全面实现数字化是通向智能制造的必由之路——解读《智能制造之路:数字化工厂》

唐 堂 滕 琳 吴 杰 陈 明

同济大学，上海,200092

导语21世纪以来，全球正出现以物联网、云计算、大数据、移动互联网等为代表的新一轮技术创新浪潮。当前，新兴经济体快速崛起，全球市场经济交流合作规模空前，多样化、个性化需求快速发展，用户体验成为市场竞争力的关键要素。在此背景下，各国将智能制造视为振兴实体经济和新兴产业的支柱和核心、提升竞争力和可持续发展能力的基础和关键。同济大学工业4.0-智能工厂实验室与西门子数字化工厂合作，结合各自在智能制造领域的实践经验和关键技术，共同策划出版了《智能制造之路：数字化工厂》一书。全书共分六篇，分别为理论篇、产品全生命周期管理篇、制造运营管理篇、全集成自动化篇、系统集成篇、案例分析篇。

1 智能制造概述

1.1 智能制造国内外发展与应用状况

20世纪80年代以来，随着经济全球化、国际产业转移及虚拟经济发展不断深化，美国的产业结构发生了深刻的变化，制造业日益衰退，“去工业化”趋势明显。面对由虚拟经济危机爆发导致的增长乏力、失业率居高不下的困境，美国社会各界深刻认识到实体经济的重要性。金融危机爆发后，美国推出一系列以重振制造业为核心的政策和措施。2009年12月，美国政府出台《重振美国制造业框架》;2010年10月，奥巴马总统签署了《2010美国制造业促进法案》;2011年6月，启动“先进制造业伙伴关系计划”;2012年2月推出“先进制造业国家战略计划”;2012年3月，提出建设“国家制造业创新网络”;2014年12月，通过《复兴美国制造业创新法案》;2015年10月，发布《美国创新新战略》。这些策略的实施，使得美国智能制造技术产业保持了全方位高水平发展：智能技术创新全球领先；智能制造产业化应用不断加深；智能制造产业体系日趋完善；强化战略顶层设计，完善法律制度保障；重视小企业，使其成为智能制造创新发展重要动力；加深多方合作，促进智能制造跨界融合发展。

1995年，欧盟作为创始成员联合启动了“智能制造系统”计划。从1984起，欧盟制定了7个研发框架计划(FP1-FP7)(1984～2013)，及“地平线2020”(2014～2020)科技发展计划，都将先进/智能制造相关技术作为其中工业技术发展计划的重点。除此之外，欧盟各主要工业国都有自己的先进制造业发展计划。如英国的“高价值制造”战略、《工业战略：政府与工业之间的伙伴关系》；德国的《德国高科技战略》、《思想·创新·增长——德国2020高科技战略》、“工业4.0”；法国的《新工业法国》战略、“未来工业”战略。欧盟是发展智能制造最积极的地区，以德国、法国、英国、意大利、瑞典为代表，欧盟国家智能制造的工业基础雄厚，核心技术和部件基本能够自主保障；欧盟是最早开始支持智能制造的地区之一，目前欧盟框架计划还在投入大量资金进行相关研究，参与的企业近千家；工业企业发展智能制造的意愿较高，并且以德国为首已经在部分领域实现了突破。

早在1990年6月，日本通产省就提出了智能制造研究的十年计划，并联合欧洲共同体委员会、美国商务部协商共同成立IMS(智能制造系统)国际委员会。日本是全球工业机器人装机数量最多的国家，机器人产业被放在基础性的突出位置。2015年1月，日本政府发布了《机器人新战略》。2015年5月，日本机器人革命促进会正式成立。随后在日本机器人革命促进会下设“物联网升级制造模式工作组”。日本工业的智能化水平及相关核心技术研发水平等都处于世界第一方阵。日本通过革新技术采用智能化生产线的企业越来越多。除了应对用工短缺，日本政府鼓励以机器代人。日本在发展先进制造业方面最为成功之处，是生产模式的创新，创建了诸如精益生产模式、作业站生产模式和以人为本的经营管理模式等。

1991年底韩国提出了“高级先进技术国家计划”(G-7计划)，目标是到2000年把韩国的技术实力提高到世界一流工业发达国家的水平。1992年，韩国制定了“高技术国家项目(HAN)”；2014年6月正式推出了被誉为韩国版“工业4.0”的《制造业创新3.0战略》；2015年3月，韩国政府又公布了经过进一步补充和完善后的《制造业创新3.0战略实施方案》，这标志着韩国版“工业4.0”战略的正式确立。

我国在制定“九五”计划时已将先进制造技术(包括智能制造技术及智能制造系统)作为重点发展的支柱产业之一。智能制造相关技术亦被列入国家863计划。近年来我国制定了一系列智能制造支持政策。2012年1月，发布《“十二五”工业转型升级规划》；2012年发布《智能制造科技发展“十二五”专项规划》和《智能制造装备产业“十二五”发展规划》，并设立《智能制造装备发展专项》，加快智能制造装备的创新发展和产业化，推动制造业转型升级；2013年，工业和信息化部(以下简称“工信部”)印发了《信息化和工业化深度融合专项行动计划(2013～2018年)》；2015年国务院发布“中国制造2025”战略、《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》。中国智能制造发展总体上取得了一批基础研究成果和智能制造技术，智能制造装备产业体系初步形成，国家对智能制造的扶持力度不断加大。

