“工業4.0”是2012年德國工程院、弗勞恩霍夫協會、西門子公司等德國學術界和產業界在三位德國教授倡議的基礎上推動形成的。在隨后的2013年德國聯邦政府將“工業4.0”上升為國家級戰略,并正式發布了《實施工業4.0戰略規劃建議》白皮書,旨在確保德國在工業界綜合實力的領先地位。

　　簡要來說,“工業4.0”戰略旨在建立一個信息物理融合系統網絡,通過有線/無線等方式將所有生產企業的自動化設備、客戶需求、物流倉儲、生產管理、各類軟件等產業鏈所有環節納入其中,使工業生產實現動態監測、自我調整、人機互動并以最優生產方式完成生產實踐。與此先關的八大技術正在賦予新的意義。

　　1.工業大數據的應用

　　過去,企業做什么,客戶就要什么;現在是客戶要什么,企業就做什么,同時客戶獲取信息的渠道變得很廣,且需求也越來越多樣化。那么,企業該如何精準的滿足這些客戶多樣化的需求呢?中國機械工業聯合會顧問朱森第告訴記者,互聯網就可以幫助企業做到這一點,就如大數據。企業可以通過挖掘過去若干年的數據,分析出未來會有怎樣的趨勢及市場需求,進而了解自己的企業現在應該做什么。

　　大數據,是實現德國“工業4.0”、構建數字工廠的基礎,如果沒有大數據,企業無法及時了解最新的市場走向及客戶需求,更不用說跟隨時代的發展建設數字工廠了。在這里,為了使我國的制造企業快速實現數字工廠的搭建,我們一起來談談工業上大數據的應用及實現數字工廠的最佳方法。

　　在此,也許有人會疑惑,工業大數據與其他行業的大數據有何不同?中國西電集團公司總經理張雅林告訴記者,工業大數據及其他行業的大數據沒什么區別,只是重點應用的領域不同罷了。制造業的大數據重點使用在創新與流程再造上,同時在制造過程中及對客戶的總體服務上也會提供幫助。舉個簡單例子,企業要研發新產品,首先就得通過大數據看客戶得反映,服務這塊也是如此。而其他行業的大數據,就如電子商務,更多地是運用在銷售端上,銷售人員可以通過客戶的購買及瀏覽記錄數據,分析出顧客的愛好及最近的購買傾向等信息,便于銷售人員更好的銷售產品。

　　為了使制造業的同仁們能更好地運用工業大數據,以下就把制造業企業對大數據的應用案例分享于大家,希望對大家有所幫助。

　　2.工業云的應用

　　過去,制造業只是一個環節,但隨著互聯網和工業的融合,它的含義發生了巨大變化。因為它可以打破并重構工業生產的全生命周期,使產品的設計、研發、生產制造、營銷、服務形成閉環,徹底改變工業的生產模式。如今,互聯網正在進一步向制造業的每個環節滲透,網絡協同制造的工業云也隨著出現。

　　所謂工業云,其與電子商務等其他行業運用的云沒有什么區別,只是用在不同領域有不同的稱呼而已。不過,據貿易軟件有限公司全球副總裁黃曉峰介紹,國內沒有真正意義上的商務云,就如國內一些企業商務平臺,其運行模式看似完美,但背后有上千名技術、市場和銷售人員在服務。在黃曉峰眼里,這并不是真正的云,真正的云不需要企業招聘如此多的市場和銷售人員服務,只需部分技術人員去開發更多的新應用,以服務客戶。

　　目前,國外的云發展較快,給很多企業帶來了便利;在國內,很多企業如今都是借助其他專業的云平臺來管理企業內部員工和外部供應商,因為企業要做自己的云,需花費大量的成本且需要很長一段時間才能看到效益,有的企業甚至看不到效益在何方,因為他們不了解云真正的意義及應用,同時由于這些企業的專業強項并不在構建云平臺上,所以很難利用云平臺來管理企業或挖掘出新應用服務客戶,因此很多大型的制造企業往往都是采用借助的方式來實現協同辦公等事項。

　　3.物聯開啟制造新時代

　　兩化融合的物聯網意義是互聯互通,工業4.0戰略的物聯網意義是萬物融合,從互聯互通到萬物融合是一個長期的過程。不過,無論是兩化融合策略下推進建設的數字工廠,還是工業4.0所倡導的智能工廠,都離不開物聯網技術的支撐而獨行。車聯網,則是近期制造領域物聯網呼聲最高的案例,以下通過車聯網的部分案例或可看到物聯網在數字工廠或智能工廠的縮影。

　　車聯網:全世界呼聲最高

　　車聯網,關乎客戶最需要的貼心服務。其作用在于通過信息的融合,構造共享的大數據。通過大數據的分析獲得實時道路交通狀況、車輛狀況的正確“語義”。目前,根據車聯網的技術分類,可分為車內網、車際網,及車上互聯網。

　　車內網車內網主要是總線通訊技術構造,感知范圍0--200米。在車內網的建設中,傳感器的作用是最大的。試舉幾例說明問題。

　　ADAS是車內的關鍵零部件,它是安裝于車上各式各樣的傳感器,用以研究攝像頭、雷達等的性能要求。通過研究,做出性能調整及集成。如國際上對汽車防撞雷達可歸納為長、中、短3種距離的雷達,這3種雷達主要應用于自適應巡航系統、預碰撞安全系統,及盲區檢測系統。而隨著數字波速技術的發展,通過數字波速賦形便可將3種模式的雷達集成為1種雷達,如目前多模電子掃描雷達正成為最新的防撞雷達模式。

