智能制造和工业互联网融合发展初探

陶永 ,  蒋昕昊 ,  刘默 ,  刘继红 ,  赵罡

中国工程科学 ›› 2020, Vol. 22 ›› Issue (4) : 24 -33.

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中国工程科学 ›› 2020, Vol. 22 ›› Issue (4) : 24 -33. DOI: 10.15302/J-SSCAE-2020.04.013
"互联网 +"行动计划战略研究(2035)

智能制造和工业互联网融合发展初探

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A Preliminary Study on the Integration of Intelligent Manufacturing and Industrial Internet

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摘要

智能制造、工业互联网的实质均为数据驱动的智能化,二者融合发展可为传统产业重点领域的新兴裂变和升级演进,芯片、基础软件、算法与机理模型等基础能力拓展提供关键的驱动力。本文分析了智能制造和工业互联网融合发展的宏观需求,梳理了智能制造、工业互联网产业的发展现状及趋势,阐述了二者融合发展的机遇,进一步凝练我国智能制造和工业互联网产业体系存在的问题。在产业发展策略方面,建议大力发展新兴领域、布局关键支撑环节、逐步追赶传统部分;在重点发展方向方面,建议突破核心必争领域,抢抓新兴机遇领域,追平替代可控领域。构筑各类主体充分参与协同的产业生态,强化人才造血功能,加快技术突破向商业成功转变,支撑智能制造和工业互联网产业的快速健康发展,并为工业转型升级提供基础保障。

Abstract

Data-driven intelligence is the essence for both intelligent manufacturing and Industrial Internet. The integration of intelligent manufacturing and Industrial Internet can promote the transformation and upgrades of key areas of traditional industries and enhance research support for basic capabilities such as chips, basic software, algorithms, and mechanism models. This study analyzes the macro-demands for the integration in China, elucidates the development status and trends of intelligent manufacturing and Industrial Internet industries, and elaborates the opportunities and challenges for the integration. On the whole, we suggest developing emerging areas of the Industrial Internet industry, focusing on the key upstream links in intelligent manufacturing, and catching up with international advanced levels in traditional fields. Specifically for the Industrial Internet industry and its integration with manufacturing, China should make breakthroughs in the core areas, seizing opportunities to develop the emerging areas, and strengthening its efforts in the uncompetitive areas. Moreover, an industrial ecosystem with full participation of all entities should be established, talent training be strengthened, and commercial transformation of technological breakthroughs be accelerated, so as to support the rapid and healthy development of China’s intelligent manufacturing and Industrial Internet industries and provide basic guarantees for industrial transformation and upgrades.

关键词

智能制造 / 工业互联网 / 产业链 / 智能装备 / 工业软件

Key words

智能制造 / 工业互联网 / 产业链 / 智能装备 / 工业软件 / intelligent manufacturing / Industrial Internet / industry chain / intelligent equipment / industrial software

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陶永,蒋昕昊,刘默,刘继红,赵罡. 智能制造和工业互联网融合发展初探[J]. 中国工程科学, 2020, 22(4): 24-33 DOI:10.15302/J-SSCAE-2020.04.013

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一、前言

当前,世界产业变革逐步兴起,制造业价值凸显,但也面临着生产运营成本亟需降低、产品质量和价值有待提升等问题。制造业高质量发展离不开智能化变革。随着数字经济的蓬勃发展,工业制造与信息技术(IT)融合程度趋于深化,推动传统产业加速变革 [1,2]。新型网络强化互联基础、云计算加速应用创新、人工智能(AI)促进价值挖掘、开源开放助推生态构建,这些都标志着传统产业在技术创新的不断推动下出现了重大变革。

主要工业国家纷纷提出了新型制造业智能化升级发展战略:以智能制造和工业互联网为核心,提出综合性的政策体系来推动发展,抢占新一轮工业变革制高点。美国注重信息技术的创新引领,推出了《先进制造伙伴关系计划》《先进制造业战略计划》《美国先进制造领导力战略》等规划。德国重视信息物理系统的创新应用,发布了《新高科技战略(3.0)》《德国工业战略 2030》《信息物理系统驱动的交通、医疗、能源与制造创新》等规划,率先提出工业 4.0 战略 [3,4]。我国将信息技术与工业制造融合作为发展重点,发布了《智能制造发展规划(2016—2020 年)》《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》等文件,将智能制造作为国家先进制造产业的重点突破方向,以工业互联网为网络化平台,推动工业制造向数字化、智能化转型升级 [5,6]。

