工业机理与智能工厂的实践
-富士康工业互联网平台(BEACON)
富士康工业互联网股份有限公司为全球领先的工业互联网智能制造和科技服务解决方案供应商。公司主要为全球知名品牌厂商提供各类产品的开发、设计、生产与智能制造等专业服务，为客户提供新形态的产品智能制造和科技服务解决方案。公司主要产品领域涵盖通信网络设备及其高精密机构件、云端运算设备及其高精密机构件以及高精密刀具、工业机器人等智能制造工具类产品。公司是全球最大的智能手机构件、通信网络设备与云端运算设备专业设计制造服务商。在生产制造流程上，本公司已导入感测装置、建立物联网架构，实现机器与机器、机器与人、人与人之间的互联互通，同时，运用大量的传感数据、自动化技术等，将大数据分析、智能建模之结果，运用至制程中为智能工厂应用，达成生产产出与效率最优化。
图1 富士康工业互联网股份有限公司
身为全球领先的工业互联网智能制造和科技服务解决方案供应商，本公司已通过整合制造、连网
技术、数据分析、云端存储及工业互联网解决方案应用等建成富士康工业互联网平台BEACON，为客户提供新型态的电子设备产品和科技服务解决方案，在通信网络设备、云端运算设备以及相关高精密机构件产品方面具备先进的技术水平，拥有高精密度、高一致性的生产工艺云端运算，为客户提供高品质、高效率、安全可靠的电子设备产品智能制造服务。
图2 富士康工业互联网平台BEACON架构
一、项目概况
1. 项目背景
为积极响应《中国制造2025》和国务院《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，富士康制定了“未来发展战略规划―云，移，物，大，智，网+ 机器人”，在此战略指导下，富士康科技集团成立了富士康工业互联网股份有限公司，全力推动工业互联网平台（BEACON）的发展。
2. 项目简介
在工业+互联网的浪潮下，如何帮助企业提质、增效、降本、减存，一直是富士康的核心思想。在实践过程中，BEACON平台应运而生。通过整合制造、连网技术、数据分析、云端存储及工业互联网解决方案应用等建成富士康工业互联网平台BEACON，为客户提供四大子平台和八大应用服务。打造跨边缘层、IaaS层、PaaS层和SaaS层的应用体系，连通设备层、车间层、企业层，智能辅助生产者、管理者和决策者。以物联网平台数据采集为基础，以智能数据平台、智能制造平台、影像大数据平台为核心，辅以数据模型化、模型服务化，快速打造客户关系管理、生产智造、供货商供给侧管理、质量管理、产品技术管理、金流与通路管理、安全管理和环保管理等服务应用。并通过平台开放共享,打造生态链，为客户提供高品质、高效率、安全可靠的智能制造服务。
采集关键、有效、微观、纳米的数据是基础，利用多源传感设备、智能装备，结合各类通信协议接入各类异构设备、系统、产品及影像海量大数据，透过富士康云及BEACON平台，实现工业以太网、工业总线等协议的转换，将生产数据实时收集、分析、处理，以实现机器控制与交互沟通，最终达到提升品质、增加效率、降低成本的目的，实现更加精准与透明的企业管理。
3. 平台建构目标
富士康工业互联网平台BEACON的目标是成为中国工业互联网发展的主要推手，订定平台统一标准化接口，落实中国制造2025的目标实践，成为工业互联网智能制造和科技服务解决方案的优秀平台提供者。
二、富士康工业互联网平台BEACON实施概况
1. 总体架构和主要内容：
图3 富士康工业互联网总体架构图
BEACON 以C2C(Component To Consumer)为主轴，打通全供应链的各个环节，为企业创新价值，以关键、有效、微观、纳米的数据采集为基础，从DataHub、DataWarehouse、DataSupermarket 到平台开发、微服务应用整合进行了一系列的观念与技术创新，达到提质、增效、降本、减存。
2. 富士康工业互联网平台BEACON实践案例：
1) BEACON Edge Connect核心连接物联网平台
Edge Connect是富士康工业互联网BEACON打造的核心物联网平台，是万物互联互通时代资源接入管理、数据采集的有效解决方案，可以通过Edge Connect高效，安全的将海量设备连接至边缘计算及云端，并在核心层（边缘层）和云端进行设备管理，数据存储，结合BEACON平台服务对数据做进一步处理，分析与可视化展现。Edge Connect支持基于工业标准协议串口、文件、软件界面参数的采集、解析与存储，支持各种智能网关数据采集与存储,在数据传输协议/标准方面,可根据用户需求对数据传输提供端到端加密，支持容器方式对数据接入的服务进行扩展，目前Edge Connect已应
用到表面贴装、数控加工、机器人、组装测试、环境数据采集等场景，目标是覆盖全行业数据采集。Edge Connect作为资源管理与数据采集平台，即服务于平台又独立于平台，可以与任何云平台无缝串接，无论企业工业互联网产品策略是智能化生产、网络化协同、个性化定制还是服务化延伸，数据采集永远是基础，采集的数据必须实时、准确、完整，以支撑各种智能分析需求。
图4 Edge Connect图示
2) 供应商零件不良预警预报管理系统
图5 富士康工业互联网总体架构图
从供应链的元器件管理出发，研究和建立供应商零件不良预警预报管理机制。采集零件相关数据，如厂商、厂商料号、物料生产周期、物料出货批次、所使用的产品、产品生产数据、测试数据、不良信息、分析结论、维修数据等等，进行资料分析和数据建模，开创静态+动态的双重数据模型分析方法，达到科学预警预报管理，依CLCA的原则，串通供应链环节，实现生产品质的提升，降低不良的风险，提高客户满意度。
3）电子元器件表面贴装智能制造平台
图6 表面贴装智能制造
电子元器件表面贴装智能制造平台通过连接机器、设备、人、制造执行系统、物料追踪系统等所有与电子元器件表面贴装相关的信息，利用现有的制造经验与大数据的分析，为生产过程提供实时监控、自动点检、快速决策、智能保养、透明化、扁平化管理，从而全面提高生产效率和品质。
重点打造六大功能：
（1）智能叫料；
（2）智能印刷；
（3）智能吸嘴保养；
（4）智能送料器保养；
（5）贴装异常智能回馈；
（6）回流焊接工艺智能监控。
