中国智能制造与工业4

人工智能与工业4.0：智能制造与工业升级的前沿与趋势引言在过去的几十年里，人工智能（AI）的快速发展和工业4.0的普及已经改变了我们的生活和工作方式。

人工智能作为一种强大的技术，正在逐步渗透到各个领域，尤其是制造业。

工业4.0的概念已经引起了全球范围内的关注和讨论，它代表了制造业的新一轮革命。

本文将探讨人工智能与工业4.0的关系，并分析智能制造和工业升级的前沿与趋势。

1. 什么是人工智能人工智能是一种模拟人类智能的技术，旨在通过计算机系统模拟人类的思维和行为能力。

它涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个技术领域。

人工智能可以通过学习和分析大量的数据来获取知识，并且可以根据这些知识做出决策和预测。

在制造业中，人工智能被广泛应用于生产、质量控制、物流管理等多个环节，以提高生产效率和产品质量。

2. 工业4.0的概念与原则工业4.0是指第四次工业革命，它基于互联网、物联网和人工智能等新兴技术，将传统工业与信息技术相融合，实现智能制造和数字化转型。

工业4.0的主要原则包括：•互联性：通过网络连接物理设备和系统，实现信息的共享和协同工作。

•信息透明性：通过物联网和大数据技术实现企业内外各环节的信息交流和共享。

•技术辅助决策：通过人工智能和分析工具，辅助企业进行决策和预测。

•去中心化决策：通过分布式智能系统，使决策权下放到各个环节和节点。

•实时性：通过实时数据收集和分析，及时响应和调整生产过程。

3. 人工智能与工业4.0的关系人工智能和工业4.0是相辅相成的两个概念，它们在智能制造和工业升级中起到了重要作用。

人工智能是实现工业4.0的关键技术之一，而工业4.0则为人工智能的应用提供了广阔的场景。

在工业4.0的背景下，人工智能可以通过机器学习和深度学习等技术提取和分析海量的生产数据，从而发现潜在的问题和优化机会。

同时，人工智能还可以通过模型训练和预测，为企业提供准确的生产计划和预测市场需求。

在智能制造中，人工智能还可以应用于自动化生产线和智能机器人，以提高生产效率和产品质量。

工业4.0时代的智能制造方案这是笔者一同参加“工业4.0高峰论坛”并发言的陈志成博士做的演讲，转载到本人博客，以便需要了解工业4.0的朋友参考。

陈志成：中国人工智能学会基础专业委员会常务委员、中国通信学会云计算专家委员会委员、北京格分维科技有限公司总经理我原来在高校工作了一段时间，是教师，担任计算机学科方面的负责人，现在创办一个公司，做人工智能方面的工作。