1.2 工业4.0

“工业4.0”概念指第四次工业革命，它意味着在产品生命周期内整个价值创造链的组织和控制迈上新台阶，意味着从创意、订单，到研发、生产、终端客户产品交付，再到废物循环利用，包括与之紧密联系的各服务行业，在各个阶段都能更好地满足日益个性化的客户需求。所有参与价值创造的相关实体形成网络，获得随时从数据中创造最大价值流的能力，从而实现所有相关信息的实时共享。以此为基础，通过人、物和系统的连接，实现企业价值网络的动态建立、实时优化和自组织，根据不同的标准对成本、效率和能耗进行优化。

“工业4.0”的核心是建立信息物理系统(CPS)，聚焦于智能工厂和智能生产两个主题，实现领先的供应商战略与领先的市场战略，实现横向集成、纵向集成与端对端的集成。“工业4.0”的核心是智能制造，精髓是智能工厂，精益生产是智能制造的基石，工业标准化是必要条件，软件和工业大数据是关键大脑。

德国“工业4.0”战略发布后，各大企业积极响应，已经形成了从基础元器件、自动化控制软硬件、系统解决方案到供应商的完整产业链，形成了围绕“工业4.0”的生态系统(图1)。

图1 围绕“工业4.0”形成的生态系统

1.3 中国制造2025

“中国制造2025”以促进制造业创新发展为主题，以提质增效为中心，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向，以满足经济社会发展和国防建设对重大技术装备的需求为目标，强化工业基础能力，提高综合集成水平，完善多层次多类型人才培养体系，实现制造业由大变强。“中国制造2025”总体目标是中国基本实现工业化，进入制造强国行列。“中国制造2025”是建设制造强国计划的第一步，遵循“市场主导、政府引导，立足当前、着眼长远，整体推进、重点突破，自主发展、合作共赢”原则，旨在实现由要素驱动向创新驱动转变，由低成本竞争优势向质量效益竞争优势转变，由资源消耗大、污染物排放多的粗放制造向绿色制造转变，由生产型制造向服务型制造转变。

我国按照“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”方针，围绕“中国制造2025”这一主题，于2015年启动了30个以上智能制造试点示范项目，2016年继续边试点示范、边总结经验、边推广应用，2017年进一步扩大试点示范的范围，全面推广有效的经验和模式。

1.4 智能制造的内涵与特征

智能制造是能够自动感知和分析制造过程及其制造装备的信息流和物流，能以先进的制造方式自主控制制造过程的信息流和物流，实现制造过程自主优化运行，满足客户个性化需求的现代制造系统。智能制造的基本属性有三个：对信息流和物流的自动感知和分析，对制造过程信息流和物流的自主控制，对制造过程的自主优化运行。

在2015年12月31日工信部与国家标准化管理委员会联合发布的《国家智能制造标准体系建设指南》中，智能制造是指将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节融合，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称，具备以智能工厂为载体、以关键制造环节智能化为核心、以端到端数据流为基础、以网通互联为支撑的四大特征，可有效缩短产品研制周期、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。

2 智能工厂方案与体系

2.1 智能工厂体系架构

数字化工厂是实现智能制造的基础和前提，在组成上主要分为三大部分，如图2所示。在企业层对产品研发和制造准备进行统一管控，与ERP进行集成，建立统一的顶层研发制造管理系统。管理层、操作层、控制层、现场层通过工业网络(现场总线、工业以太网等)进行组网，实现从生产管理到工业网底层的网络连接，实现管理生产过程、监控生产现场执行、采集现场生产设备和物料数据的业务要求。除了要对产品开发制造过程进行建模与仿真外，还要根据产品的变化对生产系统的重组和运行进行仿真，在生产系统投入运行前就了解系统的使用性能，分析其可靠性、经济性、质量、工期等，为生产制造过程中的流程优化和大规模网络制造提供支持。

图2 智能工厂架构

西门子基于“工业4.0”概念创建的安贝格数字化工厂，在产品的设计研发、生产制造、管理调度、物流配送等过程中，都实现了数字化操作。安贝格数字化工厂突出数字化、信息化等特征，为制造产业的可持续发展提供了借鉴与启迪。安贝格数字化工厂已经完全实现了生产过程的自动化，在生产过程的制造研发方面，与国际化的质量标准相对接。安贝格数字化工厂的理念是通过将企业现实和虚拟世界结合在一起，从全局角度看待整个产品开发与生产过程，实现高能效生产覆盖从产品设计到生产规划、生产工程、生产实施以及后续服务的整个过程。安贝格数字化工厂对“工业4.0”概念作出了最佳实践，处于制造业革命的应用前沿。

2.2 智能工厂解决方案要素

(1)产品数字化建模与开发系统。为提高制造的成功率和可靠性，在数字化制造中应非常重视对工艺过程即产品加工过程、装配过程及生产系统规划、重组和仿真等技术的研究，以实现生产资源和加工过程的优化及从传统制造向可预测制造转变的目的。

(2)产品全生命周期管理系统(PLM)。PLM的主要管理内容是产品信息，唯有拥有具竞争能力的产品，才能为企业获得更多的用户和更大的市场占有率，故针对制造业的信息化过程应该以用户的“产品”为中心，把重点放在为用户建立一个既能支持产品开发、生产和维护全过程，同时又能持续不断地提升创新能力的产品信息管理平台。

