工业4.0的下的信息化建设

【道普网讯】工业4.0应该是个名词，代表者一个智能制造的新时代，而不是一个统一的版本和执行的唯一标准，因为对不同的国家，由于各方面累积发展差异等原因，会有选择不同的实现角度。

美国因为信息技术的领先优势，走的是以信息技术企业拥抱“传统”制造的路线，凸显“产品的智能化”维度的竞争力，比如谷歌进军无人汽车等。

德国因为传统制造业的优势，所以以生产制造过程智能化为切入点来往前后两端延伸，推动其工业4.0。

中国互联网与移动互联应用的高速发展，很多企业在企业互联化+、移动互联运作的新商业模式上获得了突破。中国已经提出中国版的工业4.0即中国制造2025战略规划，实现从制造大国转型制造强国。

什么是工业4.0

工业4.0即第四次工业革命,基于信息物理系统CPS（Cyber Physical Systems），物联网IoT和互联服务IoTs,产生的大数据流，即工业大数据，从而对其采集与分析，智能的管理高效的、高品质的多品种小批量的个性化或私人订制的生产。

主要体现在:

1、智慧工厂。

2、智能制造。

3、智能供应链。

工业4.0的核心是CPS信息物理系统，CPS是一个结合计算领域以及传感器(Sensor)和致动器(Actuator)装置的整合控制系统。包含了无处不在的环境感知、嵌入式系统、网络通信和网络控制等系统工程，使我们身边的各种物体具有计算、通信、精确控制、远程协作和自组织功能，使计算能力与物理系统紧密结合与协调。

在传感器的帮助下，CPS接受并处理来自物理世界的大量数据，并将这些用于基于网络的各种应用和服务中，最终会这些服务和应用会通过致动器反馈并影响实体世界。

简而言之，现在我们身边常见的物体都是没有感觉，没有灵魂，不会思考，不会合作的死物，但CPS使我们的物理系统成为了活物，不仅赋予了物体以感觉，还赋予了其思考能力和协作能力，物理世界和数字世界将合二为一。

工业4.0的核心智能化的工业企业，真正实现了以需求为导向进行个性化制造、提供个性化服务的企业。智能制造企业包含了三个维度的“智能化”：产品的智能化、生产制造的智能化、企业的互联智能化。

工业4.0的制造模式：

多品种小批量的个性化智能生产，其技术支撑是模块化设计、模块化生产、模块化配送，其智能算法和工艺内嵌设计端与设备里，运用物联、大数据、场景化、云计算、社交化、自组合应对多品种小批量的个性化智能生产。

工业4.0典型的场景是：

通过移动互联网订购一个定制化的产品，进行模块化选配，制造模块化算法优化自组合，按照需要JIT/JIS模块化智能配送喂料，智能调度工厂组装优化组合，物与物、人与物、物与料、系统之间的连接并对产生的工业大数据包括结构化工艺数据与非结构化客户社交化感知数据，进行海量的云计算，在不同的价值链的位置场景化最优规则选择，对插单等变化自动调整自组合，在最短的时间内交给客户并产出客户预期的服务。

如何实现工业4.0

1、建立一个信息物理网络系统（CPS）

建立CPS的电子控制综合性系统，主要是嵌入式系统(Embedded System)，强调机器的计算能力，在各个实体装置和电脑运算网络的融合，借用技术手段实现人的能力在时间、空间等方面的延伸，实现人、机、物的融合。

2、实现三项集成：纵向集成，横向集成，端到端的集成

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。

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，提供实时产品和服务。

端到端集成，围绕产品全生命周期的价值链创造，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。

集成的目标使人和人、人和机器、机器和机器以及服务和服务之间能够互联，从而实现横向、纵向和端对端的高度集成。集成是工业4.0 的关键，集成是实现智能工厂的技术前提。

3、工业大数据

大数据驱动智能制造，它包含产品数据，运营数据，价值链数据，外部数据。工业4.0的核心就是数据，他们会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期，是工业4.0 的基石。

大数据分析包括结构化和非结构化数据，在工厂内部大部分是结构化数据，如产品相关的数据，俗称企业主数据。运营相关的数据，一般称为交易数据。整个价值链上的数据，如供应商、分销商、客户等数据。企业经营分析有价值的外部数据。

但也不能忽视非结构化数据的分析，如内外部社交化平台的客户评价和员工讨论分析的数据，这有利于内部的改善与更加客户亲密化。

目前中国企业的信息化需求：

在正式的制定行动策略前，我们需要清醒的认识到我们大部分企业处在工业2.0、工业3.0阶段。而目前中国企业具体需求体现在：

多品种、小批量的按单生产模式，项目型制造模式，迭代性研发制造的动态流程控制，柔性制造的精益生产，多种管控模式的多组织、多工厂、多维度的集团管理，管理会计的多种责任核算预算中心、阿米巴模式和ABC作业成本