智能制造以工业互联网为基础支撑,应用于设计、生产、制造、管理、服务等诸多环节,具有高效精准决策、实时动态优化、敏捷灵活响应等特征 [7,8]。工业互联网依托“人 / 机 / 物”的互联互通,打通产业要素、产业链和价值链,推动建立工业生产制造与服务新体系,奠定了全新工业生态和新型应用模式的关键基础 [9]。智能制造、工业互联网的实质均是数据驱动的智能化,二者融合发展相得益彰 [10]。面向未来,可形成以网络互联为基础、以工业互联网平台为核心的信息制造体系,打造制造业新生态,这对我国制造业发展将产生深远的影响 [11]。智能制造和工业互联网推动传统产业的重点领域出现新兴裂变和升级演进,芯片、基础软件(开源)、算法与机理模型等基础能力有望拓展范围,逐步建立智能制造和工业互联网产业体系(见图 1)。

图 2 由工业互联网平台、边缘计算和智能装备产品构成的新兴产业链格局与架构

(二)基础软件受制于人,开源成为破局的关键

现阶段基础软件领域蓬勃发展,开源正在成为构建基础软件的重要方式和支撑生态。随着开源模式的迅速成熟,开源在智能制造、工业互联网领域得到拓展应用。以容器、微服务、计算框架为代表的 3 类核心开源技术,已经成为变革传统基础软件生态、实施功能解耦再集成的关键。

目前,容器引擎与编排工具两类核心项目由国外公司主导,微服务核心工具与新型架构由国外公司或基金主导,主流计算框架均由国外公司或基金主导。在基础工业软件领域,我国对开源技术的自主可控与话语权有待提升,3 类核心开源方向尚无自主项目,国内企业在相关领域发展基本空白。

面向未来,针对 AI 和机器人的工业开源可能颠覆当前的基础软件格局。一方面,AI 等信息技术新兴领域成为工业开源技术探索热点,有望为基础软件带来新突破;另一方面,开源机器人 / 机床控制系统可能成为控制的核心,有望打破工业控制系统的传统格局。

(三)通过与 AI 等新技术的深度融合,算法与机理模型有望构建新产业

算法和机理模型是工业知识与经验固化的成果。在传统上,通过工业知识和经验来验证工艺仿真流程与设备控制,进而促进工业生产过程优化。当前,算法和工业机理研究集中在仿真软件和底层设备(见图 3):工艺仿真方面的算法和机理模型固化于产品之中,工业装备方面的运动和控制算法多集成于整机之中。

图 5 技术攻关单点式“小”突破和集中式“大”突破示意图

2. 重视智能制造和工业互联网融合的商业成功

针对智能制造行业的共性需求,在研发技术解决方案之后,通过“试验田”、首台(套)保险等形式的资金对国产产品应用提供支持,注重商业运行的可持续性。对于中小企业的个性化需求,在提出 / 竞标项目时提供详细的技术方案,开展包含商业分析在内的多方位评估,通过商业推广平台来为中小企业提供更低成本拓展市场的条件。

(四)加强各类复合型人才的培养培育

高等院校和科研院所重点培养高层次、科技创新型人才,支持培育具有科技战略视野的企业家,探索设置 AI、工业大数据等前沿学科 / 专业,提出多学科培养计划并注重校企联合培养。各类高层次人才引进计划应向智能制造和工业互联网领域适当倾斜,可聘请企业家、技术专家作为客座讲师。完善成果评价认定机制,合理提高对工业机理模型、算法、工业 APP 等成果的认可度,保障对人才的合理激励。

企业应注重培养或引进兼顾技术与管理、 IT+OT 的复合型人才,同时加强专业性技能人才的培养力度。探索联合培养与资质认证,鼓励信息化部门与自动化部门的人员轮岗,加强技术人才的国际性学习培训。合理支持高层次人才的“产学研”跨界流动,开辟国际化人才引进的绿色通道;鼓励有条件的企业在海外成立研究中心,构建引智网络。针对性提高公众科技素养、技术工人专业素养,培养产业政策设计、产业管理与公共服务类别的专业人才。结合产业发展特点,建立适应公共服务能力需求的专业性政府机构队伍,强化智库建设和研究。

参考文献

[1]

周济. 制造业数字化智能化 [J]. 中国机械工程, 2012, 23(20): 2395–2400. Zhou J. Digitization and intellectualization for manufacturing industries [J]. China Mechanical Engineering, 2012, 23(20): 2395–2400.

