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新工业革命/智能制造的五个基本特征

2019-12-08 21:24:21

工业革命来势汹涌。近几年很多国家?#23478;?#32463;有针对性地提出了本国的工业转型升级发展战略与命名,例如德国叫作工业4.0,中国叫作智能制造等。但是对于这场蔓延全球的、以智能为标识的新工业革命的基本内涵和特征,则一直是众说纷纭,各有措辞。关于智能制造,也是定义颇多,各有出处。如果不能清晰?#40092;?#26032;和准确把握工业革命/智能制造的基本特征,那么就难以真正有效地推动新工业革命的基本建设,难以让智能制造在企业落地。

  笔者梳理了新工业革命内涵,总结了其五个基本特征:

  ① “人智”转“机智?#20445;?/p>

  ② 传感器低价普及;

  ③ 软件定义制造;

  ④ 真正?#20132;?#34701;合(软件闭环);

  ⑤ 大范围优化配置制造?#35797;础?/p>

  下面予以分别介绍。

  1“人智”转“机智”

  人类知识不断进入软件,知?#23545;?#20307;由以碳基知识为主转向以硅基知识为主,数字生产力激增。

  智能制造并不是一个高深莫测、难以理解的术语。通俗地说,所谓智能制造就是一个“人智变机智”的过程——即把人的智能(简称“人智?#20445;?#20174;隐性知识提炼为显性知识,进行模型化、算法化处理,再把各种模型化(机理模型、数据分析模型等)的知识嵌入软件,软件嵌入芯片,芯片嵌入某个盒子/模块,再把该盒子/模块嵌入到物理设备中,由此而赋予机器一定的自主能力,让机器具有一定程度的“智能?#20445;?#31616;称“机智?#20445;?#25105;们将这个过?#22363;?#20043;为“赋能”。

  如此,机器在软件支撑下具有了一定的人类思考能力,当软件算法越好,芯片算力越强,工业数据越多,“机智”程度就越高。于是,当“机智”达到一定程度后,就具备了部分或完全替代人体/人脑的功能。当人体/人脑离开了工作场景的系统回路后,机器在无人参与的情况下,仍然可以像人在现场时一样自主工作,甚至还可以工作得更好,较好地优化了制造?#35797;?#30340;配置。如图1所示。



图1 “人智”转“机智”的过程

  这种把“人智”转“机智”的制造活动,笔者称之为智能制造。?#30001;鲜?#25551;述过程不难看出,其关键使能要素,就是工业软件。

  工业软件是工业化的顶级产物。它封装了工业技术/知识,建立了数据自动流动规则体系,打造了机器的大脑和神经,因此机器变得更加聪明,功能可以随时调整。工业软件描述、集成、模拟、加速、放大、优化、创新了传统制造过程,形成一种新的工业智能模式——软件定义制造。

  第一次、第二次工业革命,极大地解放了人体。第三次工业革命,极大地解放了人脑。解放人脑的原理在于,大量的“人智”进入了软件。因此,研发与管理手?#38382;?#23383;化软件,让产品研发与管理发生了革命性的变化,数字孪生和数据分析模型等新概念层出不穷;同时,产品本身数字化软件让机器发生了革命性的变化。40年前的机器,除了电源线之外,很少有导线在设备上出现。而在今天的设备上,已经出现了大量的导线,这些导线都连接到了机器上的某些盒子中,在这些盒子里面,都有多层线路板和大量芯片,芯片里面运行的是软件,软件里面容纳了大量“人智?#20445;?#32780;这些“人智”?#23478;?#32463;转化成为了“机智”。

  如果能更多地把“人智”转为“机智?#20445;么?#32479;机器转变为“智能机器?#20445;?#22914;果能开发出更多的自主可控工业软件,如果工业技术/知识能够更多地软件化,那么就有可能把大量的知识型技术人员从重复性劳动中解放出来,让机器去生成产品,让解放出来的技术人员去生产知识和更轻松地管理机器,这样可以实现人和机器的重新分工,实现工业技术/知识的?#20013;?#31215;累和永续?#22363;校?#35753;企业实现可?#20013;?#39640;质量发展。

