第4章
智能制造的关键技术

4.1　智能制造的基本架构和模型

4.1.1　美国工业互联网参考架构模型（IIRA 4.0）

美国工业互联网联盟（IIC）由GE联合AT&T、思科、IBM和英特尔于2014年3月发起，由对象管理组织（OMG）管理。工业互联网要实现技术创新、互联互通、系统安全和产业提升均离不开标准化的引领。2015年6月，IIC发布工业互联网参考架构IIRA 4.0（Industrial Internet Reference Architecture 4.0）。在工业领域建立新物联网能力的过程中，工业互联网参考架构（IIRA）是重要的第一步，将帮助开发者更快反应。借助IIRA 4.0可以创造新方法来组织工业应用，从设计主导向实用主导转变。IIRA 4.0为工业互联网系统的各要素及相互关系提供了通用语言，在通用语言的帮助下，开发者可为系统选取所需要素，从而更快地交付系统实现。

IIC发布的参考架构（IIRA 4.0）包括商业视角、使用视角、功能视角和实现视角4个层级（源自ISO/IEC/IEEE 42010：2011）。

（1）商业视角

从商业视角来看，在企业中建立工业互联网系统之后，利益相关者的企业愿景、价值观和企业目标被更多聚焦。它进一步明确了工业互联网系统如何通过映射基本的系统功能达到既定目标。这些问题都是以企业为主体，特定的企业决策者、产品经理和系统工程师会对此产生兴趣，比如如何将商业实现与复杂系统流程对接。

（2）使用视角

使用视角指出系统预期使用的一些问题，它通常表示为涉及在最终实现其基本系统功能的人或逻辑用户活动序列。这些问题通常牵涉系统工程师、产品经理和其他利益相关者，包括参与到工业互联网系统规范制定和代表最终使用的用户。

（3）功能视角

功能视角聚焦工业互联网系统中的功能元件，包括它们的相互关系、结构、相互之间的接口与交互，以及与环境外部的相互作用，来支撑整个系统的使用活动。该视角确定了商业、运营、信息、应用和控制五大功能领域，对系统组件建筑师、开发商和集成商有强大的吸引力。

（4）实现视角

实现视角主要关注功能部件之间通信方案与生命周期所需要的技术问题。这些功能部件通过活动来实现协调并支持系统能力。此视角所关注的问题与系统组件工程师、开发商、集成商和系统运营商有密切联系。

IIRA 4.0论述了系统安全、信息安全、弹性、互操作性、连接性、数据管理、高级数据分析、智能控制、动态组合九大系统特性。

（1）系统安全

系统安全是系统运转的主要核心问题，单个组件的安全不能保证整个系统的安全，缺乏系统行为预测前提下很难预警系统安全问题。

（2）信息安全

为了解决工业互联网中的安全、信任与隐私问题，必须保障系统端到端信息安全。

（3）弹性

弹性系统需要有容错、自我配置、自我修复、自我组织与计算的自主计算概念。

（4）互操作性

工业互联网系统由不同厂商和组织的不同组件装配而成，这些组件需确保基于兼容通信协议的相互通信功能，基于共同概念模型互相交换与解释信息，基于交互方期望在重组方式下相互作用。

（5）连接性

无处不在的连接是工业互联网系统运行的关键基础技术之一，针对系统内的分布式工业传感器、控制器、设备、网关和其他子系统，有必要定义新的连接性功能层模型。

（6）数据管理

工业互联网系统数据管理包含涉及从使用角度考虑的任务角色和从功能角度考虑的功能组件的具体协调活动，如数据分析、发布与订阅、查询、存储与检索、集成、描述和呈现、数据框架和权限管理。

（7）高级数据分析

分析先进的数据处理过程将来自传感器的数据进行转换，从而提取具有特定功能的有效信息，给运营商提供有见地的建议，支持实时业务与运营决策。

（8）智能控制

提出智能控制相关的概念模型，并就如何建立智能弹性控制提出关键的概念。

（9）动态组合

工业互联网系统需要对各种来源的分散组件进行安全、稳定和可扩展组合。这些组合通常基于不同协议，提供可靠的端到端服务。总体来说，工业互联网参考架构（IIRA）将现存的和新兴的标准统一在相同的结构中，与此同时，IIC正建立垂直领域应用案例分类表，在参考架构下体系化推进应用。

