2021工业大数据：工业4.0时代的工业转型与价值创造.docx

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1、工业大数据： 工业 4. 0 时代的工业转型与价值创造认识工业 4. 0 所需要的重要元素与概念第四次工业革命： 由于互联网和计算机技术的高度发展， 在与工业系统深度融合过程中引发的生产力、 生产关系、 生产技术、 商业模式以及创新模式等方面的深刻变革， 是整个工业系统迈向全面智能化的革命性转变。工业 4. 0： 由 德 国 提 出 和 倡 导 的， 以 Cyber-Physical Production System （ CPPS， 信息物理生产系统） 为核心技术的的制造系统变革。工业互联网： 由美国通用电气公司 （ GE） 提出， 代表全球工业系统与智能传感技术、 高级计算、 大数据分析，

2、 以及互联网技术的连接与融合。 其核心三要素包括智能设备、 先进的数据分析工具， 以及人与设备的交互接口。 工业互联网是智能制造体系与智能服务体系的深度融合， 是工业系统产业链与价值链的整合与外延。信息物理系统： 又译为网络实体系统， 英文表述为 Cyber- Physical System （CPS）， 由美国NSF （美国国家科学基金会） 于2006 年提出。 是通过网络虚拟端的数据分析、 建模和控制对实体活动内容的深度对称性管理。 CPS 是第四次工业革命的核心技术。物联网 （ IoT）： 实体之间通过传感器数据与控制信号实现相互索引、 相互连接、 相互通信和相互协同的集群网络。 其主要

3、技术元素包括智能传感网、 M2M （ 机器对机器通信） 和云计算与存储技术等。数据的分析与预测 （ Data Predictive Analytics）： 从人和设备的各类活动数据中通过统计分析、 特征提取、 关联挖掘、模式识别和深度学习等智能分析方法， 实现对实体活动内容的认知和预测。互联网 + ： 互联网与传统行业相融合的模式， 其本质是利用互联网技术颠覆传统行业商业模式和服务模式的经济新形态， 是生产系统革命引起生产关系和商业模式变革的必然趋势。故障诊测与健康管理（ Prognostics and Health Management， PHM）： 利用工业系统中产生的各类数据， 经过信号

4、处理和数据分析等运算手段， 实现对复杂工业系统的健康状态进行检测、 预测和管理的系统性工程。 PHM 技术将设备的健康管理从传统的故障管理转变为衰退管理， 通过预测性维护实现设备的零宕机和持续可靠的运行。前言工业 4. 0： 一场不可见世界的竞争工业 4. 0 （ Industry 4. 0）， 是德国政府和工业界定义的制造业的未来蓝图。 德国人认为， 18 世纪机械制造设备的引入标志着 “ 工业 1. 0” 时代， 20 世纪初的电气化与自动化标志着 “ 工业 2. 0 ” 时代， 20 世纪 70 年代兴起的信息化标志着“ 工业 3. 0” 时代， 现在， 人类正进入 “ 工业 4. 0

5、” 时代， 即实体物理世界和虚拟网络世界融合的时代。 其中， 所谓信息物理系统 （ Cyber-Physical System， CPS） 是新一代工业革命的核心技术。 诺伯特 维纳在 1948 年就提出的 “ 控制论”（ Cybernetics） 是 CPS 技术的前身， 现在为工业界广泛知晓的 CPS 则是美国国家科学基金会 （ NSF） 在 2006 年正式提出的，是 NSF 重点资助的研究方向。 德国工业 4. 0 与美国 CPS， 究其核心要义， 是传统制造业利用物联网 （ Internet of Things， IoT）和大数据分析 （ Big Data Analytics） 进行

6、的智能化转型。然而， 我们在谈到工业转型带来的变革时， 往往容易看到其代表性的技术特征， 而忽视促使其转型的最原始的驱动力，即对于新价值创造的永恒追求。 如果说前三次工业革命从机械化、 规模化、 标准化和自动化等方面大幅度地提高了生产力， 那么工业 4. 0 与前三次工业革命最大的区别就在于： 不再以制造端的生产力需求为起点， 而是将用户端的价值需求作为整个产业链的出发点； 改变以往的工业价值链从生产端向消费端、从上游向下游推动的模式， 而是从用户端的价值需求出发提供定制化的产品和服务， 并以此作为整个产业链的共同目标， 使整个产业链的各个环节实现协同优化： 这一切的本质是工业视角的转变。 工

