技術進步不斷推動製造業從機械化走向自動化、計算機集成製造及未來製造——這是智能製造眾多從業者和研究者的共識。

　　下一代互聯網
、信息物理融合係統（CPS）與大數據等眾所周知的“熱詞”以及與之相關的技術都在影響著未來製造。同時
，製造業本身所產生的未來需求也被時間、質量
、成本

、效率等關鍵詞包圍。

　　1月29日，同濟大學電子信息與工程學院副院長、教授喬非在國家智能製造新年論壇上，對智能製造的相關發展趨勢、各國製造業應聲而變的政策情況及工業大數據對製造業產生的影響一一進行了梳理和分析。

　　製造業走向智能化和網絡化

　　由互聯網引發的新興IT技術，如物聯網、信息物理係統（GPS）、雲計算和大數據
、M2M通信
、嵌入式控製將滿足製造業的發展需求。

　　近年來，各種新興先進製造相關概念也層出不窮

，如可重構製、分布式製造、網絡製造、泛在製造、智慧製造、預測製造、雲製造、綠色製造等。

　　喬非認為，雖然各大先進製造的概念表述在內涵上有些許差別，但是拋開概念
，新興先進製造整體發展模式的特點還是十分清晰的 。

　　比如，互聯物聯
，移動互聯網、物聯網技術具有自適應
、控kong製zhi功gong能neng的de物wu理li設she備bei走zou向xiang網wang絡luo化hua等deng特te點dian。產chan品pin生sheng命ming周zhou期qi過guo程cheng貫guan穿chuan於yu整zheng個ge產chan業ye鏈lian中zhong，需xu要yao綜zong合he協xie同tong


，整zheng合he所suo有you進jin行xing適shi應ying性xing製zhi造zao的de數shu據ju資zi源yuan
，實shi現xian綜zong合he一yi體ti化hua生sheng產chan管guan理li與yu服fu務wu。先xian進jin製zhi造zao則ze主zhu要yao采cai用yong智zhi能neng化hua方fang法fa，用yong智zhi能neng生sheng產chan的de方fang式shi降jiang低di係xi統tong複fu雜za性xing和he提ti高gao工gong程cheng與yu管guan理li的de效xiao率lv等deng。

　　在先進製造發展如火如荼時
，製造業的研究也逐漸向三個方向發展：製造業裝備
、係統和服務。研究涵蓋了工業機器人、高端裝備、智能裝備等裝備的改造提升；信息綜合集成、大數據應用、製造過程智能化

、雲計算技術應用等係統研究
；動態感知和智能控製、製造與服務的集成共享和協同研究。

　　喬非向在場觀眾描繪了一幅未來製造場景：“未來製造必定是網絡化和智能化。縱向發展則表現為工廠內部信息高度自動化、集成化，橫向則趨向於製造服務外包和全球供應鏈管理。”

　　國際製造業發生變革

　　喬非指出，德國、日本、英國
、美國的製造業發展都頗有特點。尤其是德國提出的“工業4.0”的概念及模式，常被製造業各類人士掛在嘴邊。

　　作為全球製造裝備的“領頭羊”，德(de)國(guo)製(zhi)造(zao)業(ye)擁(yong)有(you)強(qiang)大(da)的(de)設(she)備(bei)和(he)車(che)間(jian)製(zhi)造(zao)工(gong)業(ye)，在(zai)世(shi)界(jie)信(xin)息(xi)技(ji)術(shu)領(ling)域(yu)擁(yong)有(you)很(hen)高(gao)的(de)能(neng)力(li)水(shui)平(ping)
，在(zai)嵌(qian)入(ru)式(shi)係(xi)統(tong)和(he)自(zi)動(dong)化(hua)工(gong)程(cheng)方(fang)麵(mian)也(ye)有(you)很(hen)專(zhuan)業(ye)的(de)技(ji)術(shu)。

　　所謂的“工業4.0”是2013年由德國聯邦教研部與聯邦經濟技術部推出的“工業4.0”項目，聯邦政府因此投入資金2億歐元。

　　而在德國推出“工業4.0”之前，為落實振興製造業的策略

，奧巴馬政府在2012年宣布出資10億美元，打造一個美國製造業創新網絡
，首批包括15個製造業創新研究所。

　　據喬非介紹
，美國製造業公司的合作關係刺激企業創新

，產學合作培訓技術人才模式也對製造業產生重要的影響。

　　“meiguogongsihezuoguanxiduiyumeiguoyanfashijieqianyanjishuqidaoguanjianzuoyong，guigudedanshenghexingqiyouweidianxingdibiaomingzhengfufuchiduikejiyanfadeyingxiang。ermeiguogulichangshizhizaoqiyehejiaoyu、培訓機構合作辦學的人才培養方式，為教育和培訓各個層次的學生、工人提供獨特的機會。”喬非評點道。

　　比德國和美國更早提出製造業戰略的是英國。自2008年，英國政府就推出“高價值製造”戰略，希望鼓勵英國企業在本土生產更多世界級的高附加值產品，以加大製造業在促進英國經濟增長中的作用。