4) 影像大数据平台- 现场管理系统
影像大数据平台作为工业级影像的智能管理平台，旨在为用户提供自底层影像数据采集至顶层机器视觉应用的整套服务。
图7 影像大数据平台应用架构图
结合工厂内部生产实例，影像大数据平台所提供的智能化服务已广泛应用于生产制程的各大环节。以网络通路产品制程为例，影像大数据平台可提供的海量影像大数据服务目前主要涵盖以下环节：原料
管控、智能制造、品质检验。
5) 供应链智慧决策系统
供应链智慧决策系统用来优化供应链库存管理，以库存系统的所有相关数据为基础作功能开发，建立智能办公应用以协助供应链管理者快速发现问题并解决问题，从而达到公司整体供应链状况可视化和最优化的目标。
供应链智慧决策系统根据用户需求定制个性化管理服务，汇聚海量、准确库存数据并以报表直观呈现，最大限度满足了用户对信息查找与利用的需求，及时库存预警让库存永远充足、合理，助力企业实现零库存。
具体实现了五大模块功能：
（1）供应链计划；
（2）需求计划；
（3）主数据管理；
（4）实时库存管理；
（5）库存过剩与过时管理。
供应链智慧决策系统实现了供应链各个层级的互通，实际导入后在本单位全球各工厂提升全球库存周转率13%，提高全球供应链跨站点合作效率33%。
图8 供应链智慧决策系统流程图
6) 绿色智慧能源管理系统
国家“十三五”规划明确提出单位GDP能耗减低15%，单位GDP二氧化碳降低18%，万元GDP用水量下降23%等目标，因此智能生产的同时实现绿色生产一直是我们的宗旨。
基于制程工序节能增效、生产设备运转稳定、减少故障及不良品事件的精细化管理和成本控制需要，对生产的高能耗产线工序和设备、经由平台能耗大数据分析，制定顶层节能规划，动态调整节能措施、局部节能精细控制，全面提升生产过程中的效能，实现设备安全稳定运转，生产成本精细管控。
图9 绿色能源管理应用说明图
2. BEACON网络互联架构:
图10 BEACON网络连接图
1．BEACON平台网络结构以打造云连云，横向连接所有生产过程、纵向的打通客户到供应商全价值链连接，注重网络数据的安全、及时与快速响应。
2．BEACON平台网络安全策略：安全区分、专网专用、横向隔离、纵向认证。
图11 BEACON网络安全连接图
3. 数据架构和应用
数据整体架构透过数据Hub集成所有数据，包含：设备数据、传感器、数据库、资料采集接口、现有的系统以及其他种类资料，当资料汇集后，在资料Warehouse定义种类，根据八大资料种类进行分类，最后在利用资料Supermarket的调用，透过接口的监控与管理，让资料可控、可管、并且可有效利用资料，以完成资料流可由源物料到客户端全程应用，资料服务覆盖。
数据架构的三个部分：
1．数据采集部分：在面对多样的资料种类，采集资料可简易区分为设备以及系统两种。
2．资料储存、计算部分：资料汇入后，存入分布式非关连性资料库，透过不同类别分别储存，并透过关连性资料库同时汇入产生所需的统计型报表。计算种类包含即时计算、监控、反应、分析以及离线海量计算与分析，分别处理设备到设备、设备到系统以及设备到人的不同需求。
图12 BEACON数据流程图
3．工业机理部分：数据的使用是基于工业业务与经验、设备工程师、制程工程师、数据工程师以及数
据分析工程师一同设计，打造针对不同的应用场景的微服务资源。
4. 安全及可靠性
图13 富士康云+BEACON安全架构图
网络层安全：
1．线路可靠性：采用N+1回路，避免单点故障，增强高可用性；
2．DDoS防护：提供跨电信跨线路与跨Site的流量清洗服务，总防御能力可达TB等级；3．APT攻击防护：主动防御，可阻断云主机对外部非法网络联机；
4．防火墙/IPS入侵防御：多层次防火墙结合入侵防御系统主动防御；
5．Load Balancer：提供服务级(端口)负载均衡及备援机制；
系统层安全：
6．云漏洞侦测：透过CyberSecurity针对漏洞进行对应风险处理；
7．资安资产管理：系统需经过认证注册、入网许可，强化变更管理；
8．跨平台补丁修补：提供系统化自动侦测并且更新补丁;
9．接入管理：透过Cloud VDI联机管理、双因子认证，强化管理；10．AI病毒防护：结合了无特征检测和关键端点防护技术；11．APT入侵检测：扫描主机内部恶意程序、侦测非法联机；
数据层：
12．Cloud DR：标准化的备份程序，异地快速还原的整合功能；13．Cloud Motion：VM在云与平台之间快速迁移，动态分配空间。
数据安全与可信度:
1. 存储服务私密性；
2. 储存服务备份机制；
3. 平台访问控制；
4. 平台攻击防范。
图14 BEACON数据安全控管图
5. 其他亮点
(1)最大的制造行业的工业互联网平台，含数据采集、工业PaaS、工业APP；
(2)深耕整合性创新设计与制造到市场销售，40余年的设计制造经验积累可以作为行业输出，帮助企业转型智造；
(3)在智能制造、机器人等走在世界前列；从产品到服务实现全数字化生态体系。
三、下一步实施计划
继续打造智慧工厂，在企业内部提升生产率，完善设备产线系统，实时获取六流数据，提质增效，降本减存。
向价值链延伸、垂直整合，打通企业外部价值链，实现产品、生产、服务创新，建立智能制造工业互联网平台。
深耕工业互联网，面向开放生态的平台营，汇聚产业资源链，向全生态的平台运营转变，精准智能数据，订制智能制造。
图15 富士康工业互联网实施路径图
四、项目创新点和实施效果
1、技术先进性:
平台创新：PaaS on PaaS、微服务异构再生、工业机理生态圈。
2、可复制推广性:
图16 BEACON服务应用图
富士康工业互联网平台BEACON打造跨核心层（边缘层）、IaaS、PaaS、SaaS的应用体系，连通设备层、车间层、企业层，智能辅助生产者、管理者和决策者。以IoT平台数据采集为基础，以智能数据平台、智能制造平台、影像大数据平台为核心，辅以数据模型化、模型服务化，快速打造客户关系管理、生产智造管理、供货商供给侧管理、质量管理、产品技术管理、金流与通路管理、安全管理、环保管理等应用。依托富士康在制造服务业的强大经验积累，并通过平台开放共享能力，打造平台生态，为工业领域的客户提供高品质、高效率、安全可靠的智能制造服务，助力中国工业互联网如虎添翼。