4.1.2　德国工业4.0参考架构模型（RAMI 4.0）

德国提出的RAMI 4.0（Reference Architecture Model Industrie 4.0）即工业4.0参考架构模型，它代表了德国对工业4.0所进行的全局式的思考。有了这个模型，各个企业尤其是中小企业，就可以在整个体系中寻找到自己的位置。也就是说，在对工业4.0的讨论中需要考虑不同的对象和主体。其对象既包括工业领域不同标准下的工艺、流程和自动化；也包括信息领域方面，如信息、通信和互联网技术等。为了达到对标准、实例、规范等工业4.0内容的共同理解，需要制定统一的框架模型作为参考，对其中的关系和细节进行具体分析。

在德国工业4.0工作组的努力之下，2015年3月，德国正式提出了工业4.0的参考架构模型（RAMI 4.0），从产品生命周期/价值链、层级和架构等级3个维度，分别对工业4.0进行多角度描述的一个框架模型。

第一个维度是在IEC 62264企业系统层级架构的标准基础之上（该标准是基于普度大学的ISA-95模型，界定了企业控制系统、管理系统等各层级的集成化标准），补充了产品或工件的内容，并由个体工厂拓展至“连接世界”，从而体现工业4.0针对产品服务和企业协同的要求。

第二个维度是信息物理系统的核心功能，以各层级的功能来进行体现。具体来看，资产层是指机器、设备、零部件及人等生产环节的每个单元；集成层是指一些传感器和控制实体等；通信层是指专业的网络架构等；信息层是指对数据的处理与分析过程；功能层是企业运营管理的集成化平台；商业业务层是指各类商业模式、业务流程、任务下发等，体现的是制造企业的各类业务活动。

第三个维度是价值链，即从产品全生命周期视角出发，描述了以零部件、机器和工厂为典型代表的工业要素从虚拟原型到实物的全过程。具体体现为3个方面：一是基于IEC 62890标准，将其划分为模拟原型和实物制造两个阶段；二是突出零部件、机器和工厂等各类工业生产部分都要有虚拟和现实两个过程，体现了全要素“数字孪生”特征；三是在价值链构建过程中，工业生产要素之间依托数字系统紧密联系，实现工业生产环节的末端链接。此处以机器设备为例，虚拟阶段就是一个数字模型的建立，包括建模与仿真。在实物阶段主要是实现最终的末端制造。

目前公布的RAMI 4.0已经覆盖有关工业网络通信、信息数据、价值链、企业分层等领域。对现有标准的采用将有助于提升参考架构的通用性，从而能够更广泛地指导不同行业企业开展工业4.0实践。

RAMI 4.0对于德国产业界来说，是继“工业发展的四个阶段划分”观点之后，又一个新的成果，是对工业4.0理念进一步的明确和阐述。其意义主要体现在以下两个方面。

① 有助于凝聚产业界共识，加快推动大企业实施工业4.0战略。工业4.0参考架构模型RAMI 4.0实际上是为德国国内企业明确了一个通用的工业4.0概念，能够对企业部署新的基础设施、应用新的技术、形成新的标准指明方向。作为工业4.0的主要推动机构，德国“工业4.0平台”以RAMI 4.0架构所界定的各项功能为目标，正在积极推进信息技术、制造技术、激光感应技术等跨界技术的集成试验。目前已搭建测试床32个，形成应用案例237个，部分研究成果在德国的大企业中进行了实施。

② 有助于聚合中小企业，提升中小企业参与积极性。德国有330多万个中小企业，它们是德国经济的支柱和推动力量，这些中小企业虽然规模不大，但都是在某一个制造领域的领先者。对于工业4.0，大部分中小型企业仍持观望态度，都在等待合适的市场框架形成。根据德国联邦贸易与投资署专家此前的研究，2011年德国工业4.0概念提出之后，参与的企业主要是特定产业领域中的大企业和大机构（如博世、西门子等），但中小型企业的参与度却始终很低。RAMI4.0明确了新的标准和技术框架，使得中小企业有机会参与未来工业体系建设过程，从而提升中小企业的参与度，加快推进工业4.0战略在德国整个产业界中的落实。

2016年4月的汉诺威工业博览会，德国工业4.0和美国工业互联网联盟两大组织的核心成员共同发表了主题演讲，希望发挥两大平台的综合优势，简化技术选择，提升互操作性，加速全球标准化。而德国总理默克尔也欣然表态，“我很高兴看到工业4.0平台正在与美国工业互联网联盟基于参考架构开展标准化方面的合作，这将加速工业4.0的实现，而当我们开始了标准化的工作，我们就站在了非常有利的位置上。”

而在2016年6月的工业互联网联盟会议上，博世公司作为工业4.0和工业互联网联盟连接的主要主体，宣布了两大联盟正在以博世力士乐在洪堡（Homburg）的工厂为依托，共建首个“智能制造设备维护”（smart manufacturing facility operation）测试床。该测试床的主要目的是实现生产计划排产的优化，降低峰值能源消耗，其架构也基于IIRA的三层架构来实现。目前，这一测试床已成为美德两大阵营深化合作的试验田。

