工业4完整版本.0

工业4.0工业4.0认为，18世纪引入机械制造设备的工业是1.0时代，20世纪初的电气化是2.0时代，20世纪70年代开始的利用电子信息化技术的自动化是3.0时代，而工业4.0，意味着基于信息物理系统(Cyber-PhysicalSystem，CPS)的智能制造时代的到来。德国工业4.0的核心内容可以总结为：建设一个网络(Cyber-PhysicalSystem，信息物理系统)、研究两大主题(智能工厂、智能生产)、实现三大集成(横向集成、纵向集成与端对端集成)、推进三大转变。一是建设一大网络，即信息物理系统(CPS).CPS的核心思想是强调虚拟网络世界与实体物理系统的融合。换而言之，即强调制造业在数据分析基础上的转型。进一步讲，CPS的主要特征可以用六个字母(6C)来定义，即Connection(连接)、Cloud(云储存)、Cyber(虚拟网络)、Content(内容)、Community(社群)、Customization(定制化).CPS可以将资源、信息、物体以及人员紧密联系在一起，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。二是研究两大主题，即智能工厂与智能生产。实现工业4.0的核心是智能工厂与智能生产。作为目标核心载体的智能工厂，即分散的、具备一定智能化的生产设备，在实现了数据交互之后，能够形成高度智能化的有机体，实现网络化、分布式的生产设施；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。未来智能工厂与智能生产的实现意味着：较之传统生产模式，新的生产方式将大幅提高资源利用率，产品生产过程中的实时图像显示使得虚拟生产变为可能，从而减少材料浪费；个性化定制将成为可能并且生产速度大幅提高。三是实现三大集成，即价值链上企业间的横向集成、网络化制造系统的纵向集成，以及端对端工程数字化集成。在生产、自动化工程以及IT领域，价值链上企业间的横向集成是指将使用于不同生产阶段及商业规划过程的IT系统集成在一起，这包括了发生在公司内部以及不同公司之间的材料、能源以及信息的交换(比如入站物流、生产过程、出站物流、市场营销)，横向集成的目的是提供端对端的解决方案。与此相对应，网络化制造系统的纵向集成是指将处于不同层级的IT系统进行集成(例如，执行器和传感器、控制、生产管理、制造和企业规划执行等不同层面)，其目的同样是为了提供一种端对端的解决方案。端对端工程数字化集成是指贯穿整个价值链的工程化数字集成，是在所有终端实现数字化的前提下所实现的基于价值链与不同公司之间的一种整合，这将在最大程度上实现个性化定制。在此模式下，客户从产品设计阶段就参与到整条生产链，并贯穿加工制造、销售物流等环节，可实现随时参与和决策并自由配置各个功能组件。四是促进三个转变。一是实现生产由集中向分散的转变，规模效应不再是工业生产的关键因素，工业生产的基本模式将由集中式控制向分散式增强型控制转变；二是实现产品由大规模趋同性生产向规模化定制生产转变，未来产品都将完全按照个人意愿进行生产，极端情况下，将成为自动化、个性化的单件制造；三是实现由客户导向向客户全程参与的转变，客户不仅出现在生产流程的两端，而是广泛、实时参与生产和价值创造的全过程。归纳而言，德国工业4.0的核心，就是利用信息通信技术把产品、机器、资源和人有机结合在一起，通过信息通信技术建立一个高度灵活的个性化和数字化的智能制造模式。在此模式中，CPS系统将推动生产对象直接或借助互联网通过M2M(Machine-to-Machine，机器对机器)通信自主实现信息交换、运转和互相操控；智能工厂能够自行运转，产品与机器可以相互交流，机器可以自组织生产，供应链将自动化协同，产业链分工将被重组，创造新价值的过程将发生改变。工业4.0目标的关键是建立一个人、机器、资源互联互通的网络化社会，物联网、互联网、服务化的智能联接必然要求一个系统框架，在这个框架内，各种终端设备、应用软件，它们之间的数据信息交换、识别、处理、维护等必须基于一套标准化的体系。如何为工业提供综合的宽带互联网基础设施、如何开发和管理工业大数据、如何保证工业IT系统与工业控制系统的安全，加强工业大数据的应用研究，更要加强工业大数据分析和处理技术的开发。中国：“互联网+”行动计划，将推动移动互联网、\o"云计算"云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合未来制造业的4大趋势是:1、软性制造;2、从物理到信息;3、从群体到个体;4、互联制造。“数字化”与“智能化”其实是两个概念“数字化”是第三次工业革命的技术产物，就是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数据，再以这数据建立起适当的数字化模型，转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理。简单来说其完成的仅仅是大量信息存储与管理的这一步，对于“工业4.0”，我们需要的不仅仅是“数字化管理”，真正需要的是“智能化管理”，而真正的“智能化”又有着怎样的衡量标准呢?智能一般具有以下这些特点：一是具有感知外部世界、获取外部信息的能力。比如通过无线射频识别技术(RFID)可近距离和远距离随时随地读取、控制、检测和跟踪具备RFID标签的物体。二是具有记忆和思维能力，能够利用已有的知识对信息进行分析、计算、比较、判断、联想、决策。这里的“记忆”即可以理解为存储功能，“思维”并不一定是真正意义上可以像人类那样思考，可以是通过程序设计人员设计的一系列逻辑算法，将系统所感知与记忆的数据进行逻辑运算处理，从而得出从数据角度上客观的判断与决策。三是具有学习能力和自适应能力，即通过与环境的相互作用，不断学习积累知识，使自己能够适应环境变化。如果你觉得上面两点并不“智能”，因为目前世界上任何一台简单的计算设备(如手机)都已经具备了以上两点的能力，但从这里开始便开始引入一个深层次的智能化概念那便是“深度学习”。所谓的深度学习简单来讲便是通过“人工神经网络”的研究，通过计算机模拟类似于大脑的多层次“神经回路”，层次越深，则越接近人脑。从最早Google使用1.6万个CPU(中央处理单元)所模拟的9层“神经回路”计算机在观看了一个星期的1000多万部Youtube视频截取的图像后，最终能在约10亿个参数中自然而然的识别出哪些是“猫”，并且在模拟神经元处出现了和人脑内神经元一样的放电现象，研究成果一经发布便引起了世界范围内的轰动，随后包括微软、苹果、等所有互联网巨头都相继推出了自己的“大脑计划“，而“百度大脑”(百度深度学习研究院)在招纳了世界著名“人工智能”科学家吴恩达博士后更是宣称其在“深度学习”领域已经超过了苹果和谷歌，。目前“深度学习”最大的应用便在于“图片识别”与“语音交互”，比如我们目前所使用的包括Siri在内的各类语音助手、图片搜索引擎，工业自动化加工、装配生产过程的图像识别监测等等，所带来的是效率是革命性的提升。但应用绝不仅于此，未来的“智能化”工业城市将会有更加海量的“大数据”需要具备“深度学习”的智能系统来处理，其真正意义在于计算机将成为一个能像人类一样能“独立思考”的智慧大脑来帮助处理海量信息的分析与决策。第四是具有行为决策能力，即对外界的刺激作出反应，形