[2]

臧冀原, 王柏村, 孟柳, 智能制造的三个基本范式: 从数字化 制造、“互联网+” 制造到新一代智能制造 [J]. 中国工程科学, 2018, 20(4): 13–18. Zang J Y, Wang B C, Meng L, et al. Brief analysis on three basic paradigms of intelligent manufacturing [J]. Strategic Study of CAE, 2018, 20(4): 13–18.

[3]

工业互联网产业联盟. 工业互联网构筑第四次工业革命的基 石——国际工业互联网发展跟踪研究 [J]. 中国电信业, 2019 (3): 19–23. Alliance of Industrial Internet. Industrial Internet builds the cornerstone of the fourth industrial revolution: Tracking research on the development of international Industrial Internet [J]. China Telecommunication Trade, 2019 (3): 19–23.

[4]

王喜文. 从德国工业4.0战略看未来智能制造业 [J]. 中国信息化, 2014 (15): 8–9. Wang X W. Future intelligent manufacturing from the perspective of German industry 4.0 strategy [J]. China Informatization, 2014 (15): 8–9.

[5]

延建林, 孔德婧. 解析 “工业互联网” 与 “工业4.0” 及其对中国 制造业发展的启示 [J]. 中国工程科学, 2015, 17(7): 141–144. Yan J L, Kong D J. Study on “Industrial Internet” and “Industrie 4.0” [J]. Strategic Study of CAE, 2015, 17(7): 141–144.

[6]

周济. 走向新一代智能制造 [J]. 中国科技产业, 2018 (6): 20–23. Zhou J. Move towards a new generation of intelligent manufacturing [J]. Science & Technology Industry of China, 2018 (6): 20–23.

[7]

周济. 智能制造—— “中国制造2025” 的主攻方向 [J]. 中国机械 工程, 2015, 26(17): 2273–2284. Zhou J. Intelligent mannfacturing: Main direction of “Made in China 2025” [J]. China Mechanical Engineering, 2015, 26(17): 2273–2284.

[8]

陈肇雄. 工业互联网是智能制造的核心 [J]. 中国信息化, 2016 (1): 7–8. Chen Z X. Industrial Internet is the kernel of intelligent manufacturing [J]. China Informatization, 2016 (1): 7–8.

[9]

朱剑英. 智能制造的意义、技术与实现 [J]. 机械制造与自动化, 2013, 42(3): 1–6, 10. Zhu J Y. Significance, technologies and implementation of intelligent manufacturing [J]. Machine Building & Automation, 2013, 42(3): 1–6, 10.

[10]

董菁. 余晓晖: 大力推进工业互联网建设 赋能制造业转型升级 [J]. 自动化博览, 2019 (4): 22–25. Dong J. Yu Xiaohui: Promote the construction of Industrial Internet to empower the transformation and upgrading of manufacturing industry [J]. Automation Panorama, 2019 (4): 22–25.

[11]

陈懿. 工业互联网在智能制造中的应用 [J]. 信息技术与标准化, 2017 (8): 25–27. Chen Y. Application of Industrial Internet in intelligent manufacturing [J]. Information Technology & Standardization, 2017 (8): 25–27.

[12]

肖荣美, 霍鹏. 以工业互联网为关键抓手推动制造业产业链现 代化 [J]. 长沙大学学报, 2020, 34(1): 83–89. Xiao R M, Huo P. Promoting the modernization of industrial chain in manufacturing industry with Industrial Internet as the key [J]. Journal of Changsha University, 2020, 34(1): 83–89.

[13]

刘磊. 工业机器人远程监控诊断服务系统的设计开发 [D]. 大 连: 大连理工大学(硕士学位论文), 2014. Liu L. Development of industrial robot remote monitoring diagnostic services system [D]. Dalian: Dalian University of Technology(Master’s thesis), 2014.