  2传感器低价普及

  传感器为机器增添了“五官?#20445;?#26497;大增强了机器对环境的状态感知能力,物理空间信息加速数字化。

  没有“状态感知”机器无法成为智能机器(即使实现了“状态感知?#20445;?#36824;要同?#26412;?#22791;其它条件才能实现)。要实现“状态感知?#20445;?#23601;需要各种各样的“感应器件”。无论是智能制造、工业4.0、工业互联网还是物联网,都离不开形形色色的传感器。

  据羿戓设计所了解,传感器由国标GB7665-87加以规范?#25237;?#20041;:“能够感受规定的被测量并按照一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置,通常由敏?#24615;?#20214;和转换元件组成”。其中的“可用输出信号”是指便于加工处理、便于传输利用的电信号。一般传感器都是由敏?#24615;?#20214;、转换元件和转换电路三部分组成。

  敏?#24615;?#20214;,就是“具有感应功能的物质”作为“感应器件”的“效应物质”。因此,传感器是由有“具有感应功能的物质”的“效应物质”发展而来的。没有科学效应(物理效应、化学效应等)物质作为感应器件,就没有传感器的存在。

  常见的传感器有热敏传感器、光敏传感器、温敏传感器、力敏传感器、气敏传感器、湿敏传感器、声敏传感器、磁敏传感器、味敏传感器、放敏传感器共计十大类。各式各样传感器如图2所示。




图2 各式各样传感器(图片来自网络)

  近年来工业互联网/工业物联网的发展?#23548;?#35777;明,高性能机器设备、低成本传感器、工业网络、因特网、工业大数据采集及分析技术的组合,可以有效提高现有产业的效率和效益,产生新技术、新模式和新业态。其中的关键因素之一,就是低成本的传感器。近年来,传感器技术取得了跨越式的发展,新型传感器层出不穷,成本不断降低,性能不断提升,已经成为了传感器行业的研发常态。正是因为传感器成本的不断降低,降到了可以大规模部署的成本线上,传感器的大规模应用才能成为企业的选择。

  GE公司在传感器的应用方面有很多可以借鉴的经验。早在2005年,GE旗下飞机发动机公司改组为GE航空,就开始了经营模式的转变。公司原有业务只是生产航空发动机,后来通过在飞机上安装众多的传感器,实时采集飞机的各种参数,通过大数据分析技术为航?#23637;?#21496;提供运维管理、能力保证、运营优化和财务计划的整套解决方案,以及提供安全控件、?#21483;性?#27979;等各类服务,为企业产生了很好的经济效益。

  以意大利航空为例,GE为他们每架飞机上安装了数百个传感器,可以实时采集发动机的运转情况、温度和耗?#22303;?#31561;许多数据,利用GE的软件进行海量分析后,精准地给出理想的操控方法,只此一项,意大利航空145架飞机一年就节约了1500万美元的?#21152;统?#26412;。通过这些数据,还可提前预测发动机故障的可能,做出前瞻性的预防维护,避免因为机器故障造成航班延误、成本增加,甚至是更大的安全事故。

  2013年1月,GE在纽?#23478;患业?#27744;生产企业里共计安装了1万多个传感器,用于监测生产时的温度、能源消耗和气压等数据,而工厂的管理人员可以通过iPad获取这些数据,从而对生产进行监督,有效地优化生产?#35797;?#30340;配置。

  传感器低价普及,无疑为新工业革命降下了一个巨大的成本门槛,架起了从物理空间顺畅抵达数字空间的彩虹桥,让时空信息源源不断地化作比特数据流。

  3软件定义制造

  据羿戓?#35797;此?#20102;解,工业软件成为机器的大脑,算法/算力?#26412;?#22686;加,软件定义了材料/零件/系统的时空表现。

  尽管软件在很多高校和科研单位都被作为一个相对独立的专业来?#33455;浚?#20294;是作者认为,单独?#33455;?#36719;件容易脱离软件运行的硬件基础,容易脱离软件以数据和决策所控制的物理设备。因为软件从来就不是一个仅仅具有“计算?#31508;?#24615;的器物,而是还具有更重要的“控制?#31508;?#24615;的器物。