(3)制造执行系统(MES)。MES的关键是强调整个生产过程的优化，它需要收集生产过程中大量的实时数据，并对实时事件及时处理。同时又与计划层和控制层保持双向通信能力，从上下两层接收相应数据并反馈处理结果和生产指令。MES把制造系统的计划和进度安排、追踪、监视和控制、物料流动、质量管理、设备的控制和计算机集成制造接口(CIM)等作一体化全面考虑，以最终实施制造自动化战略。西门子提出了MOM(manufacturing operations management)系统，对传统MES系统进行了进一步扩展，MOM系统不仅涵盖基于传统国际标准ISA-95 MES系统中关注的产品定义、资源计划、生产计划、生产性能等生产核心要素，同时包含了对制造运营过程中的设备全面管控、物料流转、高级计划排程、能源管理、工厂/集团智能运营分析等模块。

(4)全集成自动化系统。全集成自动化系统以工业以太网(或工业总线)为基础，集成工厂的生产管理系统、人机控制、自动化控制软件、自动化设备、数控机床，形成工厂的物理网络，实时采集生产过程数据，分析生产过程的关键影响因素，监控生产物流的稳定性和生产设备的实时状态，以实现智能控制整个工厂的生产资源、生产过程，达到智能化、数字化生产的目的，通过集成自动化系统与MES和企业PLM/ERP的链接实现在整个企业层级自上而下的数字化驱动。

(5)企业资源计划(ERP)。ERP汇合了离散型生产和流程型生产的特点，面向全球市场，包罗了供应链上所有的主导和支持能力，协调企业各管理部门围绕市场导向，更加灵活或“柔性”地开展业务活动，实时地响应市场需求。为此，重新定义供应商、分销商和制造商相互之间的业务关系，重新构建企业的业务和信息流程及组织结构，使企业在市场竞争中有更大的能动性。

3 数字孪生模型

3.1 数字孪生模型概要

数字孪生模型指的是以数字化方式在虚拟空间呈现物理对象，即以数字化方式为物理对象创建虚拟模型，模拟其在现实环境中的行为特征，它是一个应用于整个产品生命周期的数据、模型及分析工具的集成系统。对于制造企业来说，数字孪生模型能够整合生产中的制造流程，实现从基础材料、产品设计、工艺规划、生产计划、制造执行到使用维护的全过程数字化。通过集成设计和生产，数字孪生模型可帮助企业实现全流程可视化、规划细节、规避问题、闭合环路、优化整个系统。

数字孪生模型是在美国国防部提出的信息镜像模型的基础上发展而来的。信息镜像模型包括三个部分：真实世界的物理产品、虚拟世界的虚拟产品、连接虚拟和真实产品的数据和信息。

数字孪生模型在制造中的作用体现在以下几个方面：预见设计质量和制造过程，推进设计和制造的高效协同，确保设计和制造准确执行。

数字孪生模型存在的重要意义在于实现了现实世界的物理系统与虚拟空间数字化系统之间的交互与反馈，从而达到在产品的全生命周期内物理世界和虚拟世界之间的协调统一，再通过基于数字孪生模型而进行的仿真、分析、决策、数据收集、存储、挖掘以及人工智能的应用，确保它与物理系统的适用性。

3.2 基于模型的企业

应用基于模型的技术将数字孪生模型应用于企业，建立基于模型的企业(model based enterprise，MBE)是满足“工业4.0”时代多样化、个性化需求的最有效的制造新模式。MBE基于模型的定义(model based definition，MBD)，在整个企业以及上下游的供应商之间建立一个集成和协作的环境，各业务环节均在全三维产品定义的基础上开展工作，这有效地缩短了整个产品研制周期，改善了生产现场的工作环境，提高了产品质量和生产效率。MBE发展过程如图3所示。

图3 MBE发展历程

MBE的相关组成主要分为三大部分：基于模型的工程(model-based engineering，MBe)，基于模型的数字化制造(model based manufacturing，MBm)，基于模型的维护(model based sustainment，MBs)。MBe是将模型作为技术基线的不可或缺的一部分，包括产品全生命周期内需求、分析、设计、实施和验证的能力。MBm模型用于在虚拟制造环境内部进行工艺规划设计、优化和管理，直至提供给生产现场。MBs的维持技术能够提高运行维护效率，降低生命周期成本。

3.3 数字孪生模型的组成

数字孪生模型主要包括：产品设计、过程规划、生产布局、过程仿真、产量优化等。

3.3.1 产品设计

MBD技术中融入了知识工程、过程模拟和产品标准规范等，将抽象、分散的知识集中在易于管理的三维模型中，使得设计、制造过程能有效地进行知识积累和技术创新，因而MBD是企业知识固化和优化的最佳载体。

针对MBD模型的定义，西门子提供了基于Teamcenter+NX集成一体化平台的解决方案，利用NX软件在MBD相关标准的规范下完成产品三维数字化数据定义，利用Teamcenter实现MBD数据的共享控制。

3.3.2 过程规划

产品的实际制造过程有时可能极其复杂，生产中所发生的一切都离不开完善的规划。一般的规划过程通常是设计人员和制造人员采用不同的系统分别开展工作，他们之间无过多沟通，设计人员将设计创意交给制造商，不考虑制造性，由他们去思考如何制造。但是这样做很容易导致信息流失，使得工作人员很难看到当前的实际状况，进而增大出错的几率。

西门子的愿景是利用数字孪生模型推进设计和制造的高效协同。

3.3.3 生产布局

生产布局指的是用来设置生产设备、生产系统的二维原理图和纸质平面图。设计这些布局图需要耗费大量的精力并进行广泛的协调。由于计划和设备设计密切集成，所以用户能高效管理整个生产过程。通过规定每个生产步骤，甚至管理每个生产资源(比如机械手、夹具等)，用户可以轻易优化过程。

