數字經濟概論IntroductiontotheDigitalEconomy第6章智能制造學習目標1.深刻認識智能制造是建設制造強國的主攻方向，了解智能制造的發展歷程；2.學習習近平關于智能制造的重要論述，理解智能制造的概念與本質；3.了解智能制造的架構與技術支撐體系，包括現有關于智能制造的參考模型、工業大數據等，重點理解物理信息系統的結構及其對智能制造的重要意義；4.熟悉常見的智能制造商業模式，包括個性化定制、網絡化協同、智能化生產以及服務化延伸；5.了解德美日國家和我國的智能制造主要實踐，促進我國產業邁向全球價值鏈中高端。導

言

黨中央、國務院高度重視智能制造發展。習近平總書記多次強調，“要以智能制造為主攻方向推動產業技術變革和優化升級，推動制造業產業模式和企業形態發生根本性轉變”。2021年，工信部、國家發改委等8部門印發《“十四五”智能制造發展規劃》，明確提出了我國智能制造“兩步走”戰略，智能制造發展水平關乎我國未來制造業的全球地位。

本章節概述了智能制造的發展歷程，概念和本質，架構和技術支撐，闡述了常見的智能制造商業模式、以及列舉了德美日國家與我國的智能制造主要實踐。第1節

智能制造的發展歷程第2節智能制造的概念與本質第3節智能制造的架構與技術支撐體系第4節智能制造商業模式第5節國內外智能制造的主要實踐目

錄

第1節

智能制造的發展歷程中國人民大學出版社北京第1節

智能制造的發展歷程一、從自動化到智能化智能制造的發展歷程體現在從自動化到智能化的轉變和升級，集中反映了社會生產力不斷發展的人類文明和智慧的結晶。智能制造從自動化到智能化的發展歷程也包含了三個發展階段：

（1）數字化制造階段（如計算機輔助設計/制造（CAD/CAM）等）

（2）網絡化制造階段（如基于網絡的分布式CAD系統和開放結構控制的加工中心）

（3）智能化制造階段（如人工智能賦予生產運作系統，使其能夠自感知、自決策和自執行）第1節

智能制造的發展歷程二、制造業智能化轉型的趨勢當前，互聯網、大數據、人工智能等新技術持續創新和高速發展，為制造業發展注入新的活力，驅動制造業加速向智能化轉型，而萬物互聯、數據驅動、軟件定義、平臺支撐、組織重構是制造業智能化轉型的主要趨勢。

趨勢一：萬物互聯所謂萬物互聯，就是人、物、數據和應用通過互聯網連接在一起，實現所有人和人、人和物及物和物之間的互聯，重構整個社會的生產工具、生產方式和生活場景。第1節

智能制造的發展歷程二、制造業智能化轉型的趨勢趨勢二：數據驅動數據驅動的本質就是通過生產制造全過程、全產業鏈、產品全生命周期數據的自動流動不斷優化制造資源的配置效率，就是要實現更好的質量、更低的成本、更快的交付、更高的滿意度，就是要提高制造業全要素生產率。數據驅動將主要帶來三個方面的轉變：數據驅動的創新、數據驅動的生產，以及數據驅動的決策。第1節

智能制造的發展歷程二、制造業智能化轉型的趨勢數據驅動的創新

在數字經濟時代，數據逐漸成為制造企業的戰略資源，數據，尤其是工業大數據，業已成為企業創新的關鍵資源。通過對產品、設備、客戶等數據的搜集和分析，能夠有效幫助制造企業實現產品創新、流程創新、商業模式創新。第1節

智能制造的發展歷程二、制造業智能化轉型的趨勢數據驅動的生產在生產過程中，智能裝備的自感知、自決策、自執行奠定了從單機智能化到智能生產線、智能工廠的基礎。生產線、生產設備的數據可以用于對設備本身進行實時監控，實現工業控制和管理最優化。第1節

智能制造的發展歷程二、制造業智能化轉型的趨勢數據驅動的決策企業間內部數據的橫向集成及企業間數據的縱向集成，帶來了數據的完整性、及時性、準確性和可執行性，推動數據—信息—知識—決策持續轉化，構建企業運營新機制。第1節