  软件作为一?#36136;?#25454;、信息、知识的高度融合的数字载体,必须生存、运?#24615;?#33455;片中。软件与芯片形成了共生关系。芯片的功能与性能约束了软件的运行速度和可以定义的“能力?#20445;?#32780;软件的程序化指令不断驱动芯片中的门电路和场效应管做“开”“关”运行,因此软件从诞生之?#25484;?#23601;具有驱动芯片的“准CPS”特征。

  软件和芯片之间的关系也是微妙和不断变化调整的。过去,软件必须去适应芯片,要基于芯片的约束来开发软件;而今天往往是为了软件更好地运行、最大限度地发挥软件性能来设计芯片,即基于软件需求去研发芯片。

  首先,芯片具有为软件“容身、计算、存储”的作用,软件具有为芯片“赋值、赋能、赋智”的作用。软件与芯片的各自优点综合匹配在一起,才能发挥最好的效益。软件与芯片共同构成了一个融合体,是一个“准CPS?#20445;?#24456;难说谁“定义”了谁。但有两点显而?#20934;?#36719;件是芯片?#30475;?#31639;力的作用对象,没有芯片?#30475;?#31639;力支持,软件很难发挥对物理实体的“赋能/赋智”作用;蕴含在软件中的人类知识是人造系?#22330;?#26234;能”的源头,没有软件中的各种模型与算法知识的逻辑?#23478;?#33455;片?#30475;?#31639;力?#24425;?#21435;了用武之地,同样无法形成对物理实体的“赋能/赋智”作用。

  其次,软件所产生的决策与数据对物理设备具有精确的控制作用。

  以CPU门电路中的场效应管为例,在软件数字指令驱动下,高电平(开/通电流)为1,低电平(关/?#31995;?#27969;)为0,因此在该场效应管上不断以极速“开/关”的状态来进行计算,最终一组一组的门电路上输出了一串一串经过计算后形成的“1/0”排列的二进制比特数据,这些比特数据可以用来驱动显示设备(如各种显示屏),?#37096;?#20197;用来驱动物理设备中的控制器,让机器或产品精准运转,由此而体现出软件对芯片、外设、物理设备的控制性。

  早期软件只在电脑?#40092;?#29992;,硬件范围?#35805;?#21547;一些显示、打印等外部设备,软件运行的结果只需要显示在硬件屏幕上,可能是显示数据,可能是曲线曲面,可能是图像或声音,但是,这些计算结果并不要求形成“闭环?#20445;?#21482;要能辅助人进行决策就可以了。而今天,硬件范畴已经扩展到所有与电脑联接的工业设备,软件运行的结果是要用来驱动物理设备的,是要与物理设?#24863;?#25104;“闭环”的(见下节论述),即物理设备的每一个细微动作都被感知到,?#23478;?#36890;过传感器反馈到软件中,软件根据物理设备的“此时此刻”的工作场景进行计算,根据内嵌的机理模型或推理规则进行决策,给出物理设备下一步的最优化、最精准的动作指令。因此,软件和芯片,与工业设备之间的关系就变得实时、紧密、并且是丰富多彩了。

  软件从驱动芯片运算、“软件+芯片”驱动计算机外设运行,发展到“软件+芯片”驱动工业物理设备及其数字孪生体精准运行,?#27807;?#36719;件对物理设备产生了?#30475;?#30340;“定义”作用。

  软件定义,现在已经成为制造业的一种技术现象:软件不仅定义了零件,定义了材料,也定义了产品,定义了工装,定义了工艺,定义了装配,定义了产线,定义了生产流程,定义了供应链,定义了产品使用场景,定义了产品维护与升级,定义了客户,定义了销售,定义了企业,定义了所有可以定义的一切。

  4真正?#20132;?#34701;合(软件闭环)

  比特?#24403;?#21407;子,IT携手OT,赛博融合物理,工业软件给出的数字指令跨时空精准操控物理设备。

  ?#24230;?#20307;智能革命》的“三体智能模型”中的两个大循环给了我们很好的启示:应?#20040;?#30693;识发生和知?#35835;?#21160;的基本作用上去重新?#40092;度?#20214;,?#40092;?#20170;天的软件为什么是“闭环”的。物理实体→意识人体→数?#20013;?#20307;→物理实体这个大循环已经清晰告诉我们,人类在过去几十万年与物理世界的相互作用过程中,积累了大量的?#40092;?#19990;界、改造世界的知识。当从两体(物理实体、意识人体)相互作用演变到三体相互作用之后,“两体单一界面”的单调情况发生了巨大?#35851;洌?#21464;成了“三体三个界面”的复杂情况。