3.3.4 过程仿真

过程仿真是一个利用三维环境进行制造过程验证的数字化制造解决方案。制造商可以利用过程仿真在早期对制造方法和手段进行虚拟验证。过程仿真包括利用装配过程仿真、利用人员过程仿真、利用Process Simulate Spot Weld仿真、利用机器人过程仿真、利用试运行过程仿真。利用过程仿真能够对制造过程进行分步验证。

3.3.5 产量优化

利用产量仿真来优化决定生产系统产能的参数。通过将厂房布局与事件驱动型仿真结合在一起，促进这种优化的实现。这样可以快速开发和分析多个生产方案，从而消除瓶颈、提高效率并提高产量。工厂仿真可以对各种规模的生产系统和物流系统包括生产线进行建模、仿真，也可以对各种生产系统(包括工艺路径、生产计划和管理)进行优化和分析，还可以优化生产布局、资源利用率、产能和效率、物流和供需链，考虑不同大小的订单与混合产品的生产。

3.3.6 维护保障管理

Teamcenter维护保障管理(MRO)系统主要提供维护保障规划、维护BOM管理、维护保障执行、维护保障知识库管理，结合Teamcenter研制过程管理平台提供 FRACAS管理、工程更改管理、返厂维修工艺管理、维护保障报告和分析。

4 制造执行系统(MES)

4.1 MES的体系架构简介

作为车间信息管理技术的载体，MES在实现生产过程的自动化、智能化、网络化等方面发挥着巨大作用。MES处于企业级的资源计划系统和工厂底层的控制系统之间，是提高企业制造能力和生产管理能力的重要手段。MES的关键是强调整个生产过程的优化，MES的项目目标如图4所示。

图4 MES的项目目标

MES集成了生产运营管理、产品质量管理、生产实时管控、生产动态调度、生产效能分析、物料管理、设备管理和文档管理等相互独立的功能,使这些功能之间的数据实时共享，同时MES起到了企业信息系统连接器的作用，使企业的计划管理层与控制执行层之间实现了数据的流通。

4.2 MES的发展趋势

20世纪90年代MES概念被提出，经过近30年的发展，MES逐步成为企业信息化的重要环节，特别是随着智能制造时代的到来，MES被放到了前所未有的重要位置。近年来MES的发展呈现出以下几个趋势。

4.2.1 MES朝着新一代MES的方向发展

(1)MES具有开放式、客户化、可配置、可伸缩等特性，可针对企业业务流程的变更或重组进行系统重构和快速配置；MES新型体系结构基于Web技术、支持网络化功能。

(2)集成范围更为广泛，不仅包括制造车间现场，而且覆盖企业整个业务流程，建立能量流、物流、质量、设备状态的统一数据模型，制定系统设计、开发标准，使不同厂商的MES与其他异构的企业信息系统可以实现互连与互操作。

(3)具有更精确的过程状态跟踪和更完整的数据记录功能，可实时获取更多的数据来更精确、及时地进行生产过程管理与控制，并具有多源信息的融合及复杂信息的处理与快速决策能力。

(4)新一代MES支持生产同步性和网络化协同制造，能对分布在不同地点甚至全球范围内的工厂进行实时化信息互联，建立过程化、敏捷化和级别化的管理。

4.2.2 MES成为智能工厂的核心

按照协同制造模式(collaborative manufacturing model，CMM)，智能工厂可以从三个维度来进行描述，如图5所示。生产是工厂所有活动的核心，MES是智能工厂三个维度的交叉点和关

图5 MES是智能工厂的核心

键点，是智能工厂的“大脑”。在智能制造时代，MES不再是只连接ERP与车间现场设备的中间层级，而是智能工厂所有活动的交汇点，是现实工厂智能生产的核心环节。

4.2.3 MES成为实现精益生产的关键环节

“精益生产”的理念是杜绝浪费和作业流程不间断，而非分批和排队等候的一种生产方式。精益生产系统综合了单件生产与大批量生产的优点，既避免了前者的高成本，又避免了后者的僵化，精益生产的思想需要融入数字化制造的各个环节，业务场景通过相关IT系统和业务的融合应用，将精益思想逐步固化在日常管理和IT系统中，并通过制度确保效果的持续化。MES是贯彻精益生产理念的一个平台。从传统精益推进到数字化精益，必须要经历信息化深度应用。

5 智能制造执行系统——SIMATIC IT

西门子的制造执行系统平台的名称是“SIMATIC IT”，是一套优秀的工厂生产运行系统，它提供了“模型化”的理念，可用于工厂建模和生产操作过程的模拟；它的整个功能体系都是依照功能以模块和组件的协同工作来执行的。

由图6可知，SIMATIC IT是一个系列产品，包含了几乎整个制造的各个方面和相关系统，其行业库更是覆盖从离散到流程的全行业。

6 全集成的系统概念

“全集成自动化(TIA)”是西门子自动化与驱动集团在1996年为响应市场对工业自动化过程控制系统的愈来愈高的要求而提出的概念。

TIA的概念起源于PLC系统的集成，并将所

图6 SIMATIC IT制造行业产品组合

有的功能推广到其他系统中，为生产线提供了一种优秀的解决方案，使控制任务基于一个单一的、集成各系统的、一致性的操作平台。

6.1 客户对自动化解决方案的需求

西门子全集成自动化系统从5个方面满足客户对自动化解决方案的需求，包括：纵向集成、横向集成、生产线可用性、可扩展性/模块化、开放性和标准。

6.2 全集成自动化解决方案的优势

对设计人员和用户而言，从最初的规划与设计，工程与实施，到安装与调试，运行与维护，以至系统升级改造，TIA使企业在整个产品生命周期中获得最高的生产力和产品质量，并显著降低项目成本。此外，TIA还能大大缩短产品上市和系统投入运行时间。TIA在所有的自动化任务中，创造了实际的附加价值。包括：