7、业 4. 0 的概念有三个支撑点： 一是制造本身的价值化， 不仅仅是做好一个产品， 还要将产品生产过程中的浪费降到最低， 实现设计、 制造过程与用户需求相配合； 二是让系统在制造过程中根据产品加工状况的改变自动进行调整， 在原有的自动化基础上实现系统的 “ 自省 （ Self-Aware）” 功能； 三是在整个制造过程中实现零故障、 零隐患、 零意外、 零污染， 这就是制造系统的最高境界。在现今的制造系统中， 存在着许多无法被定量、 无法被决策者掌握的不确定因素， 这些不确定因素既存在于制造过程中， 也存在于制造过程之外的使用过程中。 前三次工业革命主要解决的都是可见的问题， 如避免产品缺陷、

8、 避免加工失效、 提升设备效率和可靠性、 避免设备故障和安全问题等。 这些问题在工业生产中由于可见、 可测量， 往往比较容易加以避免和解决。不可见的问题通常表现为设备的性能下降、 健康衰退、 零部件磨损、 运行风险升高等。 这些因素由于其很难通过测量被定量化呈现， 往往是工业生产中不可控的风险， 大部分可见的问题都是这些不可见的因素积累到一定程度后造成的。 因此， 工业4. 0 的关注点和竞争点是这些不可见因素的避免和透明呈现。工业 4. 0 的另一个特点就是制造过程和制造价值向使用过程的延伸， 不仅仅关注将一个产品制造出来， 还应该关心如何去使用好这个产品， 实现产品价值的最大化。 产品的创

9、新和价值的创造不再仅仅以满足用户可见的需求为导向， 而且要利用用户的使用数据创建使用情景模拟， 从情景模拟中找到用户需求的缺口 （ GAP）， 这些缺口我们称之为 “ 不可见的需求”，对此即便是用户自己都很难意识到。 例如， 买汽车的人都会提出省油的需求， 各家汽车制造商因此致力于改进车型和发动机让汽车更加省油， 却很少去关注用户的驾驶习惯对于油耗的影响。 同时， 驾驶习惯对于用户而言也是不可见的， 因此不会有用户要求汽车具备管理驾驶行为的功能。 由此可见， 工业 4. 0时代的市场竞争会从以往满足客户可见的需求向寻找用户需求的缺口转变。 以往我们将产品卖给客户之后就几乎到达了生产价值链的终点

10、， 然而工业 4. 0 时代将价值链进一步延伸： 以产品作为服务的载体， 以使用数据作为服务的媒介， 在使用过程中不断挖掘用户需求的缺口， 并利用数据挖掘所产生的信息为用户创造价值。我们不妨以汽车为例做一个大胆的预测， 在未来的工业 4. 0 时代， 人们去 4S 店选车不再仅仅选择车型、 颜色和内饰等定制化特征， 而且用户还可以在一辆布满传感器的车内进行试驾， 当用户坐上驾驶座椅时， 传感器会自动记录整个座椅上的压力分布， 一款符合用户身形和坐姿习惯的座椅就自动设计完成了； 在用户开车过程中， 汽车内部的传感器自动记录用户的驾驶动作， 进而预测用户的驾驶习惯， 一套兼顾驾驶操作体验和舒适性的

11、动力系统和控制系统即被自动匹配完成； 在用户驾驶汽车的过程中， 汽车能够自动识别用户驾驶习惯的改变， 提醒用户驾驶习惯的变化对于能耗和剩余里程的影响； 在上下班高峰期，汽车能够通过海量的交通数据预测出未来一段时间内可能通过道路的拥堵情况， 并为用户推荐最佳行驶路径； 在驾驶过程中汽车还可以记录路面的平整度， 这些数据首先在系统内被分享， 提醒后面的驾驶者减速驶过一段坑洼的路面， 随后被发送给市政管理部门， 第二天再经过相同路段时发现坑洼的路面已经被修补好了。 用户到家之后， 可以通过手机或是网页查看一天的驾驶记录， 不同驾驶模式下的能耗情况一目了然， 可以与社区内的其他用户比一比谁更加节能环保