[14]

赵世一. 机械手远程监测及故障诊断系统的研究 [D]. 大连: 大 连理工大学(硕士学位论文), 2016. Zhao S Y. The study of remote monitoring and fault diagnosing system for manipulators [D]. Dalian: Dalian University of Technology(Master’s thesis), 2016.

[15]

Lee J, Bagheri B. Cyber-physical systems in future maintenance [C]. Pretoria: The 9th World Congress on Engineering Asset Management, 2014.

[16]

张冠男, 蒋昕昊. 中国企业如何在工控领域紧跟国际脚步—— 工业控制系统行业现状及发展建议 [J]. 工业设计, 2016 (5): 162–163. Zhang G N, Jiang X H. How Chinese companies keep up with the international footsteps in the field of industrial control: Current situation and development suggestions of industrial control system industry [J]. Industrial Design, 2016 (5): 162–163.

[17]

于艺, 于佳, 井彬. 浅析高温压力传感器的发展 [J]. 科技与创新, 2015 (17): 42, 45. Yu Y, Yu J, Jing B. The development of high temperature pressure sensor [J]. Science and Technology & Innovation, 2015 (17): 42, 45.

[18]

Marsi N, Majlis B Y, Hamzah A A, et al. Development of high temperature resistant of 500 ℃ employing silicon carbide (3C-SiC) based MEMS pressure sensor [J]. Microsystem Technologies, 2015, 21(2): 319–330.

[19]

卢超, 黄漫国, 李欣, 硅–蓝宝石压力传感器温度补偿研究 [J]. 测控技术, 2017, 36(4): 113–116. Lu C, Huang M G, Li X, et al. Research on temperature compensation of silicon on sapphire pressure sensor [J]. Measurement & Control Technology, 2017, 36(4): 113–116.

[20]

蒋昕昊, 张冠男. 我国工业软件产业现状、发展趋势与基础分析 [J]. 世界电信, 2016 (2): 13–18. Jiang X H, Zhang G N. Industrial software industry status quo, development trend and basic analysis [J]. World Telecommunications, 2016 (2): 13–18.

[21]

王云侯. 中国工业软件发展现状与趋势 [J]. 中国工业评论, 2018 (2): 58–63. Wang Y H. Development status and trend of Chinese industrial software [J]. China Industry Review, 2018 (2): 58–63.

[22]

周倩. 中国工业软件企业发展现状与瓶颈突破梯度 [J]. 中国工 业和信息化, 2020 (3): 56–61. Zhou J. Development status of Chinese industrial software enterprises and breakthrough of bottleneck gradient [J]. China Industry and Information Technology, 2020 (3): 56–61.

[23]

王建伟. 互联网与工业融合创新 [J]. 中国信息化, 2014 (9): 31–34. Wang J W. Integration and innovation between Internet and industry [J]. China Informatization, 2014 (9): 31–34.

[24]

郭朝晖. 工业互联网技术发展现状及趋势分析 [J]. 自动化仪表, 2020, 41(5): 1–4, 8. Guo Z H. Analysis of current situation and trend on Industrial Internet technology [J]. Process Automation Instrumentation, 2020, 41(5): 1–4, 8.

[25]

赵敏. 工业互联网平台的六个支撑要素——解读《工业互联网 平台白皮书》 [J]. 中国机械工程, 2018, 29(8): 1000–1007. Zhao M. Six supporting elements of Industrial Internet platform: Interpretation of Industrial Internet platform white paper [J]. China Mechanical Engineering, 2018, 29(8): 1000–1007.

[26]

吕文晶, 陈劲, 刘进. 工业互联网的智能制造模式与企业平台 建设——基于海尔集团的案例研究 [J]. 中国软科学, 2019 (7): 1–13. Lv W J, Chen J, Liu J. I Intelligent manufacturing and firm-level platform building in Industrial Internet: A case study of Haier [J]. China Soft Science, 2019 (7): 1–13.

[27]

庄存波, 刘检华, 隋秀峰, 工业互联网推动离散制造业转型 升级的发展现状、技术体系及应用挑战 [J]. 计算机集成制造系 统, 2019, 25(12): 3061–3069. Zhuang C B, Liu J H, Sui X F, et al. Status, technical architecture and application challenges for transformation and updating of discrete manufacturing industry driven by Industrial Internet [J]. Computer Integrated Manufacturing System, 2019, 25(12): 3061–3069.

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