3、成果:
依托富士康工业互联网平台BEACON推行和实践，为客户带来效率提升30%，良率提升15%，生产
周期缩短18%，成本降低21%，库存周转天数缩短26%，能耗降低20%。
1用友智能工厂解决方案 在工业4.0和中国制造2025的大背景下，用友致力于向制造业客户提供智能制造的整体解决方案，解决方案全景如下： 整体解决方案由智能化生产、智能化管理和产业链互联三个层面构成，前两个层面立足于企业自身，以智能工厂为建设目标，实习企业机体自身的智能化，而产业链互联则是以互联网技术为基础，将企业融入到产业链的整体生态环境中，逐步实现制造资源的服务化和云化，并与生态系统中的所有要素协同互动，实现企业的智慧化。 智能制造是一个比较宽泛的概念，本方案以智能工厂为建设目标，特指以物联网、互联网、大数据等技术为基础，集成各类制造资源，通过对生产制造及物流系统的升级改造，逐步实现制造过程、物流驱动、控制模式、决策方式等方面的智能化，构建起体系化的智能化的制造系统，打造数字化、透明化的智能工厂。智能工厂解决方案的整体架构如下：
1.1智能数据采集平台 智能数据采集平台是智能制造系统的基础平台，是衔接生产物流现场与智能制造系统的接口平台，主要功能是利用物联网技术连接产品、设备及控制系统，建立智能制造系统与生产现场之间的通路，向智能制造系统提供生产现场实时数据并接收智能制造系统发出的指令。同时，通过统一的集成化数据采集平台，可以将不同的现场设备及控制系统的数据信息整合在一起，从而为生产现场的协同、柔性、高效提供可能。 智能数据采集平台构建的总体工作内容如下： 设备的智能化改造 物料标识基础网络构建 设备集成及 取数接口开发 数据存储
智能数据采集平台依赖于生产现场的智能化，主要表现在现场生产设备及检测设备的智能化改造，具体可以采取的手段包括： ?用数字化智能化可编程控制设备替换传统设备，CNC设备及机器人的使用逐步普及， 一方面使生产线更加柔化，另一方面也可以提供更多的运行状态数据； ?传统设备的智能化改造，通过加装位置、温度、压力、计数等各类传感器改造现有 设备，使现有设备达到一定程度的智能化，满足读取及监控的需求； ?在设备及产线旁加装终端电脑（工业平板电脑），部署终端应用以方便人工采集设 备运行及加工数据。 让加工检测运输等设备及软件系统能够认识物料是实现智能数据采集的另一项基础工作，因此，需要用一定的技术手段标识物料，标识的载体可以是一维条码、二维条码、RFID 芯片、IC/ID卡等，其中，以RFID为代表的非接触主动采集技术日益成熟并广泛应用。标识物料的方式也可以是单品身份证或批次流转卡，对于课题研制产品、技术验证产品及主体单位需求的定型量产产品，要实现单品身份证管理，并且达到产品的全生命周期管理。对于量产民品，可根据需要选择采用单品身份证或批次流转卡管理。 基础网络构建要求能够覆盖整个生产及物流现场，采用无线网络及有线网络，物理隔离涉密网及非涉密网，通过网络总线接入及分布式部署的方式，将各类设备集成到统一的网络之中，具体的网络建设规划可参考本规划的专门章节。 设备集成可通过访问设备实时数据库、PLC、嵌入式系统等方式，通过开放的输出端口读取所需的设备运行数据。智能设备一般都有开放的对外接口，可通过串口、USB端口直接访问硬件系统，或者通过开放的服务接口访问设备的控制系统，但这类接口的访问和集成目前没有统一的标准，需要分别与设备供应商合作完成。 通过数据采集平台采集的各类数据信息需要存储在服务器上以备其他应用使用，而数据采集平台获取数据往往具有大数据量及高并发的特点，因此，在数据库服务器及数据库系统选择时要充分考虑到这些因素，充分利用目前互联网应用中数据存储的实现技术，更好的支撑应用需求。 智能数据采集平台是智能制造系统的基础平台，所有智能制造的应用都依赖于数据采集，只有对现场情况的充分掌握才能确保各类智能化应用有准确的数据输入和及时准确的信息反馈，从而实现业务管理的闭环。 1.2智能运营管理平台 智能运营管理平台构建在智能数据采集平台之上，所有管理都必须以数据为基础，由数据来支持管理决策。而智能运营管理的范围涉及企业自身运营管理的各个方面，而且呈现出碎片化的特征，企业运营管理的重心会随着管理升级不断改变，但无论如何，所有的运营管理都是围绕着产品的生命周期展开的，只是着手的先后顺序在个体企业间有所差别。 1.2.1协同设计 产品设计是产品生命周期的起始，在需求个性化的社会经济环境下，产品设计的重要性日益突出。产品设计本身都会有专业的软件产品和技术支撑，而以下两个特征是体现产品设计与整个体系衔接的智能化的标志： ?设计制造一体化
思科工业互联网智造云平台&广东智能制造示范工厂工业互联网平台打造智慧互联工厂
思科是全球领先的网络技术与安全解决方案供应商，致力于万物互联赋能生活，创造更舒适和谐的世界。思科(中国)在2017 年推出工业互联网平台，入选广东省工业互联网产业生态供给资源池第一批12 家工业互联网平台商之一，为工业企业在研发、设计、协作、供需对接，供应链管理、边缘管理/雾计算、数字化远程运维、全渠道客户服务和节能减排等领域提供智能制造解决方案。 智能制造示范工厂位于广州番禺区的思科智慧城，大量采用各类数字化协同制造的“高”、“精”、“尖”解决方案，为广东省中小制造企业提供智能制造样板示范作用。智慧城是集产、学、研、商业、金融于一体，致力成为全国具有示范效应和产业拉动作用的智慧城市样板。 一、项目概况 响应国务院号召，围绕“互联网+先进制造业”的理念，以作为制造业基石的中小制造企业为对象，以云端工业互联网平台与本地智慧互联工厂的端到端网络化协同制造架构为基础，将协同设计，设备互联，智能装备，远程运维等云服务作为转型升级和成本降低的有效手段。 3D 制图协同设计云服务，帮助客户加快智慧互联工厂的建设，并贯穿在生产设备的全生命周期管理中。借助智能装备云服务，产线设备与装备 100%互联，