12、， 同时系统还提供了相应的驾驶习惯改善建议。 此外， 用户还能查看汽车的健康状态报告， 各个关键部件的健康状况、 衰退情况和故障风险一目了然，与之相匹配的维护保养建议也被自动提供， 网上预约后就可以到 4S 店进行维护。 如果只是简单的更换， 还提供视频及文字讲解的详细步骤说明。 至此用户发现虽然去 4S 店的次数和保养维修的费用明显减少了， 但汽车的故障却几乎降到了零。这个例子离我们并不遥远， 也许在未来 5 年甚至更短的时间内就会成为现实。 未来工业界卖给用户的不再是产品， 而是有价值的能力； 对于驾驶者而言， 汽车是一个产品， 但是更重要的是汽车带来的行动力、 时尚感、 经济性、 舒适性

13、和安全性等一系列能力。 这些能力对应的服务也不再像以往那样只提供给用户有限的选择， 而是根据用户的使用情况和需求提供定制化的最佳匹配方案， 因为每一个用户的使用数据都是定制化的， 这使用户不再是统计结果中的一个样本， 而是一个丰富的、 高度个性化的个体。再举一个与我们日常生活息息相关的例子。 我们大部分人都有去超市买鞋垫和去制衣店量身定制西装的经历。 过去我们买鞋垫只会问要买多大的尺码， 同一个尺码的所有人得到的鞋垫都是相同的。 但是我们每一个人的脚形、 体重、 站姿、 走路习惯、 搭配的鞋类都是不同的， 因此不可能有一款鞋垫能够同时满足同一尺码每一个人的需求。 美国的 Dr. Scholls

14、 公司在卖鞋垫给用户之前会先让用户站在一个连接传感器的踏板上， 系统会记录用户站立时足底的压力分布， 随即用户就可以获得一款定制化的鞋垫。 这其实也只是个开端， 还有更多的价值空间可以挖掘， 比如足部压力数据的采集只考虑到了站立时的情况， 走路和跑步时的压力分布同样十分重要， 同时还要考虑鞋垫与不同鞋类的搭配， 如运动鞋、 高跟鞋、 皮鞋等。 这些数据还可以卖给制鞋公司， 在买完鞋垫之后向用户推荐一款适合搭配的鞋。 最后， 这些数据如果与医学研究相结合， 还可以提醒用户站立姿势和跑步习惯可能造成的足部和膝盖的损伤风险， 给用户提供改善习惯的建议。 对于制衣店而言也是一样， 大多数制衣店在给用户

15、量体时都在固定的姿势下进行， 而没有考虑用户在动态情况下的舒适程度。 如果我是一个教师， 会经常抬手在黑板上写字， 手臂的运动幅度就会很大， 手肘和腋下部分就需要加大弹性。 因此， 未来的量体应该是动态的， 让用户穿上特制的衣服之后按照喜好随意活动， 衣服上的传感器会自动记录几个关键位置的应力情况， 根据这些数据为用户制作更加合体的衣服。 这些在过去看来都是天方夜谭的事情， 随着智能传感和 3D 视觉技术的成熟， 已经触手可及， 这就是科技进步带动商业与服务模式创新的良性循环。从以上两个例子我们不难看出， 数据依然是为用户提供定制化产品最重要的媒介， 工业 4. 0 时代的制造将通过数据把终端

16、用户与制造系统相连接， 这些数据将自动决定生产系统各个环节的决策， 实现生产上下游环环相扣的整合， 人的工作难度将被大大降低， 在这种模式下工厂的组织构架将趋于扁平， 生产资源的利用也将更加优化。还有一个例子是最近特别流行的智能手环， 佩戴智能手环可以采集睡眠过程中的数据， 醒来之后查看数据分析的结果， 睡眠质量如何、 有多少时间处于深度睡眠状态、 深浅睡眠交替的曲线等信息都一目了然。 这时我们才发现决定睡眠质量的并不是一共睡了几个小时， 而是深度睡眠占整个睡眠时间的比例。白天的精力好坏是我们可见的现象， 但睡眠质量是不可见的， 智能手环通过睡眠数据的分析将不可见的睡眠质量变成了可见可测的结果

17、， 并利用这些信息帮助用户去管理可见的生活。工业 4. 0 并不仅仅是制造业的革命， 而是一场更加深刻的变革， 创新模式、 商业模式、 服务模式、 产业链和价值链都将产生革命性的变化。 制造业的革命只是工业 4. 0 实现的基础条件， 其最根本的驱动力来自于商业模式与智能服务体系的创新技术变革， 这两者才是未来工业界竞争的关键。事实上， 德国对工业 4. 0 的定义仅仅体现了制造革命， 并非是工业革命。 这并不是去否定制造革命的重要性， 如果制造系统不产生深刻变革， 一切商业模式的创新都无异于空中楼阁。制造系统好比是工业 4. 0 的 “蛋黄”， 我们在把 “蛋黄” 做好的同时也要努力把 “蛋