(1)一体化工程。在生产过程的所有阶段，由于一致的、全面的工程，使用户更节约时间，节省资金，省力。

(2)工业数据管理。通过实时访问所有重要的过程生产数据，客户有信心最大限度地进行节约型生产操作。

(3)工业通信。通过使用国际的跨供应商标准，无限的、一致的通信，最大限度地实现跨所有层级的透明度。

(4)工业信息安全。通过自动化安全机制的一致性使用，可以系统性地减小攻击给工厂和机器所带来的危险。

(5)安全集成。通过无缝安全地集成到标准的自动化技术中，TIA可以可靠全面地保护人身、机器以及环境的安全。

6.3 一体化的工程

由于TIA的统一性和开放性，使工程的一体化变得可能，大大提高工程的效率。

(1)TIA的统一性。通过一个单一的平台TIA博途，集成西门子所有基于控制的软件于一体，用户可以实现整个产品范围(从自动化系统以及驱动技术一直到现场设备)的高度集成，其优异特性充分体现在如下几个方面：统一的数据管理、统一的变量表、变量名自动映射、统一的编程、组态。

(2)TIA的开放性。TIA是一个高度集成和统一的系统，同时它也是一个具有高度开放性的系统。TIA的开放性体现在：对所有类型的现场设备开放、对办公系统开放并支持Internet。

(3)联合调试与联合编程。随着自动化的快速发展，CPU变得非常强大，一个CPU可能承担不同的控制任务，这样可能会有多个工程人员参与到同一个CPU进行调试。使用TIA博途平台进行调试，可以支持多人同时调试，在修改各自的程序时，系统会自动同步相互之间由于修改而产生的差异，从而保证工程调试的快速性。基于不同的应用，编程人员可能分别负责不同的子项目，这些项目中的设备还需要互通，通过TIA博途的设备代理功能可以非常方便地实现这些需求。一个大型的项目可能需要一个团队进行实施，在开发的过程中，项目间的数据可能需要实时交换，使用设备代理的方式保证不了工程的快速性和便利性，通过联合编程的方式，可以在一个局域网内共享一个大的项目，从而实现项目间的数据实时共享。

(4)远程维护。可以将一个项目放置在云端服务器中，工程人员可以通过Internet远程接入，实现对目标项目的维护和调试。

(5)过程的模拟与仿真。通过程序和过程的模拟和仿真，可以使设备在现场安装之前已经完成了大部分的调试工作。

(6)通过TIA实现高效工程并带来效益。由于TIA具有统一和共享的数据库以及开放的系统架构(可以在世界任何地方任何时间访问最新的数据和信息)，故在这种方式下，工作过程可以并行执行，同样也可以循序执行。

6.4 工业数据的管理

工业数据管理将生产过程中流转和采集到的各种数据经过综合管理，转化为更有价值的信息，并使企业内部能够实时地访问到工厂数据。工业数据管理能提高诊断效率，缩短停机时间，优化资源使用率。

(1)跨部门的横向集成。TIA通过横向数据管理，集成连接了整个生产链的各个部门，从原料接收到实际生产，再到装运出厂。

(2)跨各层的纵向集成。TIA通过从现场层到控制层，人机控制和监视层，生产执行层，最后汇总到ERP层实现纵向数据管理，来连接自动化金字塔的各个层级。生产工艺和过程参数在金字塔的各层级间传递，并且也融入到各种具体的生产活动中，来自于现场的生产和维护数据可以进一步精简，传递到金字塔的顶层，如此便可清楚地看到整个生产线的运行状态。

(3)工业数据管理可以提供多种维度和视角来视察和利用数据。

TIA的主要贡献是通过横向和纵向集成的数据管理来提升工厂的效率。

6.4.1 维护和诊断

基于设备数据采集管理和智能维护策略的组合，显著地带来了更高的可用性和更短的停机时间，从而提高了设备的利用率。TIA全集成自动化支持智能维护策略，可以实现自动维护工单的流程：基于故障的纠正性维护、基于状态的预防性维护、基于计划的日常维护、基于生产负荷的检修。

6.4.2 能源数据管理

SIMATIC B.Data是经过TUV认证的符合DIN EN ISO 50001标准的能源数据管理软件，能够通过能耗数据采集、管理、分析，帮助工厂实现能耗成本分析、能源采购预测、能源KPI计算和报表、能源/原料的平衡管理等功能，从而有效降低能源消耗，降低生产成本、提高工厂整体能效水平，减少二氧化碳排放。

6.4.3 归档和报表

基于TIA高效的数据采集平台和长期归档系统，可以归档管理巨量的生产历史数据，并基于实时和历史数据可以生成各种视角的生产报表，基于这些数据可以帮助车间进一步优化生产工艺流程，提升产品质量。

6.5 故障安全集成

作为TIA的一部分，安全集成确保了对人员、设备以及环境的保护，同时可以最大限度地保证系统的经济性和灵活性。

6.5.1 安全集成理念

不同国家已逐渐形成了普遍一致的机械制造技术标准和规定，基于法规确定的一致性，可以在实际中应用相应的欧洲统一标准。并在满足国家和欧盟标准的前提下，为生产商和操作人员提供法律保护。