柔性制造产线全部自动无人化，由电子立库，联网 AGV 小车，柔性拼装机械臂，个性化激光雕刻机等生产设备，自动、协作、流水式完成消费者订购的个性化产品。AGV+机械臂构建的可移动式工作台，赋予了柔性制造产线更多的灵活性和效率提升。任何设备故障与意外停机，均可通过快速响应的预测运维与远程专家云服务，以及分布式雾计算的数据支撑，实现最效率最低成本的排查与解决。 1.项目背景 积极响应广东省《广东省深化“互联网＋先进制造业”发展工业互联网的实施方案》和《广东省支持企业“上云上平台”加快发展工业互联网的若干扶持政策（2018-2020 年）》，思科工业互联网解决方案，为制造业提供端到端一站式的智能制造支持服务。 围绕智慧城市与智慧工厂的和谐共荣，工业互联网平台与智能制造的相辅相成，响应中国制造2025 的政策指引，智能制造示范工厂，是一个占地 200 平方米，无人化灵活生产多种组合的个性化产品的柔性生产线。 下图为制造云及示范产线的愿景，目标，功能，以及价值要点等。 制造云愿景和目标 2.项目目标 在工厂设计建设之初，供应商利用协同设计云服务，从传统的单机设计升级为多人在线协作，与甲方在同一个桌面上对设计图进行修改，同步加快了整个工厂的设计与建设。
用友软件助力传统制造业转型升级 当今，在国家大力推动工业互联网平台建设、支撑智能制造战略落地的大背景下，制造业正加速实现与互联网的深度融合，传统制造企业如何抓住产业发展窗口期，实现数字化、网络化和智能化转型？ 用友总部高级专家陈炅做“IOT物联网智能制造，工业互联”主题演讲智能制造到底怎么做?用友基于30多年在制造行业的实践与积淀，总结起来就是四化。第一，全局化，智能制造应该是企业全局的、系统化的整体解决方案；第二，一体化，软硬件一体化集成，智能硬件的终端数据采集上来才能做更精准的分析与决策；第三，行业化，制造业行业化特点非常明显，不同的行业，对生产监控和系统需求不尽相同；第四，云化，用友智能制造平台是面向工业企业的智能平台，聚集了很多SaaS应用以满足制造企业各种各样的云服务需求。那么，对制造企业而言，工业互联网如何能切实赋能企业数字化转型？在企业实现ERP 信息化管理的基础上，如何实现机器设备和ERP，机器设备之间的互联互通物物相息，从自动化走向数字化、智能化？如何使人和机器高效运转，实现设备换人？提高生产效率的同时，开源节流，无人值守？ 用友陈老师从工业互联，物物相息，机器设备互通互联开始，全面深入细致的讲述了AIOT物联网。物联网技术高速发展，需求持续增加，用友AIoT物联平台以平台化、智能化、生态化为发展目标，向客户提供全面的工业物联解决方案。用友AIoT物联平台分为设备接入层，平台层和应用层，设备接入层，支持100多种主流设备协议；平台层通过可视化组态、智能算法提供数据发布、运行监控、规则引擎和告警服务；应用层全面支撑用友各领域服务，并提供给各细分行业及专业领域支持。 用友陈老师讲到，在生产制造领域，用友AIoT物联平台提供生产进度跟踪、工艺实时监测、加工工时统计等服务，助力智能制造。在公用工程、安全环保、设备后服务、物流服务、智慧园区等场景中，都发挥着打通物理设备与数字模型链路的重要作用。 （用友总部高级专家陈炅老师）
工业机理与智能工厂的实践 -富士康工业互联网平台(BEACON) 富士康工业互联网股份有限公司为全球领先的工业互联网智能制造和科技服务解决方案供应商。公司主要为全球知名品牌厂商提供各类产品的开发、设计、生产与智能制造等专业服务，为客户提供新形态的产品智能制造和科技服务解决方案。公司主要产品领域涵盖通信网络设备及其高精密机构件、云端运算设备及其高精密机构件以及高精密刀具、工业机器人等智能制造工具类产品。公司是全球最大的智能手机构件、通信网络设备与云端运算设备专业设计制造服务商。在生产制造流程上，本公司已导入感测装置、建立物联网架构，实现机器与机器、机器与人、人与人之间的互联互通，同时，运用大量的传感数据、自动化技术等，将大数据分析、智能建模之结果，运用至制程中为智能工厂应用，达成生产产出与效率最优化。 图1 富士康工业互联网股份有限公司 身为全球领先的工业互联网智能制造和科技服务解决方案供应商，本公司已通过整合制造、连网
技术、数据分析、云端存储及工业互联网解决方案应用等建成富士康工业互联网平台BEACON，为客户提供新型态的电子设备产品和科技服务解决方案，在通信网络设备、云端运算设备以及相关高精密机构件产品方面具备先进的技术水平，拥有高精密度、高一致性的生产工艺云端运算，为客户提供高品质、高效率、安全可靠的电子设备产品智能制造服务。 图2 富士康工业互联网平台BEACON架构 一、项目概况 1. 项目背景 为积极响应《中国制造2025》和国务院《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，富士康制定了“未来发展战略规划―云，移，物，大，智，网+ 机器人”，在此战略指导下，富士康科技集团成立了富士康工业互联网股份有限公司，全力推动工业互联网平台（BEACON）的发展。
导读 对德国工业4.0、中国制造2025等国内外智能制造的主要概念与发展趋势进行分析，并对智能制造的典型应用场景、主要需求及体系架构进行分析，结合物联网、云计算和大数据等技术，提出面向智能制造的工业互联网整体架构与关键技术、工业智能网络、工业数据采集与数据开放等应用技术。 1、智能制造 1.1智能制造国内外发展趋势 (1)德国工业4.0与美国工业互联网 工业4.0已上升为德国的国家战略。工业4.0的目标是通过充分利用信息通信技术和网络空间虚拟系统、信息物理系统相结合的手段，推动制造业向智能化转型，将实体物
理世界与虚拟网络世界融合、产品全生命周期、全制造流程数字化以及基于信息通信技术的模块集成，形成一种高度灵活、个性化、数字化的产品与服务新生产模式。 美国的互联网以及ICT巨头与传统制造业领导厂商携手推出“工业互联网”概念，GE、思科、IBM、AT&T、英特尔等80多家企业成立了工业互联网联盟（IIC）。“工业互联网”希望借助网络和数据的力量提升整个工业的价值创造能力，工业互联网旨在通过制定通用标准，打破技术壁垒，利用互联网激活传统工业过程，更好地促进物理世界和数字世界的融合。 2016年3月，工业4.0平台和工业互联网联盟双方代表开始探讨合作事宜。双方就各自推出的参考架构RAMI4.0和IIRA的互补性达成共识，形成了初始映射图，以显示两种模型元素之间的直接关系；制定了未来确保互操作性的一个清晰路线图，其他还包括：在IIC试验台和工业4.0试验设施方面的合作，以及工业互联网中标准化、架构和业务成果方面的合作。 (2)中国制造2025
