数据治理--元数据

智汇工业

在智能工厂里，机器和设备将具有提升的自我优化和自主决策的能力。这与今日运行固定程序操作的情况形成了鲜明的对比。下面将从传感器、工业以太网、工业软件、工业机器人和智能物流五方面分析......

上游行业–传感器

近年来，传感器正处于传统型向新型传感器转型的发展阶段。新型传感器的特点是微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化，它不仅促进了传统产业的改造，而且可导致建立新型工业，是21世纪新的经济增长点。

不管“工业4.0”还是“中国制造2025”，其实最本质的变化是智能化生产，而在谷荣祥看来，传感器是整个智能化的关键。因为“工业4.0”和“中国制造2025”最核心的方面是智能制造，不管网络化还是数字化，最前端都将是智能化，但所有的这些都将离不开传感器。

传感器产业作为国内外公认的具有发展前途的高技术产业，以其技术含量高、经济效益好、渗透能力强、市场前景广等特点为世人瞩目。

2007-2014年我国传感器行业得到较好的发展，行业工业总产值总体呈上升趋势，在GDP中的占比维持在0.10%-0.15%之间。

在国家大力加强传感器的开发和应用的一系列政策引导和支持下，我国传感器行业面临良好的发展前景，未来成长空间可期。

五大产业链打造出智能工厂

上游行业–工业以太网

工业以太网作为一种高效的局域网络，从诞生之初，就担负着传感器数据传输、生产设备控制等功能，是现代工业自动化生产体系中的重要组成部分和工厂信息化的基础。它的构建也就成为智能工厂建设的核心。

如果说第三次工业革命的自动化，仅是将生产过程作为对象，对其进行信息技术的应用。工业4.0将信息技术的应用大幅扩大，进而衍生出“智能工厂”的概念。它的关键技术是信息技术。

工业以太网，互联互通、实时控制，进而实现安全、节能将是智能工厂的核心技术。具体而言，包括生产设备联网实现自律协调作业的M2M，通过网络获取大数据的应用，开发、销售、ERP、PLM、SCM等业务管理系统与实际生产过程之间的协同等。

因为现代智能工厂有四大关键点：一是要连接所有网络以拿到数据。二是要有智能机器。三是大数据，将所有设备、所有人连接后，所有数据都大批量传送到智能终端上。四是分析，得到数据后从中抓取出应用趋势来，提高设备状态的检测和预测水平。要形成高速传输、大数据，保证实时性、安全性和节能就变得十分关键。这正是工业以太网构建的要旨。

中游行业–工业软件

智能工厂将是工业软件产品创新的主线。机器层面，提高设备智能水平，改善性能和生产效率；车间层面，加强机器间通信协作，提高生产线的协同水平；工厂层面，优化和调度多车间、多生产线等生产资源，实现生产能力、供应链及市场需求的动态匹配。

中游行业–工业机器人

近两年随着国家战略性新兴产业的提出，两化融合的稳步推进，中国智能制造装备领域得到了全社会范围的广泛关注。随着产品性能提升的内在需求增加和中国劳动力价格上涨，产业转型升级的压力不断加大。工业机器人作为智能制造领域的代表，在产业转型升级的过程中正发挥着越来越重要的作用。

工业机器人作为高科技装备，无论在推动国防军事、智能制造、资源开发，还是在培育发展未来机器人产业上都具有重要意义。目前一些新兴的中低端市场也迅速扩大，如工程机械领域，某些过去传统的劳动密集型企业如石化、粮食、建材、化肥、饲料等领域市场需求也迅速发展起来。近年来，通过拓展下游应用服务，开拓传统市场接纳新兴生产方式，家电、轨道交通、船舶等领域是机器人未来应用的主战场。在一般工业应用的新领域，如光伏产业、动力电池制造业，包括酒类、饮料、乳业、糖等在内的食品工业，以及化纤、玻璃纤维、五金打磨、冶金浇铸、医药等行业，都有工业机器人的应用空间。

下游行业–智能物流

中投顾问在《2016-2020年中国智能工厂深度调研及投资前景预测报告》中指出，智能物流是工业4.0核心组成部分，是降低社会仓储物流成本的终极方案：在工业4.0的智能工厂框架中，智能物流仓储位于后端，是连接制造端和客户端的核心环节。与美国、日本国外发达国家相比，单位GDP中我国的仓储成本占比是其他国家的2-3倍，并且这一差值近些年来呈现逐步扩大的趋势，而智能物流仓储系统具备劳动力成本的节约、对租金成本的节约、管理效率的提升等方面优势(我们估算自动化仓储在保证同等储存能力的条件下，可至少节约70%以上的土地和80%以上的劳动力)，是降低社会仓储物流成本的终极解决方案。

多重因素影响下，智能物流设备在诸多领域成为企业替代人工、谋求转型升级的不二选择，物流领域也不例外。智能化物流装备正是在这样的背景下逐渐发展起来的。虽然从短期看，采用智能化物流装备会导致企业投入增加，然而从长远发展来看，智能化装备给企业带来的人力成本的节约和效率的提升，将使企业持续受益。

智能工厂发展趋势

智能工厂将更加智能、灵活和动态。

制造工艺的组织将不同，会与整个生产链协同–从供应商到物流到产品的生命周期管理–跨越企业的各个部门紧密相连。

各个生产步骤将实现无缝连接。影响的过程将包括：工厂和生产规划；产品开发；物流；企业资源规划(ERP)；制造执行系统(MES)；控制技术；现场的各个传感器和执行器。