18、白” 做大。 老子云： “有之以为利， 无之以为用”， 如果拿一个杯子来做比喻， 杯子当中看似 “无” 的空间才是容纳水的地方， 才是价值真正的载体。 中国的制造业一定要学会分析和使用杯子里面的价值： 制造设备虽然是德国人生产的， 但是我们要更懂得如何使用。 如果我们的工厂虽然用的是德国人的设备， 但是中国企业通过对使用数据的分析能够实现胜过德国工厂的高效、 高质量、 低成本和低污染， 那么德国人就要反过来向中国人学习如何使用设备去创造价值。发现用户价值的缺口、 发现和管理不可见的问题、 实现无忧的生产环境， 以及为用户提供定制化的产品和服务， 这些都离不开对数据的分析挖掘。 我相信工业 4.

19、 0 的中心将会在中国， 因为中国不仅仅是世界第一的制造大国， 更是世界第一的使用大国， 无论是制造设备还是终端消费品， 中国都拥有最庞大的使用数据。 然而这些数据并没有被很好地加以分析利用， 因此还只是潜力， 并没有成为真正的竞争力。未来工业界的机会空间可以被分为四个部分。 第一个部分是满足用户可见的需求和解决可见的问题， 这个空间内依然有中国制造需要补的课， 比如质量、 污染和浪费等问题， 需要的是持续的改善与不断完善的标准化。 第二个部分在于避免可见的问题， 需要从使用数据中挖掘新的知识为原有生产系统和产品增加价值。 第三个部分在于利用创新的方法与技术去解决未知的问题， 如具有自省能力的

20、设备， 以及利用智能手环管理睡眠质量等例子都是使不可见的问题透明化， 进而去加以管理和解决不可见的问题。 第四个部分是寻找和满足不可见的价值缺口， 避免不可见因素的影响， 这部分需要利用数据分析产生的智能信息去创造新的知识和价值， 这也是工业 4. 0 的最终目标。图 0 1 工业 4. 0 的机会空间通过分析数据预测需求、 预测制造， 利用数据去整合产业链和价值链， 这就是工业 4. 0 的思维。 现在各个领域都在谈大数据， 但是大数据本身并不是一个问题， 而是一个看待问题的新方式。 大数据只是一个现象， 其本身并不重要， 利用大数据创造价值才是根本目的。 工业 4. 0 是一场在不可见世界

21、中的战争， 而数据分析则是连接可见与不可见世界的桥梁。李杰教授所带领的美国国家科学基金会 （ NSF） 智能维护系统 （ IMS） 产学合作中心从 2000 年就开始了工业大数据分析理论和方法的研究， 并在大量与企业合作的实践项目中积累了丰富的经验和系统的方法论。 工业大数据： 工业 4. 0 时代的工业转型与价值创造 是李杰教授在中国出版的第一本书， 系统性地阐述了李杰教授在工业大数据以及商业模式主控式创新设计方面的思想和研究成果， 旨在为读者认识工业 4. 0 提供一个新的视角， 并为工业 4. 0 的实践者们提供方向性的参考。在李杰教授的指导下， 邱伯华、 刘宗长、 魏慕恒和董智升翻译了

22、李杰教授从 2001 年至今公开发表的文献、 研究手稿、 在各种会议上的主题报告以及媒体的相关报道， 整理了李教授近两年在工业 4. 0 实践设计和 “ 信息物理系统” （ CPS） 体系设计的最新研究成果的手稿和口述材料， 并结合了在产研合作中的实践案例完成此书。 在第四次工业革命的浪潮中， 各类新的词汇、 概念和技术层出不穷， 使人们难免会有雾里看花的感觉。希望这本书能够为国家政策制定者、 企业管理者、 技术拓疆者以及对工业 4. 0 和工业大数据感兴趣的大众读者提供一个更加清晰的思路， 并根据自己的定位和目标去选择适合自己的实践道路。 工业大数据： 工业 4. 0 时代的工业转型与价值创