我从学校出来，有一些背景因素，很多教授、院士，他们做了很多很好的理论研究，但是我们的产学研做的并不是想象中的那么好，企业很难把人工智能中比较超前的理论运用起来。

很多老师聊天说，人工智能是不是要死亡了，是不是真的不行了，没有什么用途了，离我们生活太遥远了。

我创办企业的想法，是希望将课本上的一些理论，变成日常生活当中可以用的一些产品，不管是小的产品也好，大的产品也好。

也许这也是一种情怀，大家都想做一些事情，而我想做人工智能。

我的演讲分为四部分内容：第一，介绍工业4.0的本质，我认为工业4.0的本质是智能制造，目前对于工业4.0的理解各种各样，但是大体而言，还是依据德国的提法来理解。

2011年至2013年，德国针对工业4.0给出了一些资料，总体思路还是智能制造的概念。

前面说人工智能要死亡了，可是现在机会来了，人工智能可能会有大发展了。

第二点介绍我们现在正在做的事情，就是制造企业的机联网，主要是指机器设备的联网，及其管理控制。

第三点讲基于机联网之上的云计算服务，以及相关的研究课题。

最后跟大家分享一个能源大数据系统的案例。

工业4.0的本质是智能制造智能时代已经来临，五年之前，老师们在讨论人工智能怎么发展，原中国人工智能学会理事长钟义信老师、何华灿老师等也都在讨论。

人类社会的发展经历了三个阶段，第一个阶段是农业社会，人类劳动工具以简单的镰刀、锄头为主。

第二个阶段是工业社会，也就是动力机车时代，以蒸汽机、机床为代表的时代。

第三个阶段是信息社会，网络时代到来了，电话、电灯、电视，现在的互联网、通信网，这就是目前的信息社会。

制造业工业4.0智能制造实施计划第一章智能制造概述 (3)1.1 制造业发展背景 (3)1.2 工业革命与工业4.0 (3)1.3 智能制造定义与特点 (3)第二章智能制造战略规划 (4)2.1 企业现状分析 (4)2.2 智能制造战略目标 (4)2.3 实施步骤与时间表 (5)第三章信息技术基础设施建设 (5)3.1 网络设施建设 (5)3.1.1 网络架构设计 (5)3.1.2 网络设备选型 (5)3.1.3 网络安全防护 (6)3.1.4 网络运维管理 (6)3.2 数据中心与云计算 (6)3.2.1 数据中心建设 (6)3.2.2 云计算平台搭建 (6)3.3 物联网与大数据 (6)3.3.1 物联网基础设施建设 (6)3.3.2 大数据技术与应用 (7)第四章设备智能化升级 (7)4.1 自动化设备改造 (7)4.2 应用 (7)4.3 智能传感器与控制系统 (7)第五章智能制造系统集成 (8)5.1 生产管理系统 (8)5.2 质量管理系统 (8)5.3 供应链管理系统 (9)第六章人工智能与大数据分析 (9)6.1 人工智能在制造业中的应用 (9)6.1.1 智能制造设备 (9)6.1.2 应用 (9)6.1.3 优化生产计划 (9)6.1.4 质量检测与控制 (10)6.2 大数据分析与应用 (10)6.2.1 数据采集与存储 (10)6.2.2 数据预处理 (10)6.2.3 数据挖掘与分析 (10)6.2.4 应用案例 (10)6.3 数据挖掘与优化策略 (10)6.3.1 建立数据挖掘模型 (10)6.3.2 特征工程 (11)6.3.3 模型评估与优化 (11)6.3.4 持续迭代与优化 (11)第七章人力资源培训与技能提升 (11)7.1 员工培训计划 (11)7.1.1 培训目标 (11)7.1.2 培训内容 (11)7.1.3 培训方式 (11)7.2 技能认证与评估 (12)7.2.1 技能认证 (12)7.2.2 技能评估 (12)7.3 人才培养与引进 (12)7.3.1 人才培养 (12)7.3.2 人才引进 (12)第八章安全生产与环境保护 (13)8.1 安全生产管理 (13)8.1.1 安全生产目标 (13)8.1.2 安全生产组织 (13)8.1.3 安全生产制度 (13)8.2 环境保护措施 (13)8.2.1 环境保护目标 (13)8.2.2 环境保护组织 (14)8.2.3 环境保护措施 (14)8.3 应急预案与处理 (14)8.3.1 应急预案制定 (14)8.3.2 应急预案演练 (14)8.3.3 处理 (15)第九章项目管理与风险控制 (15)9.1 项目实施与管理 (15)9.1.1 项目启动 (15)9.1.2 项目执行 (15)9.1.3 项目监控与评估 (15)9.2 风险识别与评估 (16)9.2.1 风险识别 (16)9.2.2 风险评估 (16)9.3 风险应对策略 (16)9.3.1 风险规避 (16)9.3.2 风险减轻 (17)9.3.3 风险转移 (17)9.3.4 风险接受 (17)第十章智能制造项目评估与优化 (17)10.1 项目评估指标体系 (17)10.2 项目绩效分析 (18)10.3 持续优化与改进 (18)第一章智能制造概述1.1 制造业发展背景制造业是国家经济发展的支柱产业，对于提升国家竞争力、促进就业和改善人民生活水平具有重要作用。

