深度解读工业物联网：德国工业4.0的核心内容

最初的工厂自动化是从继电器在生产设备中的应用开始的:传感器感知到自然信号后，会触发继电器的“梯形逻辑”，产生“开关”效应，控制相应机械设备的运行。这种控制过程被系统地部署在生产设备的所有运动部件上，从而实现自动化生产操作，无需人工干预。除了继电器，计时器可以启动和停止设备。

(备注:继电器是一种电气控制装置，当输入电流的变化满足规定的要求时，继电器将“接通”或“阻断”输出电流)

然后，可编程逻辑控制器(PLC)出现了，取代了继电器和定时器。PLC的出现，加上随后专用I/O网络和工业以太网的出现，使得工厂的自动化程度迅速提高。此时，原来车间工位的工人已经被机械臂和工业机器人取代。

(备注:1969年，美国数字设备公司(DEC)开发出世界上第一台可编程控制器PDP-14，并应用于通用汽车自动生产线。PLC的IEC定义:可编程控制器是以数字操作方式运行的电子系统，是为工业环境中的应用而设计的。它采用可编程存储器，用于存储执行逻辑运算、顺序控制、定时、技术和算术运算的命令，并通过数字和模拟输入和输出控制各种类型的机械或生产过程。可编程控制器及相关设备应按照易于与工业控制系统集成和易于功能扩展的原则进行设计。)

从通信技术的角度来看，工业自动化是典型的M2M通信。在工业自动化中，传感器、PLC和执行器形成了一个紧密耦合的控制信息环路。传感器的自然信号转换成电信号，通过“I/O接口”传输到可编程逻辑控制器(PLC)。PLC根据配置的逻辑规则计算结果，并将相应的电信号发送给执行器。电信号决定了致动器的“开-关”状态，从而控制所连接的机械部件的操作。

将传感器和执行器的信号与PLC关联起来，形成“采集-计算-操纵”的信息回路。

在生产设备上，大量的电子设备构成了无数的信息环，系统地部署在各种机械零件上，从而构建了一个又一个精密、复杂、内部协调的生产系统。

这种“嵌入式”信号连接方式在结构设计上灵活有效，可以根据应用的实际需要在各个领域构建一套相当复杂的生产系统。

在这种生产自动化系统中，传感器和执行器的输入和输出通常采用企业自有的标准。

在PLC的电路系统中，需要为各种生产工具开发专用的设备驱动程序。如果需要构建一个涉及多种电子设备和工业设备的复杂生产系统，那么嵌入式开发的工作量将是巨大的。但是，对系统进行优化，改变部分系统设计或更换部分部件，将是一个巨大的工程。

信息系统和生产设备的紧密耦合和封闭状态限制了传统自动化系统的发展和升级。这个系统的特点是传统工业的“硬件设计模式”。

在“工业3.0”时代，自动化系统已经具备了相当高的复杂度和精度，但依附于设备的信息控制系统却是“自然封闭”的，大量的嵌入式设备模块不预留外部信号接口。

生产过程中产生的大量传感信息在自动化系统中计算和使用，在系统中也是“转瞬即逝”。外部系统既不能知道自动化系统在运行过程中的健康状态，也不能根据产量调整生产进度(控制自动化系统的运行)，甚至改变生产计划。

无论是为了更好的运维，还是为了业务规划，自动化生产系统和其他业务管理系统之间的接口都是必须的，也是必须的。因此，制造业提出了CPS的概念。对于CPS，在制造领域有一个简单的理解:即通过网络将嵌入式系统和各种行业信息系统连接起来，由多个应用软件实现对多个硬件设备的联合监控的大系统。

CPS系统最大的变化是工业信息沟通模式从原来的一对一的信息隧道模式变成了多对多的互联网模式。

CPS会将“工业3.0”引向“工业4.0”。

德国工业4.0的核心内容可以用“一个网络”、“两个主题”、“三个融合”、“四个阶段”来表达。

1.CPS- a网络

“工业4.0”在自动化的基础上，一方面通过CPS连接嵌入式生产系统，另一方面使企业内外的各类生产管理系统能够进行信息交换(通信协议的标准化)，从而实现所有生产环节的信息互联。

产品中的元素(用途、流程、场景)和组件(软件平台、操作系统、备件、耗材)具有标准的一致性，但元素和组件的组合是千变万化的，多种多样的(具有语义特征)。在未来的工业生产中，上层应用软件将调用信息工具(应用系统、算法工具等。)通过CPS网络，指挥操作机械设备，实现各种生产行为的协调。

2.工业4.0的“融合”