6.5.2 设备安全的实现

不同阶段的设备安全需求如表1所示。

表1 设备安全

6.5.3 安全控制系统

(1)功能安全。功能安全依赖于系统或设备对输入的正确操作，它是全部安全的一部分。

(2)西门子 SIMATIC安全集成。安全集成是一个完整、通用的安全解决方案。

(3)安全集成系统及产品。

6.6 工业通信

(1)以太网和工业以太网。在办公和商业领域，以太网是当今最流行、应用最广泛的通信技术，具有价格低、通信速率和带宽高、兼容性好、软硬件资源丰富、广泛的技术支持基础和强大的持续发展潜力等诸多优点。

(2)PROFINET。PROFINET是基于工业以太网的开放的现场总线标准，它独立于供应商，用于生产自动化与过程自动化。通过 PROFINET 可以提高应用灵活性，可以大幅提升生产效率，稳步提升设备性能。

(3)工业无线通信。无线通信为工业通信的应用开辟了新的领域，无论是现代化工厂的局部还是优化的复杂的物流系统或者是生产线，基于无线远程通信、RUGGEDCOM WiN、工业无线局域网和WirelessHART，西门子均可提供工业无线通信的可靠解决方案。

(4)PROFIBUS(IEC 61158/61784)。PROFIBUS用于连接现场设备到自动化系统。PROFIBUS符合IEC61158/61784标准，是一种强大、开放、稳定的现场总线系统，具有很短的响应时间。

(5)AS-Interface(EN 50295/IEC 62026)。作为线缆束的一种经济替代方案，AS-Interface总线连接现场的器件仅通过一根两芯的电缆，在这一根电缆上同时传送数据和电源。

(6)IO-Link(IEC61131-9)。IO-Link是一个用于传感器执行器的开放标准，它实现了至现场过程最后一米的通信。

6.7 工业信息安全

随着数字化需求的日益增长，自动化的信息安全性变得越来越重要。工业信息安全是数字企业的核心要素，工业信息安全是数字化的一部分。

6.7.1 工业信息安全的防护理念

西门子工业安全理念包含了工厂安全，网络安全和系统完整性三个重要部分(图7)。

图7 西门子工业安全理念

6.7.2 工厂安全

工厂安全包括物理访问保护、安全管理两个方面。

6.7.3 网络安全

网络安全包括以下三个方面：网络分段和单元保护概念、办公网络和工厂网络联网的安全、远程访问的安全。

6.7.4 系统完整性

系统完整性意味着自动化系统的控制器组件，SCADA和HMI系统等，要具备防止未经授权和恶意软件的访问或者需要满足特殊需求(如专有知识等)的保护功能,包括在工厂网络中保护基于PC的系统、控制层级的保护。

7 企业间价值网络的横向集成

7.1 横行集成

横向集成指的是企业之间通过价值链及信息网络来实现资源整合。横向集成将企业内部的业务信息向企业外拓展，将其拓展至供应商、销售商、用户等，进而实现企业与企业、企业与产品之间的协同。

7.2 横向集成解决的问题

IT系统和企业计划过程也许是跨洲的，越洋的，分布在互联网所在的任何地方。价值网络所连的公司也可能分布在互联网所在的任何地方。CPS价值网络的横向集成是在世界范围网络制造的成功经验基础上(如A380飞机的制造)，在IoT和IoS的支持下实现的新的互联网网络制造,其机理如图8所示。

图8 价值网络横向集成

价值网络也包含了所连接的实体间的商业价值链。横向集成需要解决的问题如下：商业模式；不同公司间的合作形式；商业活动的持续发展；价值链链接的公司间的商业秘密保护；标准化策略；中长期的职工培训计划等。

7.3 横向集成与车间

高度的网络化使得产业链的信息集成更加便利，也为“工业4.0”时代的制造业革命带来了车间革命以外的新活力。在实现大规模个性化定制的过程中，产业链上游的企业可以集成下游的供应链信息，提高智能工厂的原材料供应能力。高度网络化的制造模式将智能工厂在价值链中的触角延伸到了传统工厂无法触及的地方。企业还可以通过服务互联网(IoS)提供类似目前消费互联网所提供的电子商务服务，或者通过应用商店的形式扩展产品的增值服务范围。

7.4 横向集成与网络化

工业互联网技术是“工业4.0”的横向集成技术赖以实现的基础，它可以将分布在全球范围内的智能工厂、公用设备、设计专家、生产工艺、专用设备或机器人，通过特定的CPS集成起来，生产出特定的智能产品,在全球范围内动态配置各类资源组成智能产品的智能生产线。

8 全流程的端到端集成

端到端集成指的是围绕客户价值进行的集成，围绕企业核心形成竞争优势，也因此能够提供最佳的用户体验。端到端的集成贯穿于产品的整个生命周期，包括原料供应、研发设计、生产制造、销售服务等各个环节。通过端到端的集成，产业链的领导企业可以获得竞争优势。

8.1 全流程的端到端集成

整个工业生产过程中需要实现端到端的数字集成，使现实世界和数字世界在产品的整个生命周期所包含的价值链的各个环节之间实现整合(图9)。所谓的“工业4.0”的端到端的数字化集成，就是用户可以通过互联网参与产品的研发与制造的各个环节。“工业4.0”中端到端的集成更强调的是各生产阶段的终端设备的集成。

图9 端到端的制造业业务场景模型

8.2 端到端——供应链要达到最佳的状态

“工业4.0”模式下，理想的状态是智慧工厂的下游都有共有的云，在云端集成了整个的供应链，实现物和物、服务和服务、人和人的对话。

8.3 端到端的解决方案

PLM关系集成模型可以用于描述企业中各项数字业务或者各个学科之间的关系。事实上，企业在信息化的过程中建立系统也正是为了解决众多的业务问题。从底层技术角度来看，只要实现对PLM关系集成模型中的关系的管理，就能实现端到端的整体协同，因此这是一种不错的解决方案。