23、造只是一个开始， 接下来李杰教授还将出版与工业 4. 0、 工业大数据和 “ 信息物理系统” （ CPS） 相关的一系列书籍， 从理念、体系设计、 核心技术和实践等方面为读者带来更为详细的介绍和更加深刻的启发。目录认识工业 4. 0 所需要的重要元素与概念推荐序一推荐序二推荐序三前言 工业 4. 0： 一场不可见世界的竞争第 1 章以价值创造为核心的工业转型新思维 / 0011. 1 为什么有工业 4. 0？ / 0021. 2 德国工业 4. 0 与美国 CPS 战略计划 / 0111. 3 以价值为导向的变革新思维 / 0191. 4“有之以为利， 无之以为用” / 0221. 5 中国工

24、业 4. 0 的竞争力缺口 / 0311. 6 探索适合中国工业 4. 0 的转型之路 / 039第 2 章工业 4. 0 环境下的大数据价值创造体系 / 0432. 1 工业 4. 0 的大数据环境 / 0442. 2 工业大数据和互联网大数据 / 0532. 3 物联网的潜在危机 / 0582. 4 挖掘工业大数据价值的核心技术CPS / 0612. 5“5C”： 以 CPS 为核心的数据价值创造体系架构 / 0652. 6 从数据到信息到价值的转化过程 / 0672. 7 以数据价值创造为导向的 CPS 技术应用特征 / 0692. 8 从 CPS 到工业 4. 0： 制造的重新定位与新

25、思维 / 079第 3 章数据价值创造的设计与实践技术 / 0853. 1 智能感知层： 建立统一的数据环境（Connection） / 0893. 2 信息挖掘层： 从数据到信息的分析过程（Conversion） / 0963. 3 网络层： 网络化内容管理 （ Cyber） / 0993. 4 认知层： 对信息的识别与决策 （ Cognition） / 1073. 5 配置层： 系统的弹性和重构 （ Configuration） / 110第 4 章价值创造的商业模式设计 / 1134. 1 寻 找 价 值 的 “GAP” / 1154. 2 从创新到价值创造： 主控式创新思维 / 118

26、4. 3 主控式创新工具 / 1214. 4 手把手教你如何做 “蛋白” / 129第 5 章案例与实践 / 1395. 1 智 能 装 备 / 1405. 2 智 能 工 厂 / 1475. 3 智 能 服 务 / 159第 6 章竞争力战略新思维 / 173结语 / 191参考资料 / 196译者介绍 / 200美国智能维护系统 （ IMS） 产学合作中心简介 / 201第 1 章以价值创造为核心的工业转型新思维0011第章以价值创造为核心的工业转型新思维工业大数据工业 4. 0 时代的工业转型与价值创造从本质上看， 工业 4. 0 是在国家战略层面上实现工业价值创造的手段。 因此， 本章

27、从工业 4. 0 与 CPS 等全球性工业变革潮流的起因与根本目标出发， 提出以价值为导向的价值创造能力观点， 并引出包括 “ 煎蛋模型”、 可见与不可见的价值分析模型、 创新矩阵等主控式创新方法， 以此主控式创新思维重新审视工业 4. 0， 并探索适合中国工业 4. 0 的转型之路。1. 1为什么有工业 4. 0？工业 4. 0 的概念由德国在 2011 年的汉诺威工业博览会上第一次提出， 并于 2013 年发布了 “ 工业 4. 0 实施建议” （ Rec- ommendations for Implementing the Strategic Initiative INDUSTRY4.

28、0）， 被普遍认为拉开了全球范围内推进第四次工业革命的002第 1 章以价值创造为核心的工业转型新思维序幕。为什么工业 4. 0 会首先诞生在德国？众所周知， 德国是一个工业产品外向型的国家， 由于国内市场较小， 自身需求有限， 其工业产品几乎全部用于出口， 也因此成就了德国机械设备出口第一大国的地位。 然而， 由于以金砖四国为代表的新兴经济体已基本完成了工业化， 东南亚和非洲国家新一轮经济增长的引擎还没有完全开启， 导致了德国工业装备的产品需求停滞不前。 从 2006 2011 年德国工业出口总值上来看， 5 年来几乎没有任何增长， 这也在一定程度上影响了德国的经济发展。由此可见， 德国提出

29、工业 4. 0 的核心目的主要有两方面： 第一， 增强德国制造的竞争力， 为德国工业装备的出口开拓新的市场； 第二， 改变以往只卖设备而服务性收入比重较小的状态， 增强德国工业产品的持续盈利能力。德国结合自身在工业装备上的领先优势， 改革和创新的举措主要集中在工厂智能化和生产流程智能化等方面， 所提出的发展目标包括定制化和可重构的生产系统、 生产流程的透明化、 设备状态的可监控、 具备自主决策能力的自动化、 供应链和市场信息的融合、 智能运维排程和企业资产管理等。 当前， 德国以西门子 （ SIEMENS）、 博世 （ BOSCH）、 SAP 等公司作003工业大数据工业 4. 0 时代的工业