4.1.3　中国智能制造参考架构模型

加快推进智能制造，是落实工业化和信息化深度融合、打造制造强国的战略举措，更是我国制造业紧跟世界发展趋势、实现转型升级的关键所在。“智能制造、标准先行”。为解决标准缺失、滞后及交叉重复等问题，充分发挥标准在推进智能制造发展中的基础性和引导性作用，指导当前和未来一段时间内智能制造标准化工作，2015年，工业和信息化部、国家标准化管理委员会联合发布了《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》（以下简称“建设指南”）。

“建设指南”明确了建设智能制造标准体系的总体要求、建设思路、建设内容和组织实施方式，从生命周期、系统层级、智能功能3个维度建立了智能制造标准体系参考模型，并由此提出了智能制造标准体系框架，框架包括“基础”“安全”“管理”“检测评价”“可靠性”5类基础共性标准和“智能装备”“智能工厂”“智能服务”“工业软件和大数据”“工业互联网”5类关键技术标准及在不同行业的应用标准。计划到2020年，建立起较为完善的智能制造标准体系，制定500项以上智能制造标准，基本实现基础共性标准和关键技术标准全覆盖，智能制造标准在企业得到广泛的应用验证，在制造业全领域推广应用，促进我国智能制造水平大幅提升，我国智能制造标准国际竞争力显著提升。

国家智能制造标准体系按照“三步法”原则建设完成。

第一步，通过研究各类智能制造应用系统，提取其共性抽象特征，构建由生命周期、系统层级和智能功能组成的三维智能制造系统架构，从而界定智能制造标准化的内涵和外延，识别智能制造现有的和缺失的标准，认知现有标准间的交叉重叠关系。

第二步，在深入分析标准化需求的基础上，综合智能制造系统架构各维度的逻辑关系，将智能制造系统架构的生命周期维度和系统层级维度组成的平面自上而下依次映射到智能功能维度的5个层级，形成智能装备、智能工厂、智能服务、工业软件和大数据、工业互联网五类关键技术标准，与基础共性标准和重点行业标准共同构成智能制造标准体系结构。

第三步，对智能制造标准体系结构分解细化，进而建立智能制造标准体系框架，指导智能制造标准体系建设及相关标准立项工作。

智能制造系统架构通过生命周期、系统层级和智能功能3个维度构建完成，主要解决智能制造标准体系结构和框架的建模研究。

1. 生命周期

生命周期是由设计、生产、物流、销售、服务等一系列相互联系的价值创造活动组成的链式集合。生命周期中各项活动相互关联、相互影响。不同行业的生命周期构成不尽相同。

2. 系统层级

系统层级自下而上共五层，分别为设备层、控制层、车间层、企业层和协同层。智能制造的系统层级体现了装备的智能化和互联网协议（IP）化，以及网络的扁平化趋势。具体如下。

① 设备层级包括传感器、仪器仪表、条码、射频识别、机器、机械和装置等，是企业进行生产活动的物质技术基础。

② 控制层级包括可编程逻辑控制器（PLC）、数据采集与监视控制系统（SCADA）、分布式控制系统（DCS）和现场总线控制系统（FCS）等。

③ 车间层级实现面向工厂/车间的生产管理，包括制造执行系统（MES）等。

④ 企业层级实现面向企业的经营管理，包括企业资源计划系统（ERP）、产品生命周期管理（PLM）、供应链管理系统（SCM）和客户关系管理系统（CRM）等。

⑤ 协同层级由产业链上不同企业通过互联网共享信息实现协同研发、智能生产、精准物流和智能服务等。

3. 智能功能

智能功能包括资源要素、系统集成、互联互通、融合共享和新兴业态五层。

① 资源要素包括设计施工图纸、产品工艺文件、原材料、制造设备、生产车间和工厂等物理实体，也包括电力、燃气等能源。此外，人员也可视为资源的一个组成部分。

② 系统集成是指通过二维码、射频识别、软件等信息技术集成原材料、零部件、能源、设备等各种制造资源。由小到大实现从智能装备到智能生产单元、智能生产线、数字化车间、智能工厂，乃至智能制造系统的集成。

③ 互联互通是指通过有线、无线等通信技术，实现机器之间、机器与控制系统之间、企业之间的互联互通。

④ 融合共享是指在系统集成和通信的基础上，利用云计算、大数据等新一代信息技术，在保障信息安全的前提下，实现信息协同共享。

⑤ 新兴业态包括个性化定制、远程运维和工业云等服务型制造模式。