我国将工业互联网定位于国家战略高度。2015年国务院和工业和信息化部先后出台了《中国制造2025》、《国务院关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《工业和信息化部关于贯彻落实<国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见>的行动计划（2015-2018年）》等一系列指导性文件，部署全面推进实施制造强国战略，2016年政府工作报告中进一步提出要深入推进“中国制造+互 联网”。 《中国制造2025》明确提出通过政府引导、整合资源，实施国家制造业创新中心建设、智能制造、工业强基、绿色制造、高端装备创新5项重大工程，实现长期制约制造业发展的关键共性技术突破，提升我国制造业的整体竞争力。 1.2智慧工厂概念模型 智慧工厂概念首先由美国ARC顾问集团提出，智慧工厂实现了数字化产品设计、数字化产品制造、数字化管理生产过程和业务流程，以及综合集成优化的过程，可以用工程技术、生产制造、供应链三个维度描述智慧工厂模型。智慧工厂模型如图1所示。
“网络协同制造和智能工厂”重点专项 2018年度项目申报指南建议 为落实《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020年）》、《国家创新驱动发展战略纲要》、《“十三五”国家科技创新规划》、《中国制造2025》和《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》等提出的要求，国家重点研发计划启动实施“网络协同制造和智能工厂”重点专项。根据本重点专项实施方案的部署，现发布2018年度项目申报指南。 本重点专项总体目标是：针对我国网络协同制造和智能工厂发展模式创新不足、技术能力尚未形成、融合新生态发展不足、核心技术/软件支撑能力薄弱等问题，基于“互联网+”思维，以实现制造业创新发展与转型升级为主题，以推进工业化与信息化、制造业与互联网、制造业与服务业融合发展为主线，以“创模式、强能力、促生态、夯基础”以及重塑制造业技术体系、生产模式、产业形态和价值链为目标，坚持有所为、有所不为，推动科技创新与制度创新、管理创新、商业模式创新、业态创新相结合，探索引领智能制造发展的制造与服务新模式，突破网络协同制造和智能工厂的基础理论与关键技术，研发网络协同制造核心软件，建立技术
标准，创建网络协同制造支撑平台，培育示范效应强的智慧企业。 本重点专项按照基础前沿与关键技术、装备/系统与平台、集成技术与应用示范等3类任务以及基础前沿技术、研发设计技术、智能生产技术、制造服务技术、集成平台与系统等5个方向。专项实施周期为5年（2018—2022年）。 1.基础前沿与关键技术 1.1智能工厂工业互联网系统理论与技术（基础前沿类） 研究内容：针对工业互联网系统结构复杂性问题，研究建立工业互联网系统理论体系。建立互联网与智能工厂控制网络融合的体系架构，构建由现场总线、控制网络以及互联网组成的复杂大系统，支持网络资源配置和多网络集成。研究智能工厂工业互联网复杂大系统理论，给出由离散、连续和随机变量构成的工业互联网混杂系统模型。研究工业互联网系统的质量指标，建立在多种网路、多分辨率采样周期和网络时延、抖动、丢包等情况下工业网络系统控制稳定性和系统质量的评价方法。研究工业互联网复杂大系统的优化设计技术，研发智能工厂工业互联网系统验证平台，包括：制造执行、系统控制、设备监控和网络感知等。形成由工业互联网构建的典型行业解决方案，实现对工业互联网复杂大系统理论验证。 考核指标：实现互联网与IEC61158定义的20种主流工
用友智能工厂V2.0-离散版上市说明 一、产品标识 1.产品名称：用友智能工厂V 2.0-离散版 2.产品发布形态及配套资料说明： 用友智能工厂V2.0-离散版-服务器端-安装包：网络下载 用友智能工厂V2.0-离散版-APP：网络下载 用友智能工厂V2.0-离散版-发版说明 3.产品加密模式： 支持后台系统及移动应用APP加密、并按终端设备注册数控制的模式。 采用软加密License许可控制方式，License与服务器绑定。 二、产品领域和功能模块 当前版本已发布的功能清单如下：
三、产品特性 本产品以用友在离散制造行业的业务积累为基础，结合原型项目需求，以满足车间现场基础应用为出发点，同时考虑工厂智能化的发展目标，设计实现如下应用特性： ●车间现场的班次、机台日计划 ●生产任务安排上线 ●生产任务的领用、执行 ●生产任务的完成汇报 ●产出与材料耗用的装配关系记录 ●基于条码、RFID等标识技术结合终端设备的生产过程进度采集 ●质检指标体系的设置 ●过程检验的检测数据及结果采集 ●与检验检测设备连接实现自动采集数据 ●过程检验的不良的处理（报废、返工、让步等） ●首件检验及首检确认 ●不良品特裁处理 ●物流节点的设置 ●物流供需双方的信息传递与沟通 ●物流供需双方的实物交接 ●物流配送计划与接受 ●设备台账 ●设备运行监控
●设备日常维修保养 ●模具台账 ●模具领用的记录与防错检查 ●生产过程及物流流转的防错处理 ●与ERP系统的数据同步和流程贯通 ●现场电子监控看板 ●后台系统的监控及分析报表 ●过程及品质数据追溯 全新的技术路线选择使得本产品具有以下特性： ●互联网化服务端 ?纯粹的B/S架构，Portal端直接通过浏览器访问，不受地点限制 ?在网络条件具备的情况下，可以支持一套系统部署，多地点工厂应用，无需安 装部署多套系统，有效保证数据完整和共享 ?采用互联网产品常用的成熟技术，满足大并发、大数据量存取的应用需求 ●移动化交互端 ?所有数据采集或人机交互均采用移动终端，无需在现场配置电脑或一体机，空 间占用小，移动及部署方便 ?终端设备以手持PDA和工业平板电脑为主，工业级产品，满足车间现场各种 恶劣环境下应用的需求 ?终端设备采用安卓平台，与智能手机类似的交互模式，用户学习成本低，并且