在工业4.0的平台中，通过CPS实现三种“集成”(纵向集成、横向集成、端到端集成)，实现工业领域各种系统的适配，打通系统与设备之间的信息数据。

(1)纵向一体化

企业中有很多部门各司其职，分工明确，信息系统也是如此。在工业领域，现代企业往往有很多信息管理系统。虽然一个部门(IT部门)可能负责技术操作，但是这些系统负责不同的管理领域和生产服务。在工业3.0的企业运营中，每个信息系统都属于它的所有者(部门)，它们之间不需要直接交换信息。所以信息技术层面通常不具备数据传输的条件:彼此的接口标准不统一，数据形式不一样。

然而，要实现企业内部的智能制造，信息交换是必不可少的。调度生产(安排生产计划)时，调度管理系统可能想“看到”采购系统中原材料的订购情况；在采购之前，采购系统可以评估销售系统中的客户质量反馈来选择供应商；接到订单后，销售系统肯定需要尽快通知物流系统，争取早点把货送到客户手里；测试系统迫不及待通知设计系统，昨天零件结构优化的设计非常成功，可以通知生产系统按照新图纸投产。

智能的基础是信息的紧密交流。

因此，企业必须面对越来越多的“信息孤岛”，让这些系统从“不相关”变成相互沟通。工业4.0最重要的目标是通过CPS的标准化框架，实现各种信息系统的互联互通。使用一种共同的“语言”，以便系统可以“交谈”。

从工业4.0的结构图来看，“纵向一体化”有两个方面:生产系统(主要是车间和设备，包括传感器和执行器)与各种应用和管理信息系统互联；信息系统的互联。

“垂直整合”实现了企业中所有系统之间的(数字)信息交换。

(2)横向一体化

在企业之外的产业链中，每个企业也有自己的分工，每个企业会负责产业链中的一个独立环节。每个企业都必须负责自己的一部分工作，这部分工作也需要“上传和发布”信息。

横向一体化使企业之间能够共享信息，在上下游产业之间形成完整的信息链:产品设计、测试、制造、销售、物流、售后和增值服务。环节中的每一个企业组织都可以根据产业链中的信息来配置资源、优化方案、降低库存、升级技术、迎合市场、缩短生产周期。

与企业进行“亲密”对话，可以增加相互认同，减少商业合作中的冲突和摩擦。如果一个企业能够熟悉产业链上的全量商业信息，就可以统筹规划，创造更多的价值。

在工业4.0的框架下，整个制造业可以看作是一个“虚拟的大工厂”，这个大工厂里的每一个企业都可以看作是一个“员工”，各司其职，各司其职，各司其职，完成分工。

当然，他的工作内容不再像原来在流水线上那样完全固定(机械重复性工作)，而是根据上下游流程(工作流程)中“员工(企业)”提供的信息进行动态、柔性的生产。

横向一体化，如果由产业巨头推动，可以辐射到产业链上的大量中小企业。大量的中小企业往往聚集在大型工业企业周围，而这些企业本身在技术和驱动力上都难以推动工业4.0的落地。如果巨头企业力推“横向一体化”，可以从外部刺激，带领中小企业前进。这是工业4.0最渴望的目标之一。

(3)端到端的数字集成

“端到端”的概念不是指“两端(端到端)连接”，而是指所有涉及的系统和设备都在网络中，这是工业4.0希望达到的终极理想。端到端的整合需要企业内外的各类系统接入CPS网络，通过不断的纵向和横向整合，最终将业务价值链贯穿CPS。

这种渗透就是将“商业交付(不仅是产品，还有服务)”所涉及的所有环节都连接到整个开放的CPS系统中，围绕产品和服务的全生命周期进行信息交互和价值创造。

当用户在订单管理系统(或CRM系统)下一批产品订单时–>产品管理/设计系统(如PDM系统-产品数据管理、产品数据管理)会移交产品图纸等生产信息–>生产管理系统(如ERP系统、APS系统)会根据产品信息协调资源、计划生产–> MES(制造执行系统)会通过PLC模块(可编程逻辑控制器)控制车间的设备按照生产调度计划进行制造。从制造流程可以看出，从获得订单到制造产品，企业内所有系统都需要实现“垂直整合”。

但生产企业可能是负责“组装”的企业，企业的生产过程是产品各部分的组合和组装。产品中包含的许多原材料和零部件不是本企业生产的，因此本企业需要从其他企业购买或预订。因此，企业在接到客户订单后，会根据制造需求进一步拆分细化需求，从其他供应商处采购原材料，从上游厂商处储备新一批零件，从仓库查询备货情况，安排发货。

在生产供应链中，上下游企业都需要控制生产周期，优化生产调度，因此需要连接订单系统，保证产品设计图纸的同步，实现生产调度上的协调。企业系统之间的“横向集成”，使各自的智能决策系统通过相互“对话”实现生产协作，根据对方需求进行商业投放。