智能制造的發展歷程二、制造業智能化轉型的趨勢趨勢三：軟件定義軟件定義是為保障實現數據自動流動所設計的相應規則。數據的自動流動是優化制造資源配置的關鍵，問題是如何實現數據的自動流動，換言之，如何把正確的數據以正確的方式在正確的時間傳遞給正確的人和機器。第1節

智能制造的發展歷程二、制造業智能化轉型的趨勢趨勢四：平臺支撐平臺是基于信息技術構建的連接多個參與方的虛擬空間，是提供信息匯聚、產品交易和知識交易的互聯網信息服務載體。工業互聯網平臺承載著工業知識的數字化模型和工業App成為平臺交易的重點，工業互聯網平臺成為工業知識沉淀、傳播、復用和價值創造的重要載體，工業互聯網平臺成為全球領軍企業競爭的新賽道、產業布局的新方向和制造大國競爭的新焦點。第1節

智能制造的發展歷程二、制造業智能化轉型的趨勢趨勢五：組織重構組織重構的本質就是進入數字經濟時代后，數據作為一種新管理要素與傳統技術、業務流程、組織結構相互影響、相互作用，極大地變革了不同群體的交流方式、交易方式，有效提升交易速率和質量，從而使得企業內外部交易成本呈現明顯下降趨勢，推動了組織向扁平化、平臺化和聯盟化方向發展。第1節

智能制造的發展歷程二、制造業智能化轉型的趨勢組織重構主要體現在以下三個方面：1.極小化的自組織（如GE組織扁平化到谷歌、亞馬遜等互聯網企業團隊微型化，海爾企業無邊界等）2.極大化的平臺（如蘋果、谷歌、亞馬遜、臉書（Facebook）、阿里巴巴、騰訊、百度、小米等一批互聯網企業打造了一個巨型的創新創業平臺）3.生態化的產業聯盟（工業4.0平臺、工業互聯網聯盟等產業聯盟在全球產業競爭中的地位不斷凸顯，它們正成為主導產業競爭規則的新主體）

第2節

智能制造的概念與本質中國人民大學出版社北京第2節

智能制造的概念與本質一、智能制造的定義學術界對智能制造的研究最早可追溯到20世紀80年代，美國紐約大學的懷特教授（P.K.Wright）和卡內基梅隆大學的布恩教授（D.A.Bourne）于1988年出版了《制造智能》（ManufacturingIntelligence）一書，將智能制造定義為“通過集成知識工程、制造軟件系統、機器人視覺和機器人控制來對制造技工們的技能與專家知識進行建模，以使智能機器能夠在沒有人工干預的情況下進行小批量生產”。第2節

智能制造的概念與本質一、智能制造的定義國家智能制造標準體系建設指南（2018）對智能制造進行了明確的界定，智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。第2節

智能制造的概念與本質二、智能制造的本質與傳統制造模式不同的是，智能制造的特征更多是由技術形塑。中國工程院院士李培根認為，智能制造的本質和真諦是利用物聯網、大數據、人工智能等先進技術認識制造系統的整體聯系并控制和駕馭系統中的不確定性、非結構化和非固定模式問題以達到更高的目標。第2節

智能制造的概念與本質二、智能制造的本質中國航空工業集團信息技術心原首席顧問寧振波在其《智能制造的本質》一書中對智能制造進行了全面的剖析，認為智能制造就是為傳統的制造賦予智能。這里的智能是指“人工智能”。通俗地講，人工智能就是將人類的知識、經驗、方法等驗證無誤的內容編譯成軟件，將原來由人執行的任務轉為由計算機來執行的過程。第2節

智能制造的概念與本質二、智能制造的本質智能制造的本質是在前三次工業革命打下的堅實基礎上，積累了大量有關產品研制的設計知識、工藝知識、生產知識、設備維修知識、管理和決策知識等，而且這些知識經過反復驗證被證明是成熟的，人們通過高水平數字化技術的大規模應用，把這些知識轉變成工業軟件和數字化的產品模型，這些軟件和模型在計算機上的執行，實現了對數字產品和物理產品更好的控制，對制造資源更優化的配置，逐步實現產品本身的智能化、產品系統結構定義的數字化、產品研制生產過程的數字化，以及龐大的零部件供應鏈的網絡化，形成了全新的產業形態。第2節