1用友智能工厂解决方案 在工业和中国制造 2025的大背景下，用友致力于向制造业客户提供智能制造的整体解 决方案，解决方案全景如下： 整体解决方案由智能化生产、智能化管理和产业链互联三个层面构成， 前两个层面立足 于企业自身，以智能工厂为建设目标， 实习企业机体自身的智能化， 而产业链互联则是以互 联网技术为基础，将企业融入到产业链的整体生态环境中， 逐步实现制造资源的服务化和云 化，并与生态系统中的所有要素协同互动，实现企业的智慧化。 智能制造是一个比较宽泛的概念， 本方案以智能工厂为建设目标， 特指以物联网、互联 网、大数据等技术为基础，集成各类制造资源，通过对生产制造及物流系统的升级改造，逐 步实现制造过程、物流驱动、控制模式、 决策方式等方面的智能化，构建起体系化的智能化 的制造系统，打造数字化、透明化的智能工厂。智能工厂解决方案的整体架构如下： 1.1智能数据采集平台 智能数据采集平台是智能制造系统的基础平台， 接口平台，主要功能是利用物联网技术连接产品、 产现场之间的通路，向智能制造系统提供生产现场实时数据并接收 智能制造系统发出的指 令。同时，通过统一的集成化数据采集平台， 可以将不同的现场设备及控制系统的数据信息 整合在一起，从而为生产现场的协同、柔性、高效提供可能。 智能数据采集平台由以下关键要素构成： 是衔接生产物流现场与智能制造系统的 设备及控制系统，建立智能制造系统与生
设备的智能化改造 物料标识 智能数据采集平台依赖于生产现场的智能化， 主要表现在现场生产设备及检测设备的智 能化改造，具体可以采取的手段包括： 用数字化智能化可编程控制设备替换传统设备， CNC 设备及机器人的使用逐步普 及，一方面使生产线更加柔化，另一方面也可以提供更多的运行状态数据； 传统设备的智能化改造， 通过加装位置、温度、压力、计数等各类传感器改造现有 设备，使现有设备达到一定程度的智能化，满足读取及监控的需求； 在设备及产线旁加装终端电脑（工业平板电脑） ，部署终端应用以方便人工采集设 备运行及加工数据。 让加工检测运输等设备及软件系统能够认识物料是实现智能数据采集的另一项基础工 作，因此，需要用一定的技术手段标识物料，标识的载体可以是一维条码、二维条码、 RFID 芯片、IC/ID 卡等，其中，以 RFID 为代表的非接触主动采集技术日益成熟并广泛应用。标 识物料的方式也可以是单品身份证或批次流转卡， 对于课题研制产品、技术验证产品及主体 单位需求的定型量产产品，要实现单品身份证管理，并且达到产品的全生命周期管理。 对于 量产民品，可根据需要选择采用单品身份证或批次流转卡管理。 基础网络构建要求能够覆盖整个生产及物流现场， 采用无线网络及有线网络，物理隔离 涉密网及非涉密网， 通过网络总线接入及分布式部署的方式， 将各类设备集成到统一的网络 之中，具体的网络建设规划可参考本规划的专门章节。 设备集成可通过访问设备实时数据库、 PLC 嵌入式系统等方式，通过开放的输出端口 读取所需的设备运行数据。智能设备一般都有开放的对外接口，可通过串口、 USB 端口直接 访问硬件系统，或者通过开放的服务接口访问设备的控制系统， 但这类接口的访问和集成目 前没有统一的标准，需要分别与设备供应商合作完成。 通过数据采集平台采集的各类数据信息需要存储在服务器上以备其他应用使用， 而数据 采集平台获取数据往往具有大数据量及高并发的特点， 因此，在数据库服务器及数据库系统 选择时要充分考虑到这些因素， 充分利用目前互联网应用中数据存储的实现技术， 更好的支 撑应用需求。 智能数据采集平台是智能制造系统的基础平台，所有智能制造的应用都依赖于数据采 集，只有对现场情况的充分掌握才能确保各类智能化应用有准确的数据输入和及时准确的信 息反馈，从而实现业务管理的闭环。 1.2智能运营管理平台 智能运营管理平台构建在智能数据采集平台之上， 所有管理都必须以数据为基础， 由数 据来支持管理决策。而智能运营管理的范围涉及企业自身运营管理的各个方面， 而且呈现出 基础网络构建 设备集成及 T 取数接口开发 数据存储
GETECH 格创东智工业互联网平台 数字化、智能化工厂转型实践中的应用
一、项目概况 1.项目背景 TCL 集团在长期的生产实践中积累了海量高质量数据以及业务算法模型。为深度挖掘数据背后的价值，实现集团下属企业技术原理和经验的复用，助力传统制造企业的数字化转型，由格创东智（深圳）科技有限公司打造的 GETECH 平台在服务集团外企业的同时，支撑TCL 集团内制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置，已成为诸如预测性维护、虚拟量测、生产环境监控、全流程大数据分析等核心业务应用的支撑性平台。 2.项目简介 GETECH 平台率先在深圳市华星光电技术有限公司投入使用。平台构建在一个连接机器、物料、人、信息和数据系统的基础工业互联网络之上，通过对现有生产机台以及设备的进一步智能化改造，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析、闭环控制、动态重构，为建立其上的工业智能应用提供使能支撑。图 1 所示为已开发的基于 GETECH 平台的应用，支持企业生产的科学决策与智能控制，提高制造资源配置效率，大幅度提高生产产品的品质，缩短产品生产周期，降低生产能耗和环境影响。 图 1 已开发的基于 GETECH 工业互联网平台的应用
3.项目目标 GETECH 平台以及其上的核心应用解决方案，会经历TCL 集团下属企业复杂制造环境检验，同时也服务于产业上下游中小规模制造企业。沿着这一路径，GETECH平台将成为一个成熟的、先进的、可以为行业客户提供个性化优质服务的、拥有自主知识产权和专利的行业性核心工业互联网平台。 目前，依托GETECH 平台，在华星光电试点施行的智能应用项目在投入产出能力上表现优异。平台的基础技术能力、资源管理能力、应用服务能力已得到初步验证和认可，后续格创将一如既往地延续初心，将此项试点项目打造成为国家级标杆的示范项目。 二、项目实施概况 1.平台总体架构 GETECH 平台的总体架构共分为7 层，分别是资源层，控制层，采集层，网络层，平台层，应用层和协同层，涵盖了智能工厂从工业现场，设备一直到企业内外部协同的全要素。GETECH 平台整体架构如图 2 所示。 2.数据互联架构 图2 GETECH 工业互联网平台整体架构