  物理实体→意识人体→数?#20013;?#20307;→物理实体大循环,其实是特别重要的一个知识循环,既是软件形成闭环,从常规软件走向工业软件的必由之路,也是软件定义的内涵由来。

  结合信息化百人会?#27425;?#23433;筱鹏博士在“软件视角中的未来工业”一文中提出的观点,作者给出了基于三体智能模型知?#35835;?#21160;大循环实现软件赋能与使能的逻辑闭环:物理世界运行→运行规律化(?#25104;?#20026;人类意识活动)→规律模型化→模型算法化→算法代码化(进入数?#20013;?#20307;)→代码软件化→软件优化物理世界运行(和人类行为),如图3所示。




图3 从三体智能模型到软件定义模型

  在图3的逻辑闭环中,把人类在长期与物理世界交互过程中所积累的知识进行梳理与归纳,?#19994;?#29289;理世界(包括材料、设备等)的运行规律,然后将这些知识数字化,基于工业软件建立比特数据自动流动的规则,然后以自动流动的比特数据,把这些知识搭载、输送到任何需要的地方,由此而以正确的、泛在的知识指导机器或人,在系统内外部的不确定性、复杂的工作场景和给定的?#35797;?#38480;制下,通过不断重复“状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升”的智能过程,把正确的数据,以正确的版本,在正确的时间,给到正确的人和机器,因此而把事情一次做对,一次做优,甚至可以在下次做得更好。(笔者1997年翻译波音公司在DCAC/MRM项目资料,其中有“4个right?#20445;簉ight data,right version,right time,right person,由其原意编译而成)

  以人类知识进入数?#20013;?#20307;,以数?#20013;?#20307;作为软件定义的基本内涵,强调今天的软件与传统的软件所不同的“闭环”特征——以软件定义的比特数据流精准地控制机器设备的形态和材料的微观结构,是智能制造的核心内容。今天的软件不再仅仅以辅助人类决策的身份出现,而是以自主的方式,超越人体/人脑,直接驱动物理设备运行。

  软件闭环,形成了真正的?#20132;?#34701;合,打造了智能制造/工业互联网的使能技术CPS(赛博物理系统)。在软件定义作用下,CPS可以精确控制每一个材料原子的位置和原子彼此之间的相对位置(晶格),精确控制每一个成型后的零件部以及各个零件之间的相对位置,精确控制每台机器设备的运行动作、周期、时间和能耗等。这已经成为新工业革命最重要目的。

  5大范围优化配置制造?#35797;?/strong>

  基于工业互联网,实现多域而非单域、大范围而?#20999;?#33539;围优化配置制造?#35797;础?/p>

  在2017年11月27日国务院发布的《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指?#23478;?#35265;》中指出:“工业互联网是以数字化、网络化、智能化为主要特征的新工业革命的关键基础设施,?#28044;?#20854;发展有利于加速智能制造发展,更大范围、更高效率、更加精准地优化生产和服务?#35797;?#37197;置,促进传统产业转型升级,催生新技术、新业态、新模式,为制造强国建设提供新动能。”

  在过去20年,企业实施了很多数字化/信息化改造项目,上了很多的企业信息化系统,但是其作用范畴,往往是“一厂一所一?#23548;洹保?#23545;制造?#35797;?#30340;优化配置局限在本地/本企业的小范围内。对于需要大范围配置优化的制造?#35797;矗?#21463;限于?#29616;?#30340;时空限制,往往没有太好的解决方案。

  工业互联网就是为了在“更大范围、更高效率、更加精准地优化生产和服务?#35797;?#37197;置”而生的新型工业网络,是智能制造落地的关键基础设施。工业互联互联网有助于让企业去打?#39047;?#36947;亘横在物理世界与数字世界之间的看不见、摸不着、越不过的“墙?#20445;?#31361;破了过去?#29616;?#32422;束企业的时空限制。