在智能工厂里，机器和设备将具有提升的自我优化和自主决策的能力。这与今日运行固定程序操作的情况形成了鲜明的对比

工业4.0：制造业的未来

技术进步的九大支柱

工业4.0基础技术的九大技术进步已经在制造业中得到了应用，但工业4.0将会改变生产：隔离的，优化的单元将成为一个完全集成，自动化和优化的生产流程，引领提高效率并改变供应商，生产商和客户之间，以及人与机器之间的传统生产关系。

大数据和分析

基于大数据集的分析直到最近才在制造业中出现，它优化了生产程序，节约了能源并改善了设备服务。在工业4.0的背景下，来自许多不同来源（生产设备和系统以及企业和客户管理系统）的数据的收集和综合评估将成为支持实时决策的标准。

例如，半导体制造商英飞凌科技公司通过将生产过程结束时测试阶段捕获的单芯片数据与该过程早期晶圆状态阶段收集的过程数据相关联，减少了产品故障。通过这种方式，英飞凌可以识别在生产过程早期帮助排出故障芯片并提高生产质量。

自主机器人

许多行业的制造商长期以来一直使用机器人来处理复杂的任务，但机器人正在不断发展以获得更大的应用。他们变得更加自主，灵活和合作。最终，他们将互相交流，并与人类并肩安全地工作，并向他们学习。这些机器人将比现在制造中使用的机器人成本更低，功能范围更广。

例如，欧洲机器人设备制造商Kuka提供了可以相互作用的自动机器人。这些机器人是相互联系的，以便他们可以一起工作并自动调整行动，以适应下一个未完成的产品。高端传感器和控制单元可与人类密切合作。同样，工业机器人供应商ABB正在推出名为YuMi的双臂机器人，该机器人专门用于与人类组装产品（如消费电子产品）。两个填充手臂和计算机视觉允许安全的互动和零件识别。

模拟

在工程阶段，已经使用了产品，材料和生产工艺的三维仿真，但是在未来，仿真也将在工厂运行中得到更广泛的应用。这些模拟将利用实时数据来反映虚拟模型中的物理世界，虚拟模型可能包括机器，产品和人类。这允许操作员在物理转换之前测试和优化虚拟世界中下一个产品的机器设置，从而缩短机器设置时间并提高质量。

例如，西门子和一家德国机床供应商开发出一种虚拟机，可以使用物理机器的数据来模拟零件加工。这将实际加工过程的设置时间缩短了80％。

水平和垂直系统集成

今天的大多数IT系统都没有完全集成。公司，供应商和客户很少紧密联系。工程，生产和服务等部门也不例外。从企业到车间层面的功能没有完全整合。即使是工程设计本身-从产品到工厂到自动化-都缺乏完整的集成。但随着工业4.0，随着跨公司，通用数据集成网络的发展并实现真正自动化的价值链，公司，部门，功能和能力将变得更加紧密。

例如，DassaultSystèmes和BoostAeroSpace为欧洲航空航天和国防工业推出了一个协作平台。该平台AirDesign作为设计和制造协作的通用工作空间，并作为私有云上的服务提供。它管理着在多个合作伙伴之间交换产品和生产数据的复杂任务。

工业互联网

今天，只有一些制造商的传感器和机器联网并利用嵌入式计算。它们通常组建在一个垂直自动化金字塔中，其中传感器和具有有限智能的自动化现场设备和自动化控制器供应到总体制造过程控制系统。但随着工业物联网的发展，更多的设备（有时甚至包括未完成的产品）将通过嵌入式计算进行丰富并使用标准技术进行连接。这使得现场设备可以根据需要进行通信并相互交互并与更集中的控制器进行交互。它还分散了分析和决策，实现了实时响应。

Bosch Rexroth是一家驱动和控制系统供应商，为半自动化，分散式生产流程的阀门提供生产设备。产品通过射频识别代码进行识别，工作站“知道”每个产品必须执行的制造步骤，并且可以适应执行特定的操作。

网络安全

目前许多公司仍然依靠不连接或封闭的管理和生产系统。随着工业4.0带来的连接性和标准通信协议的增加，保护关键工业系统和生产线免受网络安全威胁的需求大幅增加。因此，安全可靠的通信以及机器和用户的复杂身份和访问管理至关重要。

去年，几家工业设备供应商通过合作或收购与网络安全公司合作。

云端

有公司已经在一些企业和分析应用中使用基于云的软件，但随着工业4.0，更多与生产有关的企业将需要增加跨站点和公司边界的数据共享。同时，云技术的性能将得到改善，反应时间仅需几毫秒。因此，机器数据和功能将越来越多地部署到云中，为生产系统提供更多的数据驱动服务。即使是监视和控制流程的系统也可能变成基于云。

添加剂制造（3D打印）

公司刚刚开始采用增材制造，如3D打印，他们主要用于原型和生产单个组件。随着工业4.0，这些添加剂制造方法将被广泛用于生产小批量的定制产品，提供建筑优势，如复杂，轻量级的设计。高性能，分散式增材制造系统将减少运输距离和库存。

例如，航空航天公司已经在使用增材制造来应用新设计，以降低飞机重量，降低其原材料（如钛）的开支。

增强现实

基于增强现实的系统支持多种服务，例如选择仓库中的零件以及通过移动设备发送修复指令。这些系统目前还处于初级阶段，但未来公司将更广泛地使用增强现实技术，为工作人员提供实时信息以改进决策制定和工作流程。

例如，工作人员可能会收到有关如何在查看需要修理的实际系统时更换特定零件的维修说明。这些信息可以使用增强现实眼镜等设备直接显示在工作人员的视野中。

另一个应用是虚拟培训。西门子为其Comos软件开发了虚拟工厂-操作员培训模块，该模块使用逼真的基于数据的3-D环境和增强现实眼镜来培训工厂人员处理紧急情况。在这个虚拟世界中，操作员可以通过点击网络代表学习与机器交互。他们还可以更改参数并检索运行数据和维护说明。