智能制造的概念與本質二、智能制造的本質簡單來說，可以歸納為三句話，第一，軟件化的工業技術；第二，軟件定義的生產關系；第三，生產關系的優化和重構。也就是說，用軟件控制數據的自動流動，解決復雜產品的不確定性，這就是智能制造。

第3節

智能制造的架構與技術支撐體系中國人民大學出版社北京第3節

智能制造的架構與技術支撐體系一、智能制造參考模型智能制造參考模型是一個通用模型，適用于智能制造全價值鏈的所有合作伙伴公司的產品和服務，它將提供智能制造相關技術系統的構建、開發、集成和運行的一個框架。第3節

智能制造的架構與技術支撐體系一、智能制造參考模型德國智能制造參考模型德國的智能制造參考模型體現為工業4.0參考架構，即“制造+互聯互通”的RAMI4.0（ReferenceArchitectureModelIndustry4.0）模型。它是從產品生命周期與價值鏈、層級和企業架構三個維度，分別對工業4.0進行多角度描述的一個框架模型。第3節

智能制造的架構與技術支撐體系一、智能制造參考模型美國智能制造參考模型美國的智能制造參考模型體現在工業互聯網參考架構（IndustrialInternetReferenceArchiteture，IIRA），該架構的目的在于使工業物聯網系統架構師能夠基于通用框架和概念設計，開發可以互操作的IIoT系統，加快工業互聯網的發展。第3節

智能制造的架構與技術支撐體系一、智能制造參考模型中國智能制造系統架構IMSA2015年12月，中國國家智能制造標準化總體組發布了智能制造系統架構IMSA。智能制造系統架構包括生命周期、系統層級和智能功能三個維度，全方位展示了智能制造的概貌。第3節

智能制造的架構與技術支撐體系二、智能制造的核心：工業大數據工業大數據的定義與特征李杰（2015）認為，從數據類型的角度來，工業大數據整合企業內部傳感數據、信息化數據，以及企業外部的用戶、供應商等利益相關者數據的集合，在形態方面符合大數據的海量、多樣性和高速性的典型特征。第3節

智能制造的架構與技術支撐體系二、智能制造的核心：工業大數據分類互聯網大數據工業大數據數據量要求大量樣本數盡可能全面地使用樣本數據質量要求較低較高，需對數據質量進行預判與修復對數據屬性意義的解讀不考慮屬性的意義，值分析統計顯著性強調特征之間的物理關聯分析手段以統計分析為主，通過挖掘樣本中各個屬性之間的相關性進行預測具有一定邏輯流水線式數據流分析手段。強調跨學科技術的融合，包括數據、物理、機器學習、控制、人工智能等對分析結果準確性要求較低較高第3節

智能制造的架構與技術支撐體系二、智能制造的核心：工業大數據工業大數據具有“6V”特征：1.Volume－容量；2.Velocity－速度；3.Variety－多樣性；4.Veracity－真實性；5.Visibility－可見性；6.Value－價值第3節

智能制造的架構與技術支撐體系三、智能制造的技術體系：信息物理系統（CPS）信息物理系統（CPS）是通過集成先進的感知、計算、通信、控制等信息技術和自動控制技術，構建了物理空間與信息空間中人、機、物、環境、信息等要素。這些要素構成了相互映射、實時交互、高效協同的復雜系統，實現系統內資源配置和運行的按需響應、快速迭代、動態優化。信息物理系統的本質就是構建一套信息空間與物理空間之間基于數據自動流動的狀態感知、實時分析、科學決策、精準執行的閉環賦能體系，解決生產制造、應用服務過程中的復雜性與不確定性，提高資源配置效率，實現資源優化。第3節