  工业云平台是工业互联网的初始阶段和基本形态。将企业的研发工具、核心业务系?#22330;?#20851;键设备等逐步运?#24615;?#20113;上,可以在统一的云架构下,最大限度地方便了各个系统之间的集成,让数据藉由云端而顺畅、自动地流动在各个系统之间,促进彼此的互联互通互操作,这样不仅能有效提升运营效率,实施精细化管理,还可以在较大范围内优化企业?#35797;?#30340;配置,由此产生经济效益,全面提高企业的整体管理水平。现在绝大部分工业互联网平台都是安装在私有云、公有云或混合云上。

  当越来越多的工业要素进入到工业互联网时,绝大多数供应链也将会变成工业互联网的一部分。根据IBM发布的一份报告显示,在“软件定义供应链”大环境下,在工业互联网平台和工业APP的支撑下,确保运营和有成本竞争力的最低程度生产规模,平均比此前减少了90%,企业运营和管理成本大大降低。

  藉由工业互联网来大范围联接工业要素,已经取得了很多实实在在的成果:如青海国电绿能公司开发的“新能源行业工业互联网平台”在感知层每秒接入数据3600条左右,28座电站接入平台,通过集中监控实现“无人值班、少人值守?#20445;?#20026;发电企业节约运行人员成本40%;优也公司为山东某年产300万?#25351;?#38081;企业实施了Thingswise工业互联网平台后,一年节省了4000万人民币;东方国信公司将国内的1000座炼铁高炉中的310座接入了炼铁大数据智能互联平台,降低冶炼能耗3%~10%,提升劳动生产率5%以上,减少安全事故60%;树根互联为某注塑机装备制造企业实施根云工业互联网平台后,该厂的设备故障“发现-响应”周期从1小时以上降低到15分钟以内,缩短响应时间75%,到达时间缩短50%,并且给客户提供处理过程透明化提升客户满意度50%以上;曲靖卷?#22363;?#22522;于华龙迅达公司木星工业互联网平台建设卷烟数字工厂,有效作业率从89%上升至96%,零备件库存?#21152;?#36164;金从1.2亿/年降到0.38亿/年,每100万大箱比同规模企业成本少0.6亿/年;北明智通公司为某乳业集团实施了智通工业互联网,提升机台效率15%,质量追溯由原来的数小时缩减到几分钟,质量分析有效性增加50%,?#23548;?#32479;计?#24067;?#20154;员下降50%、生产记录劳动量减少80%,等等。

  大范围工业要素联接,让企业有了在大系统级别优化配置制造?#35797;?#30340;可能性,并由此而获得了更好的企业管控能力,有力推动了企业的转型升级。

  6小结

  以智能为标识的新工业革命,为全球工业转型升级带来了空前的机会,提供了巨大的推动力,创造了无以计数的新技术、新模式和新业态,也产生了诸多的新工业时代特征。

  根据笔者对多国新工业革命的数年观察和耐心梳理,发?#31181;?#22810;的新工业时代特征,百条千条,都可以归结为这五条:

  ① “人智”转“机智”——人类知识不断进入软件,知?#23545;?#20307;由以碳基知识为主转向以硅基知识为主,数字生产力激增;

  ② 传感器低价普及——传感器为机器增添了“五官?#20445;?#26497;大增强了机器感知能力,物理空间信息加速数字化;

  ③ 软件定义制造——工业软件成为机器的大脑,算法/算力?#26412;?#22686;加,软件定义了材料/零件/系统的时空表现;

  ④ 真正?#20132;?#34701;合(软件闭环)——比特?#24403;?#21407;子,IT携手OT,赛博融合物理,软件给出的数字指令跨时空精准操控物理设备;

  ⑤ 大范围优化配置制造?#35797;础?#22522;于工业互联网,实现多域而非单域、大范围而?#20999;?#33539;围优化配置制造?#35797;础?/p>

  不厘清新工业革命的基本特征,就无法让智能制造在企业落地。而清晰知晓?#40092;?#20116;个基本特征,可以让企业尽早驶入智能制造的快车道。


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