　　喬(qiao)非(fei)認(ren)為(wei)，製(zhi)造(zao)業(ye)和(he)服(fu)務(wu)業(ye)的(de)融(rong)合(he)，使(shi)英(ying)國(guo)製(zhi)造(zao)業(ye)的(de)財(cai)富(fu)很(hen)多(duo)是(shi)從(cong)製(zhi)造(zao)活(huo)動(dong)之(zhi)外(wai)產(chan)生(sheng)的(de)。英(ying)國(guo)將(jiang)更(geng)多(duo)精(jing)力(li)從(cong)傳(chuan)統(tong)製(zhi)造(zao)轉(zhuan)移(yi)到(dao)了(le)技(ji)術(shu)和(he)設(she)計(ji)創(chuang)新(xin)上(shang)。英(ying)國(guo)的(de)重(zhong)振(zhen)製(zhi)造(zao)業(ye)之(zhi)路(lu)並(bing)不(bu)是(shi)對(dui)工(gong)業(ye)化(hua)進(jin)程(cheng)的(de)簡(jian)單(dan)重(zhong)讀(du)，而(er)是(shi)對(dui)傳(chuan)統(tong)製(zhi)造(zao)業(ye)的(de)升(sheng)級(ji)和(he)改(gai)進(jin)，其(qi)注(zhu)重(zhong)發(fa)展(zhan)“高價值製造”
，使服務業和製造業互補和促進。

　　日本製造也提出了“產業振興”戰略。安倍政府上台後，提出了“安倍經濟學”戰略，其三項主要內容除金融量化寬鬆和財政刺激舉措之外，就是“產業振興”。

　　其中，日本先進製造的創新舉措包括：加大了對新能源的政策改革和補貼力度，並將事業拓展至更先進的氫燃料車；對跨行業發展的製造巨頭，通過企業內部共享技術成果，使企業研發投資更集約
，且抗風險能力更強；重視製造業與市場的結合
，出台了多項指導政策。

　　與這些國家製定的製造業策略相呼應的是，我國政府正在製定“製造2025”相關戰略。雖然國家整體戰略布局尚未正式出台，但就在1月26日，東莞市政府宣布了2015年一號文《關於實施“東莞製造2025戰略”的意見》
，表明了東莞將製造推向更高層次的決心。

　　喬非認為，我國的製造業發展應以數字化
、網絡化、智能化為製高點，以加快信息通訊技術和製造技術的深入融合為切入點。要實現四大轉變：從要素驅動轉向創新驅動
；從低成本競爭優勢轉為質量效益競爭優勢；從資源消耗大
、汙染物排放多的粗放濫造局麵轉向綠色製造；從生產型製造轉向服務型製造。

　　工業大數據驅動製造業發展

　　工業大數據的產生以新興技術的發展為背景
，工業傳感器
、無線射頻識別（RFID）、條形碼、工業自動控製係統、企業資源計劃（ERP）、計算機輔助設計（CAD）等(deng)技(ji)術(shu)更(geng)是(shi)日(ri)益(yi)豐(feng)富(fu)著(zhe)工(gong)業(ye)數(shu)據(ju)量(liang)。而(er)工(gong)業(ye)企(qi)業(ye)中(zhong)生(sheng)產(chan)線(xian)高(gao)速(su)運(yun)轉(zhuan)，由(you)機(ji)器(qi)所(suo)產(chan)生(sheng)的(de)數(shu)據(ju)量(liang)遠(yuan)大(da)於(yu)計(ji)算(suan)機(ji)和(he)人(ren)工(gong)產(chan)生(sheng)的(de)數(shu)據(ju)
，而(er)且(qie)數(shu)據(ju)類(lei)型(xing)多(duo)是(shi)非(fei)結(jie)構(gou)化(hua)數(shu)據(ju)。

　　喬非提出
，隨著互聯網與工業融合創新，工業互聯網的時代到來
，工業大數據集成應用將成為工業互聯網應用的核心。

　　“未來製造的產品，不隻有功能，還要有通過處理數據得來的價值。大數據本身不重要，信息量和創造價值的過程才是真正重要的。”喬非強調。

　　以工業數據的采集與解析、工業大數據的分析和可視化、工業大數據的安全管理為代表的三大工業大數據應用的關鍵技術可以促成工業大數據的集成應用模式。

　　喬非認為，骨幹企業在利用工業大數據時，應著力建設大數據應用係統，在工業生產經營過程中應用大數據技術，提升生產製造、供應鏈管理
、產品營銷及服務等環節的智能決策水平和經營效率，突出大數據技術自主應用，對骨幹企業內外部數據進行分析。

　　而要解決中小企業的問題
，則應該重點建設第三方平台，麵向中小製造企業提供精準營銷、互聯網金融等生產性服務
，突出大數據的第三方專業化商業服務，為中小企業提供工業大數據雲服務。

　　喬非建議：“還要形成行業大數據平台

，促進信息共享和數據開放，實現產品
、市場和經濟運行的動態監控
、預測預警，提高行業管理、決策與服務水平。政府也應參與行業大數據雲平台建設，服務行業指導和科學決策。”