　　同時,利用ADAS收集車內外的環境數據,可在第一時間對車內外的靜、動態物體辨識、偵測與追蹤并做技術上的處理,從而能夠讓駕駛者在最快的時間察覺可能發生的危險。此外安裝在車輛上的其他傳感器也可獲得車輛的速度、加速度、車輪轉速、發動機轉速、線加速度、角加速度等;同時對于溫度、濕度、照度等都有感知。

　　汽車線控技術也是車聯網著重考慮的要素。其主要是將駕駛員的操縱動作經過傳感器變成電信號,通過電纜直接傳輸到執行機構的一種系統。而車聯網的線控技術對于油門控制、制動控制、轉向控制是側重關注。此外,通過對汽車動力學所涉及的諸多器件的物聯網技術改進,可對駕駛指引、危險報警等進行主客觀評價。

　　車際網車際網主要是通過射頻技術構造,感知范圍300-1000米。車際網關注的是車路協同的技術。車聯網于其中的技術應用主要表現在自動引導駕駛,改進安全性、節能駕駛等。安裝在道路上的傳感器也會獲得諸如道路交通流量、道路交通突發事件,信號燈的位置及狀態等,用以協助汽車安全行駛。

　　車上互聯網車上互聯網由寬帶無線通訊技術構造。車上互聯網對于駕駛輔助,諸如根據實時路況智能選擇行車路線,協助預定目的地車位、飯店等,道路交通突發事件實時播報等方面所做工作較多。同時,車上互聯網也可用于分時租賃、物流管理方面。

　　車上互聯網的熱議話題是車輛控制,而自動駕駛則是最大膽的想法。如2008年,上海科委承擔起無人駕駛智能電動汽車項目,2011年順利結題。在模擬的復雜環境中進行演示,無人工干預跑完全程。其成功之處在于通過建立無人駕駛車研究平臺,現實環境感知,全局路徑規劃,局部路徑規劃及底盤控制等功能的集成。通過“物聯—感知”,從而使汽車具備“思考—行動”的能力。

　　無獨有偶,2014年谷歌的無人車走得更遠。4月27日,谷歌宣布,開始在城市街道試驗自動駕駛汽車。之前,已經在加州進行了數千英里的試驗。而谷歌的案例也說明,未來依賴雷達、視頻、激光等傳感器和地圖信息數據庫來進行無人駕駛,將為汽車業發展翻開新的一頁。

　　當然,車聯網技術的應用還有許多方面正待破題。尤其是受汽車行駛安全理念的制約,信息的選擇及定量化評估,信息的定量化評價、人機交互技術的研究、復雜大系統的安全保障都將是是制約并深刻影響車聯網發展的重要因素。好在,在路上的汽車有著企業及其用戶寄托的最美好的市場共贏前景!

　　4.工業4.0與PLM

　　工業4.0是完整的工業體系,它是國家行為,也是國家體系。而工業4.0實施的邊界條件,是數字化體系,數字化體系就是基于PLM的產品設計、工藝和制造。因此,PLM涉及方案階段、工程研制階段、批生產階段、服務和銷售階段等全生命周期過程。目前,隨著中國制造企業信息化的快速發展,對于PLM的應用也逐漸向深層次滲透。這正如金航數碼科技有限公司副總經理寧振波所說,“PLM在中國制造企業的使用并未隨著信息技術的發展而向前后端延伸,但大多數企業僅僅做了PDM應用在工程研制和批生產階段應用,成熟的全面應用PLM技術并將其前延到方案設計,向后延伸至綜合保障階段還需要很長的路要走。。”

　　5.虛擬贏得市場

　　德國為什么會提出工業4.0?答案是新技術使制造企業的生產形態發生重大變化。變化在于:過去的工業生產過程都是線性的,而現在的新型生產呈現出復雜的網絡化特征。

　　在全球競爭的環境下,制造企業必須要有更加靈活的制造和生產。如近期國內提出在民航研制前,有必要聽取駕駛員的意見。而在生產制造的前期,因網絡技術的突破也使得制造企業可以直接關注客戶需求,網絡平臺上客戶的創意正成為企業生產的重要組成部分。諸多因素決定,產品的生產前期就須滿足客戶需求,而解決這樣的問題,借助網絡技術支撐的虛擬制造被推上了市場的前沿。

　　6.機器人“元年”的真正意義

　　中國制造企業使用工業機器人已經有20余年的歷史了。但由于人口紅利的持續存在,它一直處于不溫不火的狀態。但到了2013年,這種情況有了逆轉,機器人大規模地進入國內制造企業。2014年中國也成為機器人的全球第一大市場。所以,2014也被稱為中國工業機器人“元年”。“元年”背后的指向,并非單純的是“機器換人”,而意味著中國的制造業有了深刻的、不可逆轉的變革。在新一輪的工業革命來到時,在中國制造業轉型升級過程中,機器人的廣泛使用,將根本性地改變世人對“中國制造”的刻板印象。

　　很多人把2014年稱為“中國工業機器人元年”。這是很有道理的。從銷售量來看,中國是全球增長最快的機器人市場,已經超過日本,成為全球第一大機器人市場。而且,中國在制造領域中的工業機器人的應用,還有巨大的提升空間。以機器人密度而論,國際每萬名工人擁有機器人臺數平均為55臺,韓國為347臺,日本為339臺,德國為251臺,美國為135臺,2013年已增至23臺。

　　可以預見,未來幾年中,工業機器人的浪潮會向中國制造業全方位襲來。有人把這種現象歸因為:一是“人口紅利”的消失,用工成本的上漲導致的勞動力市場倒逼來工業機器人的快速替代;二是由于技術成熟導致的工業機器人價格的大幅下降;三是國家政策對工業機器人的大力扶持。