30、转型与价值创造为发展工业 4. 0 的核心， 也是由于这些公司在工业自动化、 设备研发、 公司资产管理等方面拥有着突出的优势。图 1 1 20062011 年世界主要经济体工业出口总值， 不包括配套服务和运维服务等费用来源： VDMA. 2012 年 12 月从对生产力的需求来看， 工业 4. 0 的到来也具备一定的主客观必然性。 每一次工业革命的发起， 其根本原因都是人类相对滞后的生产手段与不断扩大的生产需求间的矛盾， 每一次生产力的变革都是缓解这一矛盾的过程。 例如， 第一次工业革命004第 1 章以价值创造为核心的工业转型新思维中蒸汽机的发明解决了人力的效率低下和动能不足的问题， 庞大的

31、机械设备因此得以被驱动， 人力也在很大程度上得到了解放。 第二次工业革命的发生是为了解决规模化和生产成本之间的矛盾， 在生产流程详细划分， 以及生产活动、 原料、 部件和产品标准化的基础上， 开创了产品批量生产的新模式， 劳动力的效率得以实现最大化， 工业产品开始作为日常消费品走进千家万户。 第三次工业革命以控制技术和信息技术为代表， 使得生产效率进一步提高， 自动化的设备取代了人的重复性劳动， 加工精度和产品质量得到了革命性的提升， 生产的精细化和复杂程度得以提高， 人与人之间的交流更加高效， 运维和管理的成本得以降低， 在进一步解放了人的体力劳动的同时也代替了一部分脑力劳动。 如今， 机械

32、化、 规模化、 标准化、 自动化和信息化已各自发展到了一定的成熟阶段， 人类对生产力的新需求与现有生产手段之间又产生了一些突出的矛盾， 主要体现在：规模化与定制化之间的矛盾： 本质上是需求的多样性和敏捷性与解决手段的单一性之间的矛盾， 以及个性化服务与大众服务之间的矛盾， 其核心是如何低成本地为不同的需求方提供相应的功能和服务。个性与共性之间的矛盾： 一方面要解决大规模生产与定制005工业大数据工业 4. 0 时代的工业转型与价值创造化生产间巨大成本差异导致的矛盾， 另一方面要解决设备和活动的多样性造成技术的普适性与实用性难以兼顾的矛盾， 其核心是如何建立一套自成长的平台体系， 在应用过程中能

33、实现不断的自我更新。宏观与微观之间的矛盾： 本质上是要让个体的活动目标与集体的活动目标相匹配， 个体利益与集体利益之间实现协调统一， 其核心是实现协同优化。图 1 2 第四次工业革命进程及其特征来源： 德国 “ 工业 4. 0 实施建议”006第 1 章以价值创造为核心的工业转型新思维归根结底， 第四次工业革命要解决以下问题： 生产力的进一步升级和解放导致生产过程和商业活动的复杂性和动态性已经超越了依靠人脑加以分析和优化的能力， 因此， 需要依靠智能化的技术代替人的智能进行复杂流程的管理、 庞大数据的运算、 决策过程的优化和行动的快速执行。 因此， 第四次工业革命的核心在于智能化， 其最终目的

34、是实现生产活动的高度整合， 使系统像人一样思考和协同工作。简而言之， 第四次工业革命是以智能化为核心的工业价值创造革命， 要解决的问题包括： 满足用户定制化需求的生产技术、 复杂流程的管理、 庞大数据的分析、 决策过程的优化和行动的快速执行等。其中， 满足用户定制化需求的生产技术核心是将传统的刚性生产模式转变为柔性生产模式， 即改良已有的控制技术。 而复杂流程管理、 庞大数据的分析、 决策过程的优化和行动的快速执行依靠的是以智能分析为核心的信息化技术。那么， 对已有的控制与信息技术进行改良和升级是否可以解决上述问题？ 答案应该是否定的。 首先， 传统的控制技术所关注的重点是精确性、 快速性、