中国智能制造和工业4.0研究
引言
随着新一轮科技革命的到来，中国智能制造和工业4.0的研究机遇与挑战并存。

智能制造是指通过信息化和自动化技术实现工业生产一体化、柔性化、数字化、网络化的先进制造模式；工业4.0是指将互联网、大数据、云计算等技术与实体经济深度融合，创造工业互联网、数字化工厂、智能制造等新产业形态。

智能制造的发展现状
在中国智能制造的发展过程中，各行业呈现出高速发展的态势。

国内的机器人市场已经成为全球第一大市场，自主知识产权和核心技术的研发取得了突破性进展。

智能制造将会和传统制造业相结合，不断提高工业生产的效率和质量，降低成本。

工业4.0的探索实践
在数字化工厂建设方面，我国也已经开始探索实践。

比如，有一家车企在无人值守的数字化工厂实现了关键零部件的生产。

在大数据技术的应用上，我国的深度学习技术已处于国际领先水平。

在产业互联网方面，以餐饮、快递、金融等企业为例，数字化、智能化的创新模式已经推动了行业的快速发展。

智能制造和工业4.0存在的问题
在新模式的推动下，智能制造和工业4.0也暴露出一些问题。

由于不同的技能要求，工业生产将需要更高技术、更熟练的人才来操作，这意味着生产过程中需要更多的专业技能。

此外，智能制造的硬件设备将更加复杂，对设备的维护和升级也对技术水平的持续提升提出了更高要求。

总结
智能制造和工业4.0是制造业发展的必然趋势，我们需要积极拥抱新技术、创新产业模式，适时调整自身发展策略。

只有通过不断学习和探索，才能够适应新时代对我国制造业的迫切需求。

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）20、安全护航模型21、问题导航模型22、人机配置模型23、指引纠偏模型24、工艺设计模型25、设备点检模型十三系统创优（高效低本营造） 1、五大工具分析与应用2、真假效率区别3、计划组织与落地实施4、质量运营五现模式创建5、订单评审与新产品导入管理6、SCM 供应链系统创建7、信息流与实物流对接管理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。

机械制造业智能制造与工业40战略规划方案第一章智能制造概述 (2)1.1 智能制造的背景与意义 (2)1.1.1 背景 (2)1.1.2 意义 (2)1.2 智能制造的发展趋势 (3)1.2.1 技术创新趋势 (3)1.2.2 产业发展趋势 (3)第二章工业互联网平台建设 (4)2.1 工业互联网平台架构设计 (4)2.2 工业互联网平台关键技术 (4)2.3 工业互联网平台应用案例 (4)第三章智能制造系统架构 (5)3.1 智能制造系统的组成 (5)3.2 智能制造系统的关键技术 (5)3.3 智能制造系统的集成与应用 (6)第四章生产线智能化升级 (6)4.1 生产线智能化改造方案 (6)4.2 智能制造设备选型与应用 (7)4.3 生产线智能化升级实施步骤 (7)第五章智能工厂规划与建设 (7)5.1 智能工厂的规划原则 (7)5.2 智能工厂的建设内容 (8)5.3 智能工厂的运营与管理 (8)第六章智能制造大数据分析 (9)6.1 大数据分析在智能制造中的应用 (9)6.2 大数据分析的关键技术 (9)6.3 大数据分析的实施策略 (10)第七章智能制造安全与防护 (10)7.1 智能制造安全风险分析 (10)7.1.1 网络安全风险 (10)7.1.2 设备安全风险 (11)7.1.3 数据安全风险 (11)7.2 智能制造安全防护措施 (11)7.2.1 加强网络安全防护 (11)7.2.2 提高设备安全功能 (11)7.2.3 保障数据安全 (11)7.3 智能制造安全防护体系 (11)7.3.1 安全管理机制 (11)7.3.2 安全技术防护 (12)7.3.3 安全合规与评估 (12)第八章人才培养与技能提升 (12)8.1 智能制造人才培养策略 (12)8.2 技能提升与培训体系 (12)8.3 人才培养与智能制造发展趋势 (13)第九章智能制造项目实施与管理 (13)9.1 智能制造项目实施流程 (13)9.1.1 项目启动 (13)9.1.2 项目规划 (13)9.1.3 项目实施 (14)9.1.4 项目验收 (14)9.2 智能制造项目管理方法 (14)9.2.1 项目管理流程优化 (14)9.2.2 项目风险管理 (14)9.2.3 项目绩效评估 (15)9.3 智能制造项目风险控制 (15)9.3.1 技术风险控制 (15)9.3.2 管理风险控制 (15)9.3.3 运营风险控制 (15)第十章智能制造与工业40战略规划 (15)10.1 工业40战略概述 (15)10.2 智能制造与工业40的融合 (15)10.3 工业40战略规划实施步骤 (16)第一章智能制造概述1.1 智能制造的背景与意义1.1.1 背景全球制造业竞争的加剧，以及新一代信息技术的快速发展，智能制造作为一种新兴的制造模式，正逐渐成为各国制造业转型升级的关键路径。