8.4 全价值链端到端系统工程

跨越全价值链的端到端的数字化集成是指通过部署CPS系统，实现从产品需求到最终的产品交付的全流程覆盖。通过数字化建模等方法，在一个端到端工程工具链中，使得用户的所有需求信息与各个程序之间的相互依存关系能够标准化、准确、清晰、数字化高效地描述、确认和传递，最终完成制造过程并输出结果，且输出结果与当初的最初输入的需求完全一致，不产生任何偏差。

把CPS技术应用于基于模型的开发的设计生产过程中，通过端到端、模拟、数值等方法，可以实现从客户需求定义到产品设计加工，再到成品完成出库等各个方面的配置。

9 网络化的纵向垂直集成与网络化制造

纵向集成就是解决企业内部信息孤岛的集成，“工业4.0”所追求的就是在企业内部实现所有环节信息的无缝连接，这是所有智能化的基础。纵向集成是基于未来智能工厂中网络化的制造体系，实现个性定制生产，替代传统的固定式生产流程(如固化的流水线)的关键实现。

9.1 PDM与ERP集成

在企业信息化中，PDM与ERP分别被认为是涉及技术管理和信息化管理的两个不同领域。若能把PDM和ERP进行集成，即将产品开发与生产管理甚至仓储管理等打通，有效缩短产品形成周期，加速产品设计到制造领域的转化，从而从根本上促进企业的现代化进程，对企业生产活动具有十分重要的现实意义。

PDM与ERP的集成模式有以下3种：接口交换模式、封装集成模式、紧密集成模式。

9.2 ERP与MES集成

大多数同时实施ERP和MES的制造企业中，集成企业模型呈现出典型的三层结构，其结构如图10所示。

图10 集成企业模型

9.2.1 ERP与MES的集成分析

ERP与MES集成系统的信息传递具体如下：自上而下的信息流传递ERP系统的驱动数据(主要来源于客户订单和销售预测两个方面)至MES层，在MES层进行处理后将生成采购件的采购订单和自制件的工作订单；自下而上的信息流将底层控制系统的相关信息实时传送到MES层，再经MES处理后传送到ERP层。

9.2.2 ERP与MES的集成模式与方法

ERP与MES的集成模式主要有:封装调用集成模式、间接集成模式(基于可扩展标记语言(XML)的集成技术也属于间接集成模式)、直接集成模式(需要将两个系统分别对各自的数据库进行操作并交换数据)。

9.2.3 SAP制造业ERP与MES系统集成架构

SAP APO与独立的工业模块无缝集成在一起，组成一个完整的计划体系。这个计划体系可以完成从中长期的整体计划一直到分钟或秒一级的作业计划，从而构成整个信息化管理体系中的计划层。

9.3 PLM与MES集成

将PLM与MES实现集成，则PLM系统的设计数据与MES系统的相应管理模块可以同步进行，即可直接将产品要求、设计和制造信息与车间执行系统连接。PLM与MES的集成解决方案是一种无缝的途径，不仅可以提高生产灵活性，还可以提高生产速度，提供创新的产品和优化的方法。

PLM与MES系统之间可以实现紧密的系统集成，如Teamcenter与SIMATIC IT之间。两者的数据同步并非传统意义上的通过中间文件方式实现，而是通过底层函数互调实现的，全盘考虑数据传输的效率和完整性，保证企业是在一个统一数据源的基础上实现。

PLM系统将完整的产品数据包通过内部通道传递给MES系统，MES系统内部的各个模块分别负责接收和存储不同类型的产品设计数据。

10 案例

10.1 制造运营管理案例

10.1.1 成功案例1

青岛啤酒股份有限公司(以下简称“青岛啤酒”)成立于 1993 年，产品远销70多个国家和地区。青岛啤酒(揭阳)有限公司位于广东省揭阳市揭东区经济开发新区，是一家新建的生产工厂，总投资8亿元人民币，公司选用目前国际一流的啤酒生产设备。

10.1.1.1 企业信息化应用总体现状

(1)Oracle EBS系统。该系统已经在青岛啤酒成功应用10年以上。

(2)作业成本系统。该系统已经在10多家分公司成功实施。

(3)KM(知识管理)系统。

10.1.1.2 信息化项目详细情况

青岛啤酒(揭阳)有限公司在设计初期即确立了打造一个一流的自动化、信息化的示范生产基地的目标，由此，公司引入了西门子的 SIMATIC IT MES系统。

青岛啤酒对信息战略的总体规划框架如下：围绕啤酒生产进行六大改善——品质改善、效率改善、质量改善、队伍改善、安全改善、资源改善，为提升企业核心能力提供信息化技术支持，满足管理进一步由定性向定量、由静态到动态、由事后到实时的转变要求，达到增强企业综合能力、创建“一流啤酒制造工厂”的总体目标。信息系统的层级结构如图11所示。

图11 青岛啤酒(揭阳)有限公司信息系统架构图

如今，生产车间中的每一包物料、每一个操作都成了鲜活的个体，它们的整个生命历程都有清晰的印记，无论你身处何方，都可以掌控远在千里之外的生产车间的实时运行状况，真正让管理者与操作车间实现零距离。

10.1.1.3 企业信息化的未来发展规划

青岛啤酒拟在总部建一套集团化MES，用于采集及对比分析全国各家工厂的相关数据，将各工厂服务器内的数据用一个标准的协议发送到中心工厂服务器，如此就可以在总部对各工厂的生产进行实时、直观的对比分析。