35、稳定性和应变性， 是建立在较为固定和刚性的控制逻辑和规则上的， 因此无法满足定制化生007工业大数据工业 4. 0 时代的工业转型与价值创造产过程的柔性要求。 此外， 已有信息系统的数据分析、 管理和决策流程也是按照设计好的过程和手段进行的， 无法满足灵活应对外部环境和活动目标变化的要求， 且对数据的分析能力还很有限， 不能有效地将数据转化成决策需要的信息。 最后， 当前的控制与信息系统虽然表面上集成在了一起， 但是在内部并没有实现信息回路， 即从信息到决策再到控制系统的反馈依然无法实时和自动完成。 因此， 现有的控制与信息系统难以实现智能化的要求。在工业 4. 0 的实践方面， 德国根据自身

36、在制造业中的优势， 尤其是在装备制造业和生产线自动化方面的优势， 从产品的制造端提出了智能化转型方案， 其核心是利用物联网和“ 信息物理系统” （ Cyber-Physical Systems， CPS） 等技术， 为生产过程中的每个环节建立信息化的连接， 实现设备、 制程、订单、 生产计划、 设计、 排程、 人力资源管理、 供应链、 库存、 分销、 公司资产管理等一系列环节的整合和信息的高度透明。在解决前文提到的三大矛盾方面， 德国工业 4. 0 体系针对生产过程中的各个环节制定了相应的目标和核心技术， 如表11所示。008第 1 章以价值创造为核心的工业转型新思维表 1 1 德国工业 4.

37、 0 的设计目标和相应技术对象客户需求商业流程生产过程产品设备人员供应链目标定制化、可重构的生产线动态快速响应透明化生产全流程的可追溯相互连接、 监控、 自动化高效配置按需配给、 接近 零 库存技术3D 打印、智能加工设备ERP系统生产线监控、可视化RFID、产品数据库监控系统、 PLC 控制、 实时控制技术人员追溯和通信系统供应链管理系统在技术研发方面， 德国提出了 “ 本地的智能化” 和 “ 连接的智能化” 协同发展的战略， 一方面在设备的智能化、 传感技术、 通信技术、 信息与控制技术等领域加大研发力度， 使德国企业成为世界领先的智能设备供应商； 另一方面， 加快物联网和 CPS 技术的

38、研发， 实现智能设备的整合， 并利用 CPS 平台技术实现设备、 人和服务的连接。在实施方案的规划上， 德国提出了 “ 二维战略” 的发展思路， 从横向和纵向这两个维度推进工业体系的智能化应用进程。 纵向的应用指的是企业内部 “ 端到端的信息融合” （ End-To-End Digital Integration） ， 实现从最底层的驱动009工业大数据工业 4. 0 时代的工业转型与价值创造器和传感器信号到最高层的企业资产管理系统的无缝连接， 其核心是物联网技术和 CPS 技术。 横向的应用主要指企业之间和产业链上下游信息和服务的融合， 实现整个产业链的价值链整合和协同优化， 面向全产业的全

39、价值链提供智能化服务。图 1 3 面向企业内部的纵向智能化应用体系来源： IMS Center010第 1 章以价值创造为核心的工业转型新思维图 1 4 面向全产业价值链的横向智能化应用体系来源： Jay Lee， Industry 4. 0 Manufacturing Leadership Journal， 20151. 2德国工业 4. 0 与美国 CPS 战略计划美国早在 2006 年就提出了 Cyber-Physical System （ CPS），也就是 “ 信息物理系统” 的概念， 并将此项技术体系作为新一代技术革命的突破点。011工业大数据工业 4. 0 时代的工业转型与价值创造

40、对于CPS 的概念， 可以用日常生活中的常见事物来解释。正如人们在Facebook （脸书） 或者微信朋友圈里建立的各种关系， 在物理世界里是不可见的， 但却可以得出这个人的生活社群、 行为习惯、 过往经历等等， 因此我们的朋友圈就是我们的“虚拟生活”， 是每个人的数字化镜像 （ Digital Twin）， 是现实生活的记录和反映。 我们生活中的不同时刻在朋友圈中被记录， 其内涵和信息量随着我们的成长不断变得更为丰富。 在网络世界中， 我们可以随时随地追溯自己和朋友过去的记忆， 时间旅行在现实生活中或许是天方夜谭， 但在网络世界中却可以轻而易举地实现。 除了这些 “ 看得到” 的联系， 在网