网络协同制造和智能工厂”重点专项 2018年度项目申报指南建议 为落实《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020年）》《国家创新驱动发展战略纲要》、《“十三五”国家科技创新规划》、《中国制造2025》和《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》等提出的要求，国家重点研发计划启动实施“网络协同制造和智能工厂”重点专项。根据本重点专项实施方案的部署，现发布2018年度项目申报指南。 本重点专项总体目标是：针对我国网络协同制造和智能工厂发展模式创新不足、技术能力尚未形成、融合新生态发展不足、核心技术/软件支撑能力薄弱等问题，基于“互联网+”思维，以实现制造业创新发展与转型升级为主题，以推进工业化与信息化、制造业与互联网、制造业与服务业融合发展为主线，以“创模式、强能力、促生态、夯基础”以及重塑制造业技术体系、生产模式、产业形态和价值链为目标，坚持有所为、有所不为，推动科技创新与制度创新、管理创新、商业模式创新、业态创新相结合，探索引领智能制造发展的制造与服务新模式，突破网络协同制造和智能工厂的基础理论与关键技术，研发网络协同制造核心软件，建立技术标准，创建网络协同制造支撑平台，培育示范效应强的智慧企业。 本重点专项按照基础前沿与关键技术、装备/系统与平台、集成技术与应用示范等3类任务以及基础前沿技术、研发设计技术、智能生产技术、制造服务技术、集成平台与系统等5个方向。专项实施周期为5年（2018—2022年）。 1?基础前沿与关键技术 1.1智能工厂工业互联网系统理论与技术（基础前沿类）研究内容：针对工业互联网系统结构复杂性问题，研究建立工业互联网系统理论体系。建立互联网与智能工厂控制网络融合的体系架构，构建由现场总线、控制网络以及互联网组成的复杂大系统，支持网络资源配置和多网络集成。研究智能工厂工业互联网复杂大系统理论，给出由离
1用友智能工厂解决方案 在工业和中国制造2025的大背景下，用友致力于向制造业客户提供智能制造的整体解决方案，解决方案全景如下： 整体解决方案由智能化生产、智能化管理和产业链互联三个层面构成，前两个层面立足 于企业自身，以智能工厂为建设目标，实习企业机体自身的智能化，而产业链互联则是以互 联网技术为基础，将企业融入到产业链的整体生态环境中，逐步实现制造资源的服务化和云 化，并与生态系统中的所有要素协同互动，实现企业的智慧化。 智能制造是一个比较宽泛的概念，本方案以智能工厂为建设目标，特指以物联网、互联 网、大数据等技术为基础，集成各类制造资源，通过对生产制造及物流系统的升级改造，逐步实现制造过程、物流驱动、控制模式、决策方式等方面的智能化，构建起体系化的智能化 的制造系统，打造数字化、透明化的智能工厂。智能工厂解决方案的整体架构如下： 1.1智能数据采集平台 智能数据采集平台是智能制造系统的基础平台，是衔接生产物流现场与智能制造系统的 接口平台，主要功能是利用物联网技术连接产品、设备及控制系统，建立智能制造系统与生 产现场之间的通路，向智能制造系统提供生产现场实时数据并接收智能制造系统发出的指令。同时，通过统一的集成化数据采集平台，可以将不同的现场设备及控制系统的数据信息 整合在一起，从而为生产现场的协同、柔性、高效提供可能。
物料标识 智能数据采集平台依赖于生产现场的智能化， 主要表现在现场生产设备及检测设备的智 能化改造，具体可以采取的手段包括： 用数字化智能化可编程控制设备替换传统设备， CNC 设备及机器人的使用逐步普 及，一方面使生产线更加柔化，另一方面也可以提供更多的运行状态数据； 传统设备的智能化改造， 通过加装位置、温度、压力、计数等各类传感器改造现有 设备，使现有设备达到一定程度的智能化，满足读取及监控的需求； 在设备及产线旁加装终端电脑（工业平板电脑） ，部署终端应用以方便人工采集设 备运行及加工数据。 让加工检测运输等设备及软件系统能够认识物料是实现智能数据采集的另一项基础工 作，因此，需要用一定的技术手段标识物料，标识的载体可以是一维条码、二维条码、 RFID 芯片、IC/ID 卡等，其中，以 RFID 为代表的非接触主动采集技术日益成熟并广泛应用。标 识物料的方式也可以是单品身份证或批次流转卡， 对于课题研制产品、技术验证产品及主体 单位需求的定型量产产品，要实现单品身份证管理，并且达到产品的全生命周期管理。 对于 量产民品，可根据需要选择采用单品身份证或批次流转卡管理。 基础网络构建要求能够覆盖整个生产及物流现场， 采用无线网络及有线网络，物理隔离 涉密网及非涉密网，通过网络总线接入及分布式部署的方式， 将各类设备集成到统一的网络 之中，具体的网络建设规划可参考本规划的专门章节。 设备集成可通过访问设备实时数据库、 PLC 嵌入式系统等方式，通过开放的输出端口 读取所需的设备运行数据。智能设备一般都有开放的对外接口，可通过串口、 USB 端口直接 访问硬件系统，或者通过开放的服务接口访问设备的控制系统， 但这类接口的访问和集成目 前没有统一的标准，需要分别与设备供应商合作完成。 通过数据采集平台采集的各类数据信息需要存储在服务器上以备其他应用使用， 而数据 采集平台获取数据往往具有大数据量及高并发的特点， 因此，在数据库服务器及数据库系统 选择时要充分考虑到这些因素， 充分利用目前互联网应用中数据存储的实现技术， 更好的支 撑应用需求。 智能数据采集平台是智能制造系统的基础平台，所有智能制造的应用都依赖于数据采 集，只有对现场情况的充分掌握才能确保各类智能化应用有准确的数据输入和及时准确的信 息反馈，从而实现业务管理的闭环。 1.2智能运营管理平台 智能运营管理平台构建在智能数据采集平台之上， 所有管理都必须以数据为基础， 由数 据来支持管理决策。而智能运营管理的范围涉及企业自身运营管理的各个方面， 而且呈现出 设备的智能化改造 基础网络构建 设备集成及 取数接口开发 数据存储