到底什么是4.0智能制造?还得从工厂的业务模式说起。

作为一个工厂，存在的目的只有两个，一是生产产品，然后卖出去。

所以在工业企业中，通常会分为两个大的部门，一个是生产部门，一个是业务部门，而进入制造工业4.0之后，为了更好的提高效率。

前者通过MES（制造执行系统）管理，后者通过ERP（管理信息系统）来管理。

在生产车间里，各个生产设备之间、生产设备和控制器之间，都已经基本实现了连通，整个工厂已经通过制造执行系统（MES）连通起来，而业务部门全部通过ERP连通起来了。

生产的过程智能化了，那么作为成品的工业产品，也同样可以智能化，这个不难理解，你们看到的什么智能手环、智能自行车、智能跑鞋等等智能硬件都是这个思路。

就是把产品作为一个数据采集端，不断的采集用户的数据并上传到云端去，方便用户进行管理。

生产的过程智能化了，那么作为成品的工业产品，也同样可以智能化，这个不难理解，你们看到的什么智能手环、智能自行车、智能跑鞋等等智能硬件都是这个思路。

就是把产品作为一个数据采集端，不断的采集用户的数据并上传到云端去，方便用户进行管理。

当工厂的两化融合进一步深入的时候，另一种新的商业模式就有要孕育而生了，这就是云工厂。

工厂里的设备现在也是智能的了，他们也在不断地采集自己的数据上传到工业互联网上，此时我们就可以看到，哪些工厂的哪些生产线正在满负荷运转，哪些是有空闲的。

那么这些存在空闲的工厂，就可以出卖自己的生产能力，为其他需要的人去进行生产。

互联网行业为什么发展的这么快，就是因为创业者只需要专注于产品和模式创新，不需要自己去买一个服务器，而是直接租用云端的服务就行了。

而目前工业的创业者，还是要不断地纠结于找OEM代工还是自建工厂中，这个极大地限制了工业领域的创新。

当云工厂实现的时候，我预言中国的工业领域将出现一个比互联网大百倍以上的创新和创业浪潮，那个时候这个社会的一切都将被深刻的改变。

ERP系统是实现工业4.0的基础。

收稿日期：2018－07－091中国智能制造实践的三个阶段和三大误区自从2013年德国提出工业4.0战略以来，中国社会各界都在探讨制造业升级转型的话题，过去几年大概可以分成以下三个阶段：第一阶段：2013~2015年概念植入阶段。

社会各界都在学习美国工业互联网和德国工业4.0，学者专家们将国外经验与国内同行及企业家们分享。

第二阶段：2015~2017年上半年摸索试点阶段。

在掌握了相关的知识和信息后，一些试点企业开始实践智能制造（下文中将工业4.0、工业互联网统称为智能制造），这个阶段以政府主导和推动为主，另外也有部分企业自行实践并取得了不错的成果。