41、络世界中还可以根据数据建立基于人与人之间关联性和相似性的 “看不到的” 联系， 我们自动被划分为不同的集群， 相同集群内部的人由于某些特征的相似性， 使得其活动具有相互借鉴的意义， 从而利用群体的数据对个体的活动进行精确预测。 例如， 谷歌可以从一个人的搜索记录和浏览记录去预测他是否有犯罪倾向 （ 此计划已被列为美国国家安全局的重要反恐手段）， 淘宝可以根据消费记录对用户的喜好进行预测并精确推送产品广告。同样的， 任何产品都可以存在于虚拟和实体两个世界。 在虚拟世界中将实体的状态以及实体之间的关系透明化， 正是CPS 技术诞生的目的和意义。 基于 CPS 技术的应用， 使设备具012第 1 章

42、以价值创造为核心的工业转型新思维备了自省 （ 对自身状态变化的意识， Self-Aware）、 自我预测（ Self-Predict）、 自我比较 （ Self-Compare） 和自我配置 （ Self-Configure） 的能力。未来的产品例如机床、 汽车、 飞机、 船舶等都应该会由实体价值与虚拟价值相结合， 虚拟世界中代表实体状态和相互关系的模型和运算结果能够更加精确地指导实体的活动， 使实体的活动相互协同、 相互优化， 实现价值更加高效、 准确的传达。可以说， 这不但与德国工业 4. 0 概念的目标相吻合， 也是实现工业 4. 0 目标的必由之路。 这也是为什么德国在 “工业 4.

43、0 实施建议” 中明确指出， 智能化的生产系统和智能化的服务体系， 其核心技术为以CPS 为核心的智能化价值创造技术体系。美国的 CPS 实践既然前文提到 CPS 最早由美国提出， 其在美国又有哪些实践？金融危机后， 美国开始意识到 “ 虚拟经济” 脱离实体经济所带来的巨大隐患， 同时意识到来自以中国为首的新兴经济体工业竞争力的挑战， 开始将发展先进制造业提升为国家战略。 美国总统奥巴马在 2010 年签署了 美国制造业促进法案， 提出运用数字制造和人工智能等未来科技重构美国的制013工业大数据工业 4. 0 时代的工业转型与价值创造造业竞争优势。2012 年 11 月， 美国通用电气公司 （

44、 以下简称 GE） 发布了 工业互联网打破智慧与机器的边界报告， 打响了向全世界推广工业互联网模式的第一枪。 报告中确定了未来装备制造业智能服务转型的路线图， 将 “ 智能设备” “智能系统” “智能决策” 作为工业互联网的关键要素， 并组织最顶级的软件工程师在硅谷成立全新的 “工业互联网” 研发中心， 进行工业互联网平台的建立、 数据分析算法的研究和应用软件的开发。为了将工业互联网这个全新生态圈的价值最大化， GE 与 AT&T（美国电话电报公司）、 思科 （ Cisco）、 IBM （ 国际商业机器公司）、 英特尔 （ Intel） 已在波士顿宣布成立工业互联网联盟（IIC）， 以期打破技

45、术壁垒促进实体世界和数字世界的深度融合。为了给先进制造计划提供强有力的技术支持和创新引擎，白宫于 2012 年 12 月成立了 “ CPS 技术发展顾问委员会”， 推动 CPS 技术在制造、 国防、 医疗和公共服务等多个领域的发展与应用， 使得 CPS 技术成为美国国家战略中的核心技术。2013 年 2 月， 美国总统执行办公室国家科技委员会发布了 “ 先进制造业国家战略计划” 研究报告。 该报告从投资、 该报告由机械工业出版社出版， 中英文双语版。014第 1 章以价值创造为核心的工业转型新思维劳动力和创新等方面提出了促进美国先进制造业发展的五大目标及相应的对策措施。 这是美国政府在先后发布 重振美国制造业政策框架 先进制造伙伴 （ AMP） 计划 后， 从国家战略层面提出的加快创新、 促进美国先进制造业发展的具体建议和措施。2014 年 5 月， 白宫又宣布在芝加哥成立数字化制造与设计创新 （ DMDI） 联盟， 这是奥巴马政府继增材制造创新研究所 （ NAMII） 后提出设立的第三个创新研究联盟， 围绕核心 CPS 应用， 聚焦先进制造企业、 智能机器、 先进分析、 网络实体安全四项核心技术领域， 旨在提升数字化设计、 制造能力。除此之外， 美国还根据其在系统工程和互联网方面的竞争优势， 就使用端的智能服务提出了转型方案， 使其应用领域不仅包括制造业， 还涵盖了