智能制造的架構與技術支撐體系三、智能制造的技術體系：信息物理系統（CPS）信息物理系統（CPS）是通過集成先進的感知、計算、通信、控制等信息技術和自動控制技術，構建了物理空間與信息空間中人、機、物、環境、信息等要素。信息物理系統的本質就是構建一套信息空間與物理空間之間基于數據自動流動的狀態感知、實時分析、科學決策、精準執行的閉環賦能體系，解決生產制造、應用服務過程中的復雜性與不確定性，提高資源配置效率，實現資源優化。第3節

智能制造的架構與技術支撐體系三、智能制造的技術體系：信息物理系統（CPS）CPS作為溝通信息世界與物理世界的橋梁，它具有共六大典型特征：數據驅動軟件定義泛在連接虛實映射異構集成系統自治第3節

智能制造的架構與技術支撐體系三、智能制造的技術體系：信息物理系統（CPS）信息物理系統（CPS）的結構與實現根據安筱鵬（2019）的觀點，可以CPS的技術體系概括為“一硬”（感知和自動控制）、“一軟”（工業軟件）、“一網”（工業網絡）、“一平臺”（工業互聯網平臺）。第3節

智能制造的架構與技術支撐體系三、智能制造的技術體系：信息物理系統（CPS）CPS的層級架構：單元級、系統級、系統之系統級單元級是具有不可分割性的信息物理系統的最小單元。它可以是一個部件或一個產品，通過“一硬”和“一軟”可構成“感知——分析——決策——執行”的數據閉環；系統級是“一硬、一軟、網”的有機組合。CPS的多個最小單元（單元級）通過工業網絡，實現更大范圍、更寬領域的數據自動流動，構成智能生產線、智能車間、智能工廠，實現了多個單元級CPS的互聯、互通和互操作；系統之系統級（SoS級）是多個系統級CPS的有機組合，涵蓋了“一硬、一軟、一網、一平臺”四大要素。第3節

智能制造的架構與技術支撐體系三、智能制造的技術體系：信息物理系統（CPS）CPS的的建設和應用1.建設CPS的思路：數據自動流動是關鍵資源優化是目標；數據自動流動是關鍵；工業軟件是核心；新型能力培育是主線；系統解決方案是重點2.CPS應用場景（包括智能設計、智能生產、智能服務、智能應用）

第4節

智能制造商業模式中國人民大學出版社北京第4節

智能制造商業模式數字化、網絡化、智能化等技術的廣泛應用以及與制造技術的結合，能夠對企業內部的產品、設備、生產線、車間、工廠等實現數字化和網絡化互聯互相連接，通過傳感設備、大數據分析等軟硬件的部署和使用，使制造企業擁有數據采集、搜集、分析的能力，驅動制造企業的生產方式和產業形態的轉變，主要體現在從傳統的大規模生產向大規模個性化定制的轉變，本質上是以往以產品為核心的生產型制造逐漸向以服務和客戶為核心服務型制造進行轉變。第4節

智能制造商業模式一、個性化定制個性化定制是指基于新一代信息技術和柔性制造技術，以模塊化設計為基礎，以接近大批量生產的效率和成本，能夠滿足客戶個性化需求的一種智能服務模式或商業模式。第4節

智能制造商業模式一、個性化定制典型案例：紅領集團青島紅領集團依托大數據技術，在全球范圍內第一個實現西裝的大規模個性化定制，從規模化量產轉變為更加聚焦消費者的模式。紅領的個性化定制流程遵循C2M模式，其提供的定制化平臺采集消費者需求，獲取個性化信息數據，通過數據驅動整個生產制造流程，在智能工廠中完成產品的自動設計，個性化制造等環節，合格的個性化成品通過智能物流被最終交付到客戶手中。綜上，紅領集團通過實施智能制造，最終實現在線定制、一人一款、在線量體、一人一版。第4節

智能制造商業模式二、網絡化協同網絡化協同制造是基于敏捷制造、虛擬制造、網絡制造、全球制造的生產模式，打破時間、空間的約束，通過互聯網絡，使整個供應鏈上的企業和合作伙伴共享客戶、設計、生產經營信息。第4節

