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中国制造2025—智能制造

中国制造 2025：智能制造是强国必由之路

一、中国制造 2025 的核心要点与重点领域

（一）主要内涵与发展转变

（二）十大重点领域及发展方向

二、智能制造的技术基础与支撑体系

（一）数据、信息、知识和智能的关系

（二）智能的关键能力解析

1. 环境感知能力

• 智能系统需具备建立环境基本模型并感知环境变化的能力，就像智能汽车能感知道路上的障碍物、交通信号灯的状态等，为后续决策提供基础信息。

• 运用系统所拥有的知识，对感知到的环境变化进行判断，如智能汽车根据红灯停、绿灯行的规则，识别信号灯状态后决定是否停车或启动，确保行驶安全与合规。

• 当逻辑推理判定需要行动时，该功能负责制定最佳行动策略，例如智能汽车在遇到交通拥堵时，规划最优绕行路线，提高通行效率。

• 依据策略规划给出的决策，执行系统进行实际操作，如智能汽车按照既定路线行驶，调整车速、转向等。

• 行动完成后，系统会评估结果，积累成功经验和失败教训，使自身不断进化。如智能汽车通过学习不同路况下的驾驶数据，优化驾驶策略，提升应对复杂情况的能力。

（三）信息应用发展阶段及其影响

（四）云计算与物联网技术的支撑作用

1. 云计算技术

• 云计算为智能制造系统提供了强大的计算能力和资源共享平台。其概念模型包括服务平台、运营支撑、资源平台等多个层面，通过 IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）等服务模式，实现了计算资源、存储资源、软件资源的按需分配和高效利用。企业无需大量投资硬件设施，即可根据业务需求灵活获取所需资源，降低了信息化建设成本，提高了资源配置效率。例如，企业可以通过云平台快速部署智能制造应用，实现生产数据的实时处理和分析。

• 物联网构建了物与物、人与物互联互通的网络，在智能制造中发挥着关键作用。其三层技术架构（感知层、网络层、应用层）涵盖了从传感器、RFID 等数据采集设备到网络传输，再到各种智能应用的全过程。在工业监控中，通过传感器实时采集设备运行数据，经由网络层传输至应用层进行分析处理，实现对生产过程的实时监控、故障预警和智能运维。例如，在工厂中，物联网技术可实现设备之间的自主协同工作，提高生产效率和质量稳定性。
  
  

三、智慧云制造：智能制造的创新模式

（一）智慧云制造系统体系结构

（二）智慧制造行业云、企业云与车间云

1. 智慧制造行业云

• 以智慧金融服务为核心，整合了智慧云（研发）企业、智慧云经销商、智慧云（生产）工厂、智慧云供应商等各方资源。通过运营中心的协调，实现了行业内知识、数据、服务的共享与协同，推动了整个行业的创新发展和资源优化配置。例如，在汽车制造行业，行业云可实现汽车设计、生产、销售、售后服务等环节的信息共享和协同工作，提高行业整体竞争力。

• 包含智慧实验云、智慧设计云、智慧保障云、智慧生产云、智慧管理云等多个功能模块，运营中心负责整体协调。企业云实现了企业内部从研发到生产、管理的全流程数字化和智能化，提高了企业的运营效率和创新能力。例如，企业可通过智慧设计云实现产品的协同设计，提高设计质量和速度。

• 由智慧车间决策云、智慧装备与生产云、智慧制造执行过程管控云、智慧仓储与物流云等组成，运营中心进行统一管理。车间云实现了车间生产的精准控制、设备的智能运维、物流的高效配送，确保了生产过程的高效、稳定和智能化。例如，智慧装备与生产云可实时监控设备运行状态，根据生产需求自动调整设备参数，提高生产效率和产品质量。

（三）智慧云制造的技术与服务体系

1. 技术体系

• 包括智慧云制造模式、商业模式、系统框架技术、系统集成方法论、标准化技术、系统开发与应用实施技术、系统安全技术等总体技术。在智慧云产品专业技术方面，涵盖了面向互联化、服务化、协同化、个性化（定制化）、柔性化、社会化的多项技术，如资源 / 能力感知技术、物联技术、虚拟化 / 服务化技术等。同时，智慧云制造系统支撑平台技术提供了云 CAX/DFX 技术、虚拟样机云设计、绿色云设计等多种技术支持，智慧云生产装备技术和经营管理技术也为智能制造提供了坚实的技术保障。

