意味着网络进入工厂大生产，是一个崭新的工业制造逻辑和方式。过去是以中心控