工业4.0落地战略：一个网络、两大主题、三项集成.doc

工业4.0落地战略：一个网络、两大主题、三项集成近期，随着“工业4.0”的在网络上越炒越热，我国也推出了“中国制造2025”战略，在国家战略需求的驱动下，中国对于制造大国向制造强国的迈进之路也陡然提速，这将对中国制造转型升级打通主动脉。就企业层面来说中国版工业4.0如何落地将成为重点，如何通过信息技术和制造技术的深度融合，打通一切、联通一切是企业信息化建设的目标。工业4.0是什么？每个人站在不同的角度会有不同的理解，是互联、集成(纵向、横向、端到端)、数据、创新、服务、转型或是CPS、是智能工厂、是智能制造亦或是国家战略、企业目标。工业4.0核心内容就是建一个网络、三项集成、大数据分析、八项计划和研究两个主题。建一个网络：信息物理网络系统（CPS）CPS是英文CyberPhysical System的缩写，就是讲物理设备连接到互联网上，让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能，从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合，将网络空间的高级计算能力有效的运用于现实世界中，从而在生产制造过程中，与设计、开发、生产有关的所有数据将通过传感器采集并进行分析，形成可自律操作的智能生产系统。a) CPS可以将系统资源、信息、物体以及人紧密联系在一起，从而创造物联网及相关服务，并将生产工厂转变为一个智能环境 。b) CPS将提供全面、快捷、安全可靠的服务和应用业务流程，c) 支持移动终端设备和业务网络中的协同制造、服务、分析和预测流程等。在工业4.0蓝图中，连接一切的信息物理网络（CPS）是实现智能工厂、智能生产的基础，工业4.0蓝图给了一个CPS网络的概念模型（如上图），在这个模型中，我们看到了“服务”的概念，传感器服务、控制服务、通讯服务、校验服务、信息服务等，所有的服务形成了一个服务库，每个服务完成不同的功能，服务与服务之间相互连接，构成一个柔性的智能生产网络，每个服务来自不同的系统，产品信息服务也许来自PDM系统、生产计划服务来自ERP、订单服务来自DMS系统，生产装配指令服务来自MES、生产加工服务由设备完成，因此，整个CPS网络系统就是一个服务连接的网络，即是“务联网”的概念，通过“服务”的抽象，屏蔽了各个信息系统及物理设备的差异性，在服务层面具有共通性，因而容易建立起连接。服务的概念即是SOA的核心，SOA即是解决异构系统、设备、网络相互连接的技术方法，通过SOA中的企业服务总线ESB建立起一个企业的“同声翻译平台”，让企业中的异构系统、生产设备、人、客户相互联通，让这些生产要素协同工作而又保持各自的个性化特征，各要素按照自己的方式工作，通过ESB这个同声翻译平台接收信息、指令，同时将自己的状态、信息发送到ESB平台、传递给其它生产要素，从而实现智能的感知和协作。CPS 网络模型是一个理想的参考架构，在CPS网络模型中并没有给出怎么解决异构系统及设备间的连通性问题的技术实现方法和路径，我们都知道，对于具体的企业来说，要实现工业4.0的蓝图目标，有很多实际的困难要解决，企业的信息系统都是在不同的时期建立起来的，采用了不同的技术路线，由不同的厂商提供，技术协议不同，不能直接联通，需要点对点的写接口程序才能联通。对于生产设备，差异性就更大了，老式的设备没有通讯接口、仪表都是模拟的，新式设备的通讯协议及接口也是五花八门的，有RS232，485，以太网等，即使有相同的接口形式，其数据格式和规则可能都不一样，如果要将这些设备连接起来，一些老设备需要加装传感器、PLC控制器、RFID等，构建一个工业总线，将这些新老设备通过各种接口接入到工业总线中，使其相互联通、采集设备的数据，搞工业自动化系统的人都知道，工业自动化系统一般都遵循一个行业的标准协议：OPC，是一个比较底层的协议，一般大家熟知的SCADA系统、DCS系统都是这类性质的工业自动化网络，现在叫做“物联网”。