工業互聯網的內涵

　　從目前工業界關于工業互聯網的研究與實踐情況來看，要想給出工業互聯網的準確定義，還是一件比較困難的事情。眾所周知，全球互聯網應用始于上個世紀90年代，距今雖然只有短短的20年左右的時間，卻帶來了許許多多令人矚目的變化。從電子郵件、企業與政府的網頁，直到娛樂、購物、旅游等生活的方方面面，人們時時刻刻都在互聯網的世界里感受著工作和生活的變化。如今，人們已經感覺到互聯網能夠做的事情還遠不止于這些，互聯網還可以在智能機器之間的相互連接方面發揮重要的作用，并促成人與機器的高度協同。根據美國思科公司的報告，到2020年世界人口預計是76億，平均每個人要連接的設備將達到6.58臺，而這個數字在2003年只有0.08臺。這充分說明隨著工業軟件和大數據分析技術的持續演化，工業互聯網將賦予工業價值更多新的內涵，從而成為改變人類生活和生產方式的新動力。今天的信息技術能夠給工業互聯網提供三種能力：一是機器與機器之間是可互通的;二是機器與人之間是可交互的;三是數據、軟件與物理世界之間的關系是可重新定義的。工業互聯網對于現代工業生產的意義在于它把“互聯網的思維”作用到了產品設計、制造、應用和服務的全過程，實現了生產人員、機器和數據的有效連接與融合，從而達到資源配置優化、產品生產總擁有成本最低且品質最佳的目的。

　　除了工業互聯網外，現階段同樣受到高度關注的新概念還有云計算、物聯網和工業4.0等熱詞。事實上，我們認為這些概念都是同一個問題的不同方面，只是觀察的角度不同而已。云計算和物聯網更多的是在技術實現的層面上去勾畫一種計算資源與物理環境深度融合的體系架構，是工業互聯網或工業4.0這類新生產方式的技術基礎。2006年，美國科學院發布的《美國競爭力計劃》還提出了一種稱作“信息物理系統”的新概念及其相應的研究規劃，這同樣也是為未來更大規模的計算智能系統研究和應用建立必要的理論基礎，提供更有效的技術架構。相對來說，德國提出的工業4.0戰略更注重在工廠層面的智能化技術的發展及應用;而美國提出的工業互聯網戰略則更強調如何從產業鏈上去挖掘信息的價值，以及如何從大數據的融合中去全面提升產品全壽命周期的價值，從而實現更少的資源消耗、更高的產品質量、更好的技術性能、更周全的運維服務等目標。顯而易見，無論是工業互聯網還是工業4.0戰略，都需要給信息技術的內涵和外延注入更多新的元素，使得自動控制、機器學習、網絡通信、數據挖掘等一般方法能夠在新的技術環境中得到最有效的應用。

　　智能制造生產體系

　　談到工業互聯網，就不能不涉及智能制造。因為如果沒有工業互聯網強大的計算與通信能力支撐，智能制造的生產體系也就無法建立。智能制造是指在工業制造的各個環節采用高度柔性與高度融合的方式,通過計算機來模擬人類專家的知識，進行生產組織與產品加工的一種活動。要實現智能制造的生產模式，必須具備以下幾個基本的特征：即生產過程已經實現了數字化和自動化;生產過程的各個環節，甚至于供應鏈和產業鏈之間，均已實現了信息的互聯互通;生產過程的管理，包含資源的配置、流程的設定、效能的優化等事務均已采用數據融合、機器學習等方法進行處理。目前，美國、日本和德國等少數幾個工業發達國家，在部分工業產品生產過程中已初步采用了智能制造的生產模式。例如，美國智能制造領袖聯盟在2013年開始建造“開放的智能制造技術平臺”，這是一種可以運用數據建模和仿真技術的通用平臺，通過高仿真建模和新型傳感器，可實現對過程設備的實時控制和在線優化，從而大幅減少能耗，并主動地管理整個生產系統、工廠乃至供應鏈的能源使用情況。在德國，西門子公司的可編程控制器制造廠通過網絡控制技術，使得工廠內大多數設備能夠在脫離人類操作的情況下對零部件進行選擇和組裝。有趣的是執行這些智能控制算法的機器也就是同一個生產線的產品，這至少說明智能制造也并非是難以實現的復雜技術。