第三阶段：2017年下半年开始进入全面爆发阶段。

在政府的支持下，各行各业都开始实施智能制造。

不过，不同的企业做法不完全一样，有的直接新建智能工厂，有的进行现有工厂智能化改造，有的进行智能化生产线升级，还有的进行数字化车间建设……当前中国智能制造处于第三阶段，呈现出一幅热火朝天的景象，但是在这个过程中也有以下三大误区值得关注：误区一：为了赚吆喝而上智能制造项目。

企业在还不了解智能制造是什么，也没有仔细评估该如何去进行智能化升级转型的情况下，就开始向政府申报智能制造项目，结果政府专项支持资金拨下来了，被迫匆匆忙忙上项目。

例如国内某寝具企业，现状是工业1.0和工业2.0的水平，投资20亿元新建了一个产业园，向政府申报了智能工厂项目，政府很快批准了该项目并给予专项资金支持。

然后该企业匆忙找了德国一家知名公司来协助进行智能工厂规划，结果花了近亿元服务费用，除了一堆文件外，没有任何能够落地的东西，该寝具公司非常不满意，暂停了合同。

于是该公司又去找西门子、ABB 等公司求助，结果这些公司评估后认为该公司目前并不适合做智能工厂，导致该公司的智能工厂项目陷入了进退两难的境地。

误区二：将自动化或者信息化建设等同于智能制造。

由于中国企业现状普遍是工业2.0水平，部分企业还处于工业1.0阶段，少数企业达到了工业3.0，自动化和信息化的普及率还非常低，故在智能制造升级转型的过程中，部分企业认为进行自动化升级改造或者工厂信息化建设就是智能制造。

周立功致远电子：工业4.0与IoT物联网“智能制造“是关键！摘要：随着信息技术与工业技术的高度融合，通讯网络、计算机技术、自动化技术和软件系统的深度交织产生了新的价值模型，在制造领域，这种资源、信息、物品和人相互关联，形成虚实结合的系统，德国人称其为“工业4.0”。

互联网激活传统工业，保持制造业长期竞争力的必由之路：与前三次工业革命相比，我们认为工业4.0最大的进步在于利用互联网激活了传统工业过程，使工厂设备“能说话、能思考”，同时实现三大功能：最大程度地降低制造业对劳动力的依赖、将流通成本降到最低、最大程度满足用户个性化需求。

从长期来看，工业4.0对于智能工厂的投入将远超过一般工业，但项目盈利能力也将显著提高，并且资本投入越大、斜率越陡峭，即投资的边际回报率越高。

无论在何种经济体，工业4.0都将是制造业发展不可绕开的必由之路，是未来世界制造业最大的一波“浪潮”。

我们一直以来专注于工业控制领域，同时深刻感受到这次工业智能化给制造、生产带来的改变，物联网已经在不断的走进工业生产制造，在我们合作的企业中，工业生产数据实时采集（如MES系统）算是典型，而在工业生产信息网络中，ZigBee当之无愧成为了主角。

图1 采用ZigBee搭建的生产信息化管理网络MES系统是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统，可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、工具工装管理、采购管理、底层数据集成分析、上层数据集成分解等等管理模块。

它是企业CIMS信息集成的纽带，是实施企业敏捷制造战略和实现车间生产敏捷化的基本技术手段。

工厂制造执行系统MES是近10年来在国际上迅速发展、面向车间层的生产管理技术与实时信息系统。

MES 可以为用户提供一个快速反应、有弹性、精细化的制造业环境，帮助企业减低成本、按期交货、提高产品的质量和提高服务质量。

适用于不同行业(家电、汽车、半导体、通讯、IT、医药)，能够对单一的大批量生产和既有多品种小批量生产又有大批量生产的混合型制造企业提供良好的企业信息管理。