工业自动化系统的运行方式与管理信息网络的运行方式完全不一样，数据生成的频率要高的多，一般以秒为单位生成数据，数据存储的方式也不一样，数据一般是以KEY/VALUE的方式收集和存储，俗称列存储方式，而管理信息系统，如ERP、PDM等系统的组织存储方式是以行的形式存在的，数据交换的协议以SQL、webservice、FTP、MQ、HTTP等更高级的协议通讯。所以要实现工业网络与管理信息网络的相互联通，从底层网络协议上容易实现，但是要实现数据的交换还不是那么容易，所以工业4.0中才提出了CPS网络的参考架构，力图实现“连接一切”的目标。下面我们参考一下SOA架构下的ESB企业服务总线架构模型，看看能不能满足CPS的要求。我认为，这就是一个CPS网络系统的模型，一个可以落地的参考架构。ESB企业服务总线是SOA架构的核心，完全满足CPS的要求，它通过各种适配器与异构系统和生产设备相连，进行协议转换，数据交换通过消息的机制实现，通过消息的异步传输达到数据交换的可靠性，可以实现数据的同步及异步交换，在电信、银行、铁路、航空、电力调度中广泛应用，是一个非常成熟的数据交换平台解决方案。S0A架构是一个已经非常成熟的架构方法，实际应用已经很多年了，以前只是从纯粹的技术层面来推广，没有站在产业战略的高度来看这个问题，应该说SOA是工业4.0最佳的技术方案。三个集成工业4.0中的三项集成包括：横向集成、纵向集成与端对端的集成。工业4.0将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联，从而实现横向、纵向和端对端的高度集成，集成是实现工业4.0的重点也是难点。【纵向集成】纵向集成不是一个新话题，企业信息化发展经历了部门需求、单体应用到协同应用的一个历程，伴随着信息技术与工业融合发展常讲常新，换句话说，企业信息化在各个部门发展阶段的里程碑，就是企业内部信息流、资金流和物流的集成，是在哪一个层次、哪一个环节、哪一个水平上的集成，是生产环节上的集成（如研发设计内部信息集成），还是跨环节的集成（如研发设计与制造环节的集成），还是产品全生命周期的（如产品研发、设计、计划、工艺到生产、服务的全生命周期的信息集成）。简单点说，纵向集成就是解决企业内部信息孤岛的集成，工业4.0所要追求的就是在企业内部实现所有环节信息无缝链接，这是所有智能化的基础。纵向集成主要解决企业内部的集成，即解决信息孤岛的问题，解决信息网络与物理设备之间的联通问题。【横向集成】横向集成是企业之间通过价值链以及信息网络所实现的一种资源整合，是为了实现各企业间的无缝合作，提供实时产品与服务。在市场竞争牵引和信息技术创新驱动下，每一个企业都是在追求生产过中的信息流、资金流、物流无缝链接与有机协同，在过去这一目标主要集中在企业内部，但现在远远不够了，企业要实现新的目标：从企业内部的信息集成向产业链信息集成，从企业内部协同研发体系到企业间的研发网络，从企业内部的供应链管理与企业间的协同供应链管理，从企业内部的价值链重构向企业间的价值链重构。横向集成是企业之间通过价值链以及信息网络所实现的一种资源整合，为实现各企业间的无缝合作，提供实时产品与服务，推动企业间研产供销、经营管理与生产控制、业务与财务全流程的无缝衔接和综合集成，实现产品开发、生产制造、经营管理等在不同的企业间的信息共享和业务协同。横向集成主要实现企业与企业之间、企业与售出产品之间（如车联网）的协同，将企业内部的业务信息向企业以外的供应商、经销商、用户进行延伸，实现人与人、人与系统、人与设备之间的集成，从而形成一个智能的虚拟企业网络。制造业普遍存在的工程变更协同流程就是这样一个典型的横向集成应用场景。