• 包含智慧云制造服务器操作系统技术、桌面操作系统技术、移动终端操作系统技术、嵌入式操作系统技术等系统软件技术，以及智慧资源 / 能力感知软件技术、物联软件技术、虚拟化 / 服务化软件技术等应用软件技术。这些软件技术协同工作，实现了智慧云制造系统的高效运行和智能化管理。

• 云计算技术为信息、资源与能力的存取、共享、协同及智能计算提供支持；物联网 / GPS 技术实现 “人 - 机 - 物 - 环境” 融合一体；服务计算技术使制造资源 / 能力服务化；建模仿真技术助力高效智慧研制与运行；自动控制技术实现自动监控、运行、评估和服务；高效能计算技术求解复杂制造问题和开展大规模智能协同制造；大数据技术实现全生命周期活动的精准化、高效化、智能化；电子商务技术支持全生命周期商务活动；安全技术保障系统安全；网络技术确保信息按需传输；边缘计算技术提供快速端计算；区块链技术增强系统安全性。此外，智能科学技术为系统提供智能感知、认知、学习等能力，制造应用领域专业技术则满足了不同行业的特定需求16。

（四）智慧云制造的服务模式与内容

四、智能化制造工艺与装备的发展

（一）加工精度的提升历程与机床发展

（二）智能机床的应用案例（以 DMG Mori CELOS 为例）

五、大数据与工业控制系统安全在智能制造中的关键作用

（一）企业大数据建设路径与平台框架

1. 建设路径

• 企业大数据建设分为初级、中级、成熟三个阶段。初级阶段注重建立扎实的大数据基础，包括多维数据采集、大数据平台建设、与数据仓库整合以及建立挖掘能力；中级阶段致力于打造和运营大数据应用产品，营造大数据生态圈；成熟阶段则力求成为生态群的领头羊，吸引大数据人才，采集更广泛的跨行业大数据。

• 企业大数据平台总体框架包括业务应用层（通过认知计算引擎、数据分析引擎、优化引擎等实现数据的分析和应用）、In Memory 数据平台（提供高效的数据存储和处理）、数据仓库（整合企业数据）、数据采集层（从多种数据源采集数据）以及底层的 Hadoop 集群（提供分布式计算和存储能力）等。各层之间相互协作，实现了数据的采集、存储、处理和应用的全流程管理，为企业决策提供数据支持。

（二）工业控制系统安全的重要性与保障措施

1. 重要性

• 工业控制系统（如 SCADA 系统、DCS、PCS、PLC、RTU、DNC 等）在制造业中起着关键作用，一旦遭受安全威胁，可能导致生产中断、设备损坏、数据泄露等严重后果，影响企业的正常运营和国家安全。

• 总体设计框架包括制定总体安全策略，涵盖应用于数据安全、服务器主机安全、工控网络安全、现场设备安全等多方面的措施，如安全审计、资源控制、身份鉴别、通信保密、软件容错、访问控制等。同时，建立安全管理制度体系，对组织与人员、运行维护、数据备份与恢复等进行管理。通过合理划分安全区域（如管理执行层、生产控制层、现场设备层的不同区域设置），配置相应的安全设备和技术（如防火墙、入侵防护、防病毒等），确保工业控制系统的安全稳定运行。

六、决策支持与智慧工厂建设的实践路径

（一）商业智能系统在决策支持中的地位与构成

1. 地位

• 商业智能系统（BI）在企业 IT 系统中处于重要地位，与数据仓库系统紧密结合，为企业决策提供支持。它能够整合企业内外部数据，如客户关系管理系统（CRM）、企业资源计划系统（ERP）、供应链管理系统（SCM）等中的数据，通过数据分析和挖掘，为企业战略规划、运营管理等提供决策依据。