10.1.2 成功案例2

京信通信成立于1997年，是一家集研发、生产、销售及服务于一体的移动通信设备专业厂商，致力于为客户提供无线优化、传输与接入的整体解决方案。京信通信注重自主研发和技术创新，在广州科学城设有总部研发基地，在中国南京、美国弗吉尼亚州及加利福尼亚州分别设有研究所，拥有国内外专利1000余项。

10.1.2.1 企业信息化应用总体现状

京信通信公司目前有多个系统平台在使用：

(1)SAP。8年的企业级ERP应用。

(2)PLM。6年的PLM系统应用。

(3)ATS(automatic testing system)。自动测试系统为一套测试数据采集系统，管理所有测试设备，集中记录所有测试数据。

(4)MES。MES集成了SAP与ATS，管理生产执行。

10.1.2.2 信息化项目详细情况介绍

为打造一流的数字化工厂，京信通信引入了西门子的SIMATIC IT MES。京信通信的MES是面向制造企业车间级的信息化解决方案，旨在帮助公司提升制造生产管理能力，解决生产黑洞问题，提升产品品质，提高生产效率，通过条码技术对生产环节的即时数据进行采集、控制、监控和分析处理，为产品提供全程可追溯管理，从而帮助制造企业实现更加精益化的生产管理、降低成本、减少作业人员、改进工艺工序、应对客户要求等。

10.1.2.3 企业信息化的未来发展规划

在京信通信广州工厂实施MES只是京信通信数字化生产运营管理(MOM)的一个开端， MES 为数字化工厂的制造执行奠定了基础。要实现产品送到客户手中的整个过程细节都数字化，使得用到自身产品的所有工程项目以及分公司都在统一的信息化管理平台下，则供应链与物流的信息化管理必然是整个生产运营管理的一个重要部分，这也是京信通信的下一步发展规划。

10.2 产品全生命周期管理案例

自20世纪80年代起，济南二机床集团有限公司(以下简称“济南二机床”)就已开始应用CAD，并自主开发了电气CAD、机构分析、企业资源规划(ERP)及产品数据管理(PDM)等软件系统。济南二机床的工程师发现，若能扩展三维CAD技术的应用，就有机会进一步提高企业的产品设计质量，但公司原有的CAD系统已远远不能满足其要求，于是，工程师决定引入市面上更加成熟的三维CAD软件，助其实现全三维应用。

济南二机床的产品是按订单生产的，产品品种多、技术含量高、结构复杂，设计和制造过程的难度非常大。济南二机床对各种商业软件系统进行了详细的比对分析，最终选择了产品生命周期管理软件专家Siemens PLM Software的Solid Edge。

济南二机床的产品BOM复杂，单台产出涉及的零部件达一万种左右。在激烈的市场竞争推动下，产品设计和更新速度加快，产品设计通常会被反复修改和完善，其产品的BOM也会随之发生相应的变化。为此，工程师希望可以最大限度地利用设计阶段的BOM信息，消除“信息孤岛”问题。

Solid Edge的实施明显提升了济南二机床的产品设计质量、研发效率。Solid Edge允许工程师直接利用所有的资源进行关联设计和同步修改，大大提高了设计效率。同时，三维进阶前期准备工作的开展，促使济南二机床的基础数据得到了全面整合、梳理和规范，为以后信息化工作的展开打下了坚实的基础。

10.3 全集成自动化案例

在制造行业中，生产效率和生产力是迈向成功的两大重要因素。在复杂的机器和工厂生产中，工程组态尤为重要。在工程组态早期阶段，即可实现高效应用，从而使生产运行更快速、更灵活和更智能。为此，西门子推出了一款卓越的解决方案：全集成自动化(TIA)。

西门子推出的这一款工业自动化系统TIA是所有自动化组件高效协作的典范，能极大地缩短工程组态时间，从而在大幅提升系统灵活性的同时显著降低成本和面市时间。

全新工程设计软件平台——TIA博途将所有的自动化软件工具集成在统一的开发环境中。TIA包含西门子大部分产品线，主要有SIMATIC STEP7、SIMATIC WinCC和SINAMICS StartDrive V12。

作为宝马集团全球最先进工厂之一的沈阳铁西工厂全面应用了西门子TIA解决方案，在SIMATIC Manager集成环境下使用了PLC编程软件STEP7，还配合着使用了西门子LIS超宽带实时定位识别系统，且集成了PROFIsafe安全技术解决方案。

目前，中信戴卡与西门子合作，在秦皇岛总部和浙江宁波分厂投入建设三条新的轮毂压铸线，其中两条已经投入生产，产能均达到220万件/年。借此，中信戴卡开始积极尝试生产方式的转型，依托西门子最新的自动化软件平台——TIA博途，双方共同打造面向未来的统一工程平台，将轮毂生产从人力制造转向机器制造。TIA博途的使用将能够实现统一的电子化数据和权限管理、高效的信息集成以及高效的质量管控三方面的变化。

11 结语

智能制造的关键核心是数字化、网络化和智能化。数字化关键技术,如产品数据管理技术、虚拟制造技术、快速成型技术、计算机辅助检测技术、数字控制技术等均为智能制造的基础技术。智能制造是建立在数字制造的基础上的更前沿阶段，其实现离不开数字制造的基础，《智能制造之路:数字化工厂》一书通过全面描述数字化生产的相关关键技术与软件平台，希望能够为中国企业在智能制造时代顺利完成数字化转型提供借鉴。