工业4.0智能制造 与企业精细化生产运营 专为制造型企业量身订制，全面提升企业“智造”水准解决制造型企业面临的现实困惑与挑战，让“中间力量”迅速成为“中坚力量” 课程背景 作为全球“最大的工厂”，中国在制造领域发挥着巨大的作用，在德国推出工业4.0战略之时，中国借其之势，从“制造”向“智造”全力迈进，新一轮科技革命和产业变革与中国加快转变经济发展方式、建设制造强国形成历史性交汇。对中国制造而言，这既是宝贵的机遇，又是空前的挑战。毫无疑问，工业4.0时代将是中国在全球制造业竞争场上获得提升和超越的绝佳契机。信息技术推进的制造业正在以飞快的速度走进智能化。每一个行业的业态都将发生巨变。高品质、低成本、短交期的大规模定制时代将大幅提升人类的生活幸福指数。而万物互联技术的使用让物联有了智能化的基础。随着移动互联、工业4.0时代的到来，企业转型大势所趋，调整发展战略、探索发展方式已成为企业的新常态。同时，由于市场环境、竞争环境的不停变化，企业需要在转型过程中不断调整、完善其转型战略和发展模式，在转型过程中逐步提升竞争力也成为企业的新常态。 适合对象 各类制造型企业的总经理、厂长、生产经理、供应链管理者、质量经理、车间主任、科（课）长、一线管理者等生产管理干部 课程时间 2天（12小时）
主讲导师 中国管理科学研究院人才战略研究所专业委员会委员；；国资委特聘生产管理培训专家；清华继续教育学院经理人研修班特聘专家；国家发改委培训中心特邀生产管理培训师；中国教育培训协会顾问导师；香港生产力促进中心精益生产管理顾问；现任海纳管理学院咨询事业部总经理。 张小强老师 FMP （Fine Management Positioning ）培训模式创始人；2009-2014年度全球生产类十强华人讲师；“双七”领导力大中华区启航导师。 出版著作有：《砍掉浪费》 《一本书读懂工业4.0》 《新常态正能量》 《疯狂管理》
基于工业互联网应用DT/AR技术的智能工厂信息系统项目解析十三五期间，全球新一轮科技革命将持续、快速、融合发展，我国全面深化改革的力度进一步加大，上海产业转型创新、全球科创中心建设进入攻坚期，全球卓越城市建设起步。把握产业发展“互联、智能、绿色”新趋势，促进生产方式变革，推动经济转型，是两化深度融合面临的新形势、新任务。 工业互联网是通过物联网、大数据、人工智能技术，从生产流程、物流等多个环节对制造业价值链进行优化和再造，从而创造巨大的价值。根据《上海市推进信息化与工业化深度融合“十三五”发展规划》提出的推进传感器、过程控制芯片等的应用，加速构建低延时、高可靠、广覆盖的工业互联网基础设施体系，加速制造业向高端化、智能化、服务化转型发展，促进物联网、工业云、大数据等信息技术围绕重点产业的工业互联、数据互通和应用创新，实现传统产业应用新模式发展。 试点项目解析 “基于工业互联网应用DT/AR技术的智能工厂信息系统”的建设符合《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》提出的“跨领域、跨行业、高度集成、系统融合”的特点。开展对“基于工业互联网应用DT/AR技术的智能工厂信息系统”的研究是非常有必要的。 一、项目简述 基于工业互联网应用DT/AR技术的智能工厂信息系统，是从系统集成创新角度出发，利用湃睿科技的PI-IoT物联网快速开发平台构建的“湃睿生产数据及设备状态信息采集分析管理软件”与DT（Digital Twin）数字孪生技术以及AR（Augmented Reality）增强现实技术相结合，将物理世界中的数据，例如设备数据、传感器数据、环境数据等与数字世界的数据例如数字仿真模型、大数据预测、作业指导动画、图纸等融会贯通，混搭应用于智慧工厂解决方案中，使其成为监控、重现、分析、找到工厂运行问题的关键，并可增强工人工作能力与效率。 二、项目目标
工业互联网平台背景下的工业大数据与智能制造
准备这个报告时，我开始准备了接近40 张。后来发现，说的多了反而不容易说清楚。于是决定干脆少几张。今天的话题其实就围绕这张图展开的：里面有我很多曾经的困惑。 这张图可以分成三个部分。左边讲的是相关技术的原理、思想是怎样的，讲这些技术为什么突然一下子突然发力——其实是有了经济潜力；右边讲的是创造经济价值的逻辑，就是技术要与业务场景结合、如何寻找或者创造这样的场景。中间这一部分就是工业互联网平台以及承载的相关技术。它的作用是把技术和业务连接起来，把原理体现出来、把潜力变现、是企业推进智能化的支撑技术。 如果没有这个支撑技术，再好的想法也难以落地。或者说，落地的代价太大、经济性不好。如果有了这个公共的支撑技术，就不要大家各自开发软件了，只要用公用的东西就行了。这样，小企业也有能力来用先进技术了。这个道理和淘宝平台其实是一样的。不过，这个平台承载的是企业自己的专有的知识、经验、诀窍等专用的“私货”，并连接人、机、物、数据等资源。这些“私货”可以自己用，也可以像商品一样“出售”、给别人提供服务。
我们先看图的左边这一部分。这部分回答一个困惑——这些技术为什么突然成了热点了？ 大家可能都知道，最近几年出的新概念特别多：从工业 4.0、智能制造、大数据、CPS、工业互联网及其平台、人工智能、工业 APP ..... 这些概念让很多人觉得很悬，又怕赶不上潮流，于是就到各个地方去看很多文献、听专家报告。到头来还是似懂非懂。 我觉得呢，这些概念不应该特别难以理解。如果觉得难以理解，那是因为陷入了思维误区、把问题想复杂了。想复杂的原因大概有几种：第一种觉得这些概念是牛人提出来的、一定有很多的学问（很多是故弄玄虚）；第二个方面就是发现自己不知道怎么做，就以为自己不明白（其实是条件不够）；第三个方面是相近的概念太多了，脑袋都搞大了（本来就相近啊！）。 在我看来，这些概念其实很简单，确实是过去一些思想的延伸、相似或者相近是很自然的。我们要解释的是：为什么突然成为热点？ 这些概念被热炒的原因，是因为技术条件发生了改变。换句话说，如果过去提出这些概念、却没法实现、只能是空想、至多是写写论文、做个样板。我常举控制论之父维纳的例子：维纳或许有CPS 的思想，但他的时代没有计算机和互联网、提出CPS 也只能停留在生物控制层面。在前几年，互联网不发达、难以实施掌控资源时，CPS 的概念几乎可以用计算机里面的“控制模型”来取