• 包括结构化分析、相关分析、预测、报表查询、邮件推送、移动应用、自定义报表等功能模块。其数据层涵盖数据仓库、数据集市，数据源来自 ERP、CRM、SCM 等业务系统。通过 ETL（抽取、转换、加载）过程将数据整合到数据仓库，为分析功能提供数据支持。分析功能模块覆盖企业管理的多个方面，如人力资源、财务、营销、供应链等，为企业各部门提供决策支持。

（二）智慧工厂的规划内容与关键技术

1. 规划内容

• 制造执行维度包括生产计划管理（如计划 MRP、排产 / APS、定制支持）、流水线 / 纯离散制造排程、管理仿真、制程管理、质量控制、实况 / 组态监控、人工绩效、KPI 和 BI 等。工程维度强调 CAD、CAPP、CAE 和 CAM 贯通，以 PLM 为平台，以数字孪生体为核心，实现 Cax 统一数据源，涵盖工艺管理、DNC、变更管理、工装设计、设备运维等内容。供应链维度涉及供应商关系管理、物流自动化 / 智能化、供应链协同、客户关系管理、物料库存管理等，确保物料供应的高效性和物流的精准性。

• 高级排产排程 APS 根据不同制造类型（项目型、量产、流水线、纯离散）进行排程，如纯离散制造滚动排程模型考虑优先级、资源约束等因素进行优化计算。流水线制造采用同步模式，通过同步指示、供料、采控等确保生产有序进行。在制程管理中，根据生产订单采用不同管理模式（批量、单件、混合），并进行质量检验与控制，涉及拉料质检、制程质控、成品检验等环节。此外，CAx 贯通技术实现了从设计到制造的协同，BOM 体系（E - BOM、P - BOM、M - BOM）确保了产品数据的准确性和一致性，设备运维和产品档案管理保障了设备正常运行和产品质量追溯。

（三）先进生产方式与精益研发的理念与实践

1. 先进生产方式（以同期生产为例）

• 同期生产是一种先进生产方式，其活动体系包含 TQM（全面质量管理）、JIT（准时制生产）、SQC（统计质量管理）、TPM（全员设备管理）等，旨在实现生产制造的高效、高质量运行。通过 PDCA 循环（计划、执行、检查、处理），不断优化生产过程，显现和排除浪费，积累实际知识并活用，实现生产活动的应有形态。例如，在生产管理中，通过合理安排工顺、生产批量、采购批量等，提高生产效率和资源利用率。

• 以精益研发为抓手建立现代企业科技与研发体系，包括能力建设（如精益管理、设计、创新，知识工程，仿真优化等）和流程管理（涵盖技术管理、开发流程、需求开发、系统设计等）。其三维框架从知识维、时间维、逻辑维构建研发体系，通过五层精益流程模型（价值流、任务流、工作流、工具流、技术流）实现研发过程的精细化管理。知识工程体系框架包括知识工程蓝图、资源规划、组织、平台、技术等，研发过程质量平台确保产品质量，产品技术平台实现技术和产品的管理与开发。精益研发成熟度模型评估企业研发水平，体系建设方法论提供了研发体系建设的方法和路线，智慧研发模型则强调数据、信息、知识协同，推动研发智能化发展。

（四）数字化实现与制造执行系统的运作机制

1. 数字化实现

• 贯穿全业务链的数字化全生命周期管理涵盖产品设计、工艺设计、生产与物流、质量管理、成本管理、售后服务等环节，通过数字化企业平台架构（包括研发体系、核心制造体系、核心服务体系）实现各环节的数字化协同。虚拟和现实融合技术（如数字化世界与物理世界的融合）促进了产品设计与生产的优化，机电一体化设计过程管理实现了并行工程，基于同一平台的数字化样机应用支持协同设计与验证，基于产品设计制造一体化的成本管理提高了成本控制能力，装配工艺解决方案优化了装配工艺。

• MES 在企业经营管理和产品设计过程中起着重要作用，包括数据汇集 / 采集、资源调配及跟踪、产品追溯及谱系、作业详细排程、生产单元级调度、维护管理、质量管理、物料管理、业绩分析等模块。ISA - SP95 的功能层次明确了 MES 在企业生产中的定位，从业务计划和物流（Level 4）到实际生产过程（Level 0），MES 负责生产过程的监控、调度和优化，确保生产的高效执行。

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