对美国来说缘由

对于智能制造的解读，最近出现多样化的趋势，其实对处在转型升级期的中国制造业来说，了解智能制造的内涵，明白当前所处的环境和机遇，以及如何实现智能制造，远比研究智能制造本身更有意义。当下很多人认为，推动中国制造2025，需要大量的新技术作为支撑，如大数据、云计箅和等。这些想法有各自积极的建设意义，然而这并不是中国工业系统升级的根本驱动力。面向中国制造2025，建立数字化知识化为基础的中国工业生态系统，才是最为重要的国家战略核企业需要面临的问题。

一、中国工业系统缺什么？

大家都公认的是，德国201 年提出的工业4.0,基本同等于美国在2006年提出Cyber-PhysicalSystems(即虚拟网络/信息一一物理逐一系统)。但实际上不为尽人皆知的是，CPS概念是由中美学者首先倡议并明确的。早在2009年中科院出版的著名的科技发展系列报告丛书《创新2050》，就描述了 人-机-物 一体化系统，即社会物理信息系统CPSS(Cyber-Physic.al-SocialSystems)。明显增加 人与社会 的因素，更适合于未来的制造产业。Social(人与社会的因素)在德国工业4.0被下降了一个层级，但却被IBM这样的公司认定为具有不亚于大数据的重要战略地位。

国人将CPS翻译成 信息物理系统 ，本文作者觉得略有误导或不够精确，由于CPS中的C代表Cyber，不仅仅是 信息 ，其本意更强调的是 网络控制 相干的意思，是双层含义，强调了 具有控制性的网络和信息 ；P代表物理硬件层;System则是系统工程的层面。

美国的下一代工业升级版本，主要是以GE公司为代表提出了 工业互联网 的概念，并在企业横向联合层面上，成立了工业互联网联盟组织，推动和发展系统间的集成和兼容。在这个层面上，美国有着绝对领先的优势。美国的顶层框架设计，在过去几十年，已成为政府(尤其是军方)拉动行业标准的标准做法，同时军工企业和民品企业也积极参与其中，从而形成了美国政、军、企三方都热衷于推动系统工程和顶层框架的发展。

在德国工业4.0的体系中，Cyber的双层含义中，信息层比较强，但互联网/层比较弱;在P层面，物理硬件非常强，是德国制造的优势所在;而S系统层面，德国制造业也比较弱，德国人的顶层框架和系统工程，做的远远没有美国好。在这个意义上进行比较，就知道德国工业4.0的背景及其工业本质。德国工业有强大的工业体系、知识库、产品硬件与装备、产品PLM全生命周期管理，这些都是世界上领先的；但在IT技术/互联网/物联网/大数据分析等这些 工业外套 上面，以及顶层框架的系统设计方面，德国的制造业是落后的。抢占这两个制高点，是德国工业推进4.0的核心意义。

就CPS而言，中国制造业目前面临的三个问题分别是：1)Cyber双层含义中 信息化 有一定进展，但不够完全，相互之间有裂缝，系统内部往往通过强耦合连接，导致构成了实际上的信息孤岛，系统之间数据的流通和连接非常弱 这主要是源于中国制造业的组织、管理模式的相对落后，工业系统本身的知识描述和行业知识库的建设由于历史缘由断裂；因此，虽然 网络控制 涉及到的互联网/物联网/云计算等技术，中国并不落后，但是由于上述所言，控制的信息对象处于孤岛状态，导致网络控制仅仅起到了表面上的作用；2)Physic层面物理硬件，通过进口设备，在装备本身层面与全球同步，但使用层面处于知其然不知其所以然的被动使用状态； )而S顶层框架和系统工程，自80年代以来几乎没有发展。

因此对于中国而言，一样是追求工业系统升级，我们 中国制造2025 要补的课，跟德国工血4.0要补足和引为标杆之处，有实质性的不同。同时，中国工业体系来源于苏联体系，计划经济先天性的体系化、全面性以及曾经的自上而下的系统性,都有很多值得重新审视和汲取的地方。从历史传承和核心优势来考虑， 中国制造2025 也不能完全模仿美国工业互联网，而是要建设中国自己的中国智造。

2、中国工业生态系统与智能制造

开创大历史观的历史学家黄仁宇在《中国大历史》一书中指出，农村基层的财务税收的数目化管理与否，是区分于中世纪后欧洲国家意志蓬勃发展和中国几千年君朝历史螺旋性回落的根本性缘由。缺乏基层数据的数目化和知识化管理，同样也是目前制造工厂最为困惑和最亟需解决的问题。

目前在中国制造用着世界最先进的软件和设备，但产出效力却完全不能与西方现代制造工厂相媲美。为什么西门子在美国波音公司6500套基于产品管理的软件，就可以支撑庞大的B787的 一体化 协同制造网络，而在中国许多工厂反而就变成了一大堆局部使用的孤岛？实际上，在波音公司的最底层的基础工作，已经把飞机的数十万个零部件全部数字化，同时采取模块化而非零部件级的S级控制，构成了完全可控的数字化产品体系。这才使得信息化软件发挥了为虎添翼的作用。

中国工业系统升级的过程，没必要过分寻求某些IT技术的先进性，也不要急于追逐德国的物理硬件能力，而是要深入制造业的基础，探究能支撑制造业技术发展的数字化基因和知识化处理。基于中国制造业的历史和实际，构建中国的工业生态系统，使得人、数据、知识、装备、产品等各种资源.能够有效地重新加以配置，才是系统性解决中国智能制造的根本性因素。

智能制造的基本特征是协同化、微制造、低成本。协同化就是配置资源，并共享资源体系；微制造需要去中心化组织，实现小规模小批量的生产：而全新的低成本生产模式，才能有效支持未来个性化的生产需求。

1、协同化

在下一代工业升级的体系下，系统变得复杂，协同关系变得分散化。制造由集中生产向网络化异地协同生产转变.信息网络技术使不同环节的企业间可以实现信息同享，能够在全球范围内整合企业间的优势资源，在研发、制造、物流、售后服务等各产业链环节实现全球分散化的协同作业。任何1台装备，任何一个工位。任何一个组织，只要在资源配置权限之内，都可以参与到网络化制造的任务节点中去，实现复杂的任务协同。

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