智能制造商業模式二、網絡化協同典型案例：西門子公司——MindSphere平臺西門子于2016年推出MindSphere平臺。該平臺采用基于云的開放物聯網架構，可以將傳感器、控制器以及各種信息系統收集的工業現場設備數據，通過安全通道實時傳輸到云端，并在云端為企業提供大數據分析挖掘、工業APP開發以及智能應用增值等服務。MindSphere是IoT操作系統的核心，具有數據分析功能和連通功能、各種開發工具以及各種應用軟件和服務。該平臺以“平臺即服務”（PaaS）形式，提供了可擴展云平臺，適用于各種應用的開發，可記錄和分析大量生產數據，進而提高工廠生產效率。MindSphere是西門子和第三方服務供應商提供各種應用和基于數據的服務的強大基礎，例如，預測性維護、能源數據管理、資源優化等。第4節

智能制造商業模式三、智能化生產相較于傳統制造，智能制造催生了智能化生產的新興模式，極大提高了制造企業的生產效率。而實現智能化生產依賴于智能生產系統和系列集成實現技術。智能生產中的功能集成實現技術包括：1.動態感知技術2.實時分析技術3.自主決策功能4.精準執行功能第4節

智能制造商業模式四、服務化延伸智能制造驅動制造企業的生產方式和產業形態的轉變，主要體現在從傳統的大規模生產向大規模個性化定制的轉變，本質上是以往以產品為核心的生產型制造逐漸向以服務和客戶為核心服務型制造進行轉變。

第5節

國內外智能制造的主要實踐中國人民大學出版社北京第5節

國內外智能制造的主要實踐一、德美日智能制造實踐智能制造代表了新一輪產業革命和新科技革命發展趨勢和方向，以德美日為代表的歐美發達國家從國家高度紛紛制定相關政策，以發展智能制造為重要契機并作為驅動制造業轉型的主導力量，同時期望在高端制造業領域搶占制高點。第5節

國內外智能制造的主要實踐一、德美日智能制造實踐（一）德國“工業4.0”和《國家工業戰略2030》2013年4月，德國在漢諾威工業博覽會上正式推出“工業4.0（Industries4.0）”。德國的具體實踐包括：（1）設立“工業4.0平臺”等機構；（2）建立“工業4.0參考架構”標準；工業4.0參考架構體系”包括三個維度：第一個維度是產品生命周期與價值鏈；第二個維度是業務經營理念層次；第三個維度是企業內部的縱向集成第5節

國內外智能制造的主要實踐一、德美日智能制造實踐（二）美國先進制造伙伴關系2010年奧巴馬通過“制造業促進法案（ManufacturingEnhancementAct）”，指出“美國制造”是戰勝經濟衰退的關鍵詞。美國政府在2011和2012年先后出臺兩份促進先進制造業發展的規劃，并通過成立“先進制造業伙伴關系”（AMP）計劃。2013年9月AMP升級為“先進制造伙伴關系2.0”第5節

國內外智能制造的主要實踐一、德美日智能制造實踐美國先進制造伙伴關系的具體措施（1）推進實施“國家制造創新網絡”（“制造美國”）計劃；（2）設立“智能制造領導力聯盟”；（3）企業界成立“工業互聯網聯盟”，推出“工業互聯網參考架構”標準；第5節

國內外智能制造的主要實踐一、德美日智能制造實踐日本工業價值鏈和超智能社會5.0 日本的應對主要從三大戰略著手，即新機器人戰略、超智能社會愿景以及互聯工業倡議。1.發布“新機器人戰略”，推動機器人革命2.以人為本，建立“超智能社會”（社會5.0）。他們將社會5.0定義為：以人為中心，通過高度整合網絡空間和物理空間系統，平衡經濟發展和解決社會問題，社會5.0中的社會變革和創新將實現一個具有前瞻性的社會，打破現有的停滯，形成一個成員相互尊重，超越世代的社會，以及每個人都能過上積極愉快的生活的社會。社會5.0實現了網絡空間（虛擬空間）與物理空間（真實空間）的高度融合。第5節

國內