实现云ERP、移动ERP、社交化ERP，其目的是将人员与业务战略联系在一起，与客户更亲密的互动，提供实时精益财务的业务洞察力，支持整个移动业务流程过程，即时协作、将人员、信息、应用、流程结合提高效率，消除企业社交壁垒，建立供应商的社交社区、寻源、合同、供应协作、供应商管理，提供一个云开发者平台。

实现卓越制造，构建端到端的敏捷供应链，模块化研发，智能的计划排程，精益生产与数字化车间，六西格玛质量体系，云ERP平台。

急需建立数字化工厂的一体化集成平台打破信息化孤岛：精益财务智能平台、PLM智能研发平台、BOM工艺与大数据平台、智能计划与排产平台、数字化车间执行可视预警平台、WMS自动化仓储与精益配送平台、供应商关系与采购平台、O2O电商平台、BPM异构系统的ESB集成平台、BI与APP移动决策平台。

云时代的ERP与工业4.0

立足现实，实现工业4.0和中国2025规划应该根据中国产业发展背景，中国企业的现状的逐步实现智能化。打造中国版的工业4.0，实现“中国管理模式”和“两化深度融合”。

中国版的工业4.0即中国制造2025战略规划，提出了我国制造强国建设三个十年的“三步走”战略，是第一个十年的行动纲领。

中国制造2025应对新一轮科技革命和产业变革，立足我国转变经济发展方式实际需要，围绕创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展、人才为本等关键环节，以及先进制造、高端装备等重点领域，提出了加快制造业转型升级、提升增效的重大战略任务和重大政策举措，力争到2025年从制造大国迈入制造强国行。

中国制造2025的智能制造具体体现在：

1、食品、医药、化工等流程行业。重点发展：自动生产线、工业机器人、在线检测等技术。实现生产控制、产品检测智能化。

2、机械装备、汽车、船舶等离散行业。重点发展：高级计划排产APS、制造执行MES、智能SCM。实现生产计划管理、供应链智能化。

3、钢铁、有色金属、石化、建材等高能耗、高污染行业。重点发展：绿色智能制造、变频节能技术、智能化能源管理中心。实现生产工艺流程优化的智能化，促进节能减排。

4、煤炭、铁路、航空、核电等行业。重点发展：智能化在线检测和预警系统。实现设备的运行参数，如温度、压力、浓度等环境参数在线自动检测，超过阀值自动报警、自动采取安全措施。

同时，国家提出互联网+，从更高的高度诠释了我们必须通过互联网融合六大发展趋势：

1、连接与聚合。

2、产业互联化。

3、产业金融化。

4、个性化需求。

5、O2O双轮驱动。

6、智能工业。

尤其是互联网+制造，包含了三个方面：

1、个性化定制、众包设计、云制造的新制造模式。

2、需求动态连接感知的研发、生产、销售、服务的新组织。

3、O2O的双轮（双核）驱动，向移动互联网转型。

传统制造企业转型升级，成为智能化企业，终极目标是从产品、生产过程到企业运作全方位都实现了智能化，真正是基于以需求为导向实现个性化的生产制造。而每一类企业的行业积累、企业积累不一样，特点不一样，或选择全方位推进，或选择分步实施。

云时代的ERP,应该通过高级业务蓝图设计帮助企业分四个步骤：

第一步： 标准化。

第二步： 信息化。

第三步： 自动化。

第四步： 智能化。

实现中国制造2025战略规划和工业4.0的战略目标。

工业4.0下的信息化建设应该通过企业架构即数据架构、流程架构、应用架构、平台架构的IT战略规划，为客户构建移动互联的云计算平台和数字化工厂。

我们可以融合美国GE的工业互联网、德国西门子的工业4.0、日本丰田的精益TPS、中国的两化融合数字化工厂的实践中，让连接的万物做正确的事。通过“连接一切”，“EaaS”一切都是服务的理念，新时代的ERP混合云平台化，帮助客户实现工业4.0的智慧工厂、数字化车间。

传统企业只有更加积极拥抱互联网+，实现O2O的双核驱动的虚拟与现实集成，万物相联，才能使整个产业链智能的快速响应，满足客户需求。

只有真正实现标准化、信息化、数字化、集成化、才能运用大数据、云计算、工业大数据、实现智能设计、智能制造、智能服务、智慧管理和CPS系统，才能探寻出实现中国版的工业4.0的路线图，否则，又会陷入新一轮的喧嚣。