端到端集成包括纵向集成和横向集成。它使得所有的生产环节都实现了数字化、信息化，相互连接，能够对话，形成了这个“有机”的产业生态。整个行业就像一个“虚拟工厂”，可以最大限度地减少甚至消除“人”的干预，独立、自动地完成订货、设计、生产调度、装配制造、配送、售后服务等一系列工作。

这三个整合中，纵向整合是企业内部的资源整合，横向整合是企业之间的能力合作。端到端是在前两者实现的基础上，面向产品和服务流程的集成。通过综合集成，可以改善相关系统之间的协作，实现信息传递，提高生产效率。

3.智能工厂和智能生产——两个话题

智能工厂是以生产车间为中心的高度信息化的系统。在车间和企业中，通过CPS实现“垂直一体化”，通过信息采集、计算和控制实现全面的生产自动化(虽然这还是工业3.0的状态)。

然后通过CPS实现的“横向集成”，企业的各类信息系统可以调整自己的生产计划，优化资源利用，改善生产环境等。通过与其他企业的系统对话。同时，工厂可以独立完成预测性维护、软件版本管理、系统升级、能源供应等一系列资产和资源管理。

智能生产是一个服务过程，围绕着个性化和创造性的市场需求。当某个领域的制造业实现“端到端一体化”，即上下游所有企业互联互通，形成产业生态。首先，用户可以通过相应的客户端设计自己的产品(外观、功能、结构)，虽然用户可能不是设计领域的专业人士。

当然，用户也可以直接提出需求，系统设计并模拟产品形态供用户决策。其次，用户还可以参与产品制造，远程操作3D打印，为产品制作专属的“手工”Logo，然后智能工厂会将Logo贴在定制的产品上。

最后，用户在产品使用过程中的相关数据，以及用户体验的反馈，都会反馈到产品管理系统中，成为下一步(定制)服务质量和特色的依据。智能生产，不是遵循固定的流程和大批量生产模式，而是提供个体或小批量的生产服务。

设计图纸的修改，生产工艺的改变，生产进度的调整，以及可能涉及到的与用户的友好对话，都不再需要“人”的参与，因为这是“智能化”的生产。

1.智能感知控制阶段(感知)

各种传感系统嵌入设备中或附着在设备上，实时采集生产数据。

2.综合互联阶段(连接和平台)

通过各种通信手段:无线通信接入、组网技术、工业总线、CPS系统、互联网等。，各种生产信息都会聚集在一个开放的信息平台上(比如工业4.0平台)。

3.深度数据应用阶段(计算和智能)

利用云计算、边缘计算、大数据等相关技术，一方面对数据进行清洗、建模、分析和优化，另一方面在行业软件(分析工具、计算工具、专业功能模块)中凝聚行业知识，从而支撑多源异构数据和机械设备的深度开发和应用。因此，工业技术和信息技术(在工业领域)实现了技术的“联合进化”。

4.创新服务模式阶段(服务)

技术的“组合进化”将引发一种新的商业模式:服务业创新。定制、增值、运营、租赁、咨询、设计、教育，更多的商业价值将在这些服务中体现。工业领域的企业不仅会关心产品的生产，还会钻产品使用过程的空子，通过服务帮助用户“增值”。

这四个阶段代表了一种“自下而上”的产业发展模式，即以大量生产数据为信息化基础，通过网络和软件增加功能、扩大覆盖，最终实现各领域的开放连接和相互服务。

那些拥有大量生产数据的企业(工业巨头)非常适合这种发展模式。与互联网公司相比，他们有一定的先发优势。巨型工业企业在某些领域往往拥有大量完整的生产数据，这些数据具有(业务)多样性和(技术)复杂性的特点。通过CPS连接，企业可以将这些“共性和个性”的数据放入云计算系统，构建高度专业化的工业物联网平台，进而实现大数据分析和智能应用。有了“底层数据”，产业巨头们对平台建设和生态建设信心十足，但这种模式也可能延缓他们向互联网开放的进一步迈进，影响四个阶段中的最后一步:“服务创新”。

(①注:“平台服务商生命力强不强，取决于入驻企业的多样性。多样性会提高竞争力，多样性也是复杂性的一个方面。”-中国制造业新起点-服务业革命开启服务业文明-徐永硕)

德国的工业4.0不仅是一场技术革命，更是一场“社会革命”，鼓励全社会参与技术发展②，意图实现两个国家战略目标(双重战略):成为领先的供应商和主导市场。

(②注:行业4。o将在制造领域的所有要素和资源之间实现更高水平的“社会-技术互动”。用另一句通俗的话来说，就是“社会文明更进一步”。)