【端到端的集成】端对端集成是指贯穿整个价值链的工程化数字集成，是在所有终端数字化的前提下实现的基于价值链与不同公司之间的一种整合，这将最大限度地实现个性化定制，从某种意义上来讲，端到端的集成是一个新理念，各界对于端到端集成有不同的理解。什么是端到端？顾名思义，所谓端到端就是围绕产品全生命周期，流程从一个端头（点）到另外一个端头（点），中间是连贯的，不会出现局部流程、片段流程，没有断点。从企业层面来看，ERP系统、PDM系统、组织、设备、生产线、供应商、经销商、用户、产品使用现场（汽车、工程机械使用现场）等围绕整个产品生命周期的价值链上管理和服务都是整个CPS信息物理网络需要连接的端头（点）。端到端集成就是把所有该连接的端头（点）都集成互联起来，通过价值链上不同企业资源的整合，实现从产品设计、生产制造、物流配送、使用维护的产品全生命周期的管理和服务，它以产品价值链创造集成供应商（一级、二级、三级）、制造商（研发、设计、加工、配送）、分销商（一级、二级、三级）以及客户信息流、物流和资金流，在为客户提供更有价值的产品和服务同时，重构产业链各环节的价值体系。由于整个产业生态圈中的每一个端头所讲的语言（通讯协议）都不一样，数据采集格式、采集频率也不一样，要让这些异构的端头都连接起来，实现互联互通、相互感知，因此就需要一个能够做到“同声翻译”的平台，这个同声翻译平台就是企业服务总线，在这样一个平台上实现书同文、车同轨。这样就解决的集成的最大障碍，实现互联互通就容易了。端到端的集成即可以是内部的纵向集成内容，也可以是外部的企业与企业之间的横向集成内容，关注点在流程的整合上，比如提供用户订单的全程跟踪协同流程，将用户、企业、第三方物流、售后服务等产品全生命周期服务的端到端集成。横向、纵向、端到端三个集成的实现，不论技术层面还是业务层面在SOA信息集成都能找到相应的解决方案。什么是“智能工厂”和“智能生产”？“智能工厂”是未来智能基础设施的关键组成部分，重点研究智能化生产系统及过程以及网络化分布生产设施的实现。“智能生产”的侧重点在于将人机互动、智能物流管理、3D打印等先进技术应用于整个工业生产过程，从而形成高度灵活、个性化、网络化的产业链。在工业4.0的战略蓝图中，把智能生产描绘成工厂可以为单件小批量的单个客户提供个性化生产服务，而不是只能按照固定的生产流程生产。所谓“智能”，我的理解是具备“智慧”的能力，智慧首先要具备足够的知识，对自己的了解，对外界事物的了解，都可以称为知识。而将具备的知识进行关联和联想，能够形成一个知识网络，对周边事物能够感知和关联，找出知识点之间的关联关系以及事物之间的潜在联系，具备思考的能力，这即是“智慧”的概念。在工业4.0战略中提到的连接万物、感知环境中的人、机器设备、产品、用户、信息，是将生产环境中的一切事物、物体、人的静态信息及动态信息进行融合和感知、传递交换，从而达到协同工作的场景，实现智能生产、智能工厂的目标。在生产现场，要实现智能生产，还需要业务规则的驱动，如事件管理机制、生产优化排程等都是属于业务规则类的系统，通过事件管理机制，可以实时的拾取生产现场、用户使用现场等一些特别事件，这些事件如果不及时处理，有可能演变为一个损失很大的事故，通过这些事件的预先定义，一旦发生，就可以通过数据驱动对应的处理流程，协调各个部门、人员做相应的协同处理，防患于未然，这才是真正的智能生产，让一切连接，让一切透明。所有的系统、设备都是按照数据驱动的流程、规则协作运行，真正实现数据驱动流程、流程驱动业务、流程驱动设备。而业务规则可以根据市场需要、用户订单和个性化需要随时变更，以达到智能的驱动生产，实现产品的个性化服务。CPS、三个集成是实现智能工厂的前提条件工业4.0战略中智能工厂、智能生产的实现是一个美好的愿景，制造业发展的趋势，需要经过一个艰苦的实现过程，不是一朝一夕能够达到的目标，尤其中国的企业大部分兼有工业1.0，2.0，3.0，4.0的痕迹，要一步跨越到工业4.0的步伐需要克服很多障碍，需要一个整体的规划，先摸清楚自己的状态，看看处于哪个阶段，然后按照CPS、三个集成的内容，分阶段分批实现，信息化发展水平好的企业，单体系统的建设基本完成，这个时候可以建设CPS网络，实现三个集成中的纵向集成，先解决内部信息孤岛的问题、协同流程的问题，当内部的集成达到一定高度以后，就可以扩展到横向的集成，将CPS网络延伸到外部互联网，打通内外部的协同，实现B2C,B2B。进一步，将CPS网络延伸到生产设备，实现物与物，人与物，系统与物的相连，实现端到端的集成。实现“智能工厂”和“智能生产”的标志是：生产流程智能化，生产设备动态适应个性化的产品需求，是实现工业4.0的关键。大数据分析利用“工业4.0”时代，制造企业的数据将会呈现爆炸式增长态势。随着信息物理系统（CPS）的推广、智能装备和终端的普及以及各种各样传感器的使用，将会带来无所不在的感知和无所不在的连接，所有的生产装备、感知设备、联网终端，包括生产者本身都在源源不断地产生数据，这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期，是工业4.0和制造革命的基石。严格来说，按照大数据定义为”每天产生的数据量达到1T”来看，企业管理信息网中（ERP/PDM/CRM/HR等）的数据都不算大数据，所以很多制造企业都感觉大数据分析不够接地气，但是通过传感器随时随地采集到的生产设备的运行数据、产品运行过程中产生的数据（如车联网收集到的车辆运行数据）可以称得上大数据，有了这些大数据，我们需要的就是建模、分析加以利用。这样大数据分析就能够很好的帮助企业、提升企业。总体来说，工业4.0关注的企业数据分为四类：1、产品相关的数据，俗称企业主数据；2、运营数据，一般称为交易数据3、整个价值链上的数据，如供应商、分销商、客户等数据，也是属于企业主数据管理的范畴4、对企业经营分析有价值的外部数据。【产品数据】包括设计、建模、工艺、加工、测试、维护、产品结构、零部件配置关系、变更记录等数据。产品的各种数据被记录、传输、处理和加工，使得产品全生命周期管理成为可能，也为满足个性化的产品需求提供了条件。【运营数据】运营包括组织结构、业务管理、生产设备、市场营销、质量控制、生产、采购、库存、目标计划、电子商务等数据。工业生产过程的无所不在的传感、连接，带来了无所不在的数据，这些数据会创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。【价值链数据】包括客户、供应商、合作伙伴等数据。企业在当前全球化的经济环境中参与竞争，需要全面地了解技术开发、生产作业、采购销售、服务、内外部后勤等环节的竞争力要素。大数据技术的发展和应用，使得价值链上各环节数据和信息能够被深入分析和挖掘，为企业管理者和参与者提供看待价值链的全新视角，使得企业有机会把价值链上更多的环节转化为企业的战略优势。例如，汽车公司大数据提前预测到哪些人会购买特定型号的汽车，从而实现目标客户的响应率提高了15%至20%，客户忠诚度提高7%。【外部数据】包括经济运行、行业、市场、竞争对手等数据。为了应对外部环境变化所带来的风险，企业必须充分掌握外部环境的发展现状以增强自身的应变能力。大数据分析技术在宏观经济分析、行业市场调研中得到了越来越广泛的应用，已经成为企业提升管理决策和市场应变能力的重要手段。工业4.0落地中国企业，工业大数据是一项重要抓手。利用工业大数据分析，可以找出隐性的问题并预测未知情况的发生，有助于及时地做好预防，避免故障和偏差。【案例】国内某汽车制造企业CPS及三项集成的实现该汽车企业的IT系统经过20多年的建设，ERP、PDM、CRM、HR、MES、WMS、OA等都已经建设，加上各个基地的本地化系统，该汽车集团有60-70多个系统，这些单体系统的建设实现了部门信息的共享和协作，但是孤岛现象严重。随着业务的发展，异地协作、跨供应链的企业协作已经成为集团业务发展的一个瓶颈，因此实现工业4.0战略中的三项集成和