一個維度是制造業的生命周期，從開始做計劃、設計到建造、運營和優化、再到后面的日常維護和升級改造。

另一個維度是對制造業的不同能力階梯。

工業互聯網能把所有的設備、傳感器、機器人都連接起來，對于設備本身的情況有更多的了解，更重要的是有了這些信息之后如何對生產過程進行持續的改善。從制造業生命周期的角度，工業互聯網能夠對工廠關注的三個主要方面：產能效率、正常運行時間（uptime）、產品合格率都帶來變革，為整個制造業生命周期的各個環節提供新的思路。

比如，電子工廠在組裝手機、電腦等產品時，一般工廠的做法是工人靠精密制具來保證組裝的精度。每個組裝的環節都需要有通過檢測，測試結果決定上一道工序能否通過。一般的工廠不能追溯到前面的流程，而工業互聯網能夠調整組裝過程中需要的參數。以手機為例，假設里面各種組件的組裝精度為30微米，依據最后的檢測結果，組件的公差一直在一側有往50微米的偏差。使用工業互聯網，這種生產數據能夠通過工業互聯網的形式反饋到設計層，通過分析、確定及調整前面工藝中某一個組裝環節的參數，即可消除掉系統性誤差。這說明通過工業互聯網得到生產工藝里的實際數據能夠實現最終生產質量改善，無論是從能力階梯的角度還是從生命周期的角度都體現出工業互聯網的價值。

隨著外部要素變化，無論是全球還是中國，近10年工業機器人的發展速度有些讓人吃驚。在全球范圍內，工業機器人每年保持15%至20%的增長率。而在中國，根據ABB的數據，2017年中國工業機器人市場增長率超過50%。

從產品和技術來看，自上世紀70年代以來，工業機器人的結構和應用技術變化并不大，大多數工業機器人用于完成重復性、簡單枯燥的，甚至危險的工作。目前工業機器人主要應用在有產能、產量需求的規模化生產中，比如汽車、電子、食品飲料等行業。由于汽車工業規模效應明顯，汽車行業一直是工業機器人應用最廣泛的行業。從去年開始，由于中國市場需求的增加，電子行業變成了工業機器人的最大的用戶。同時，機器人也應用于食品飲料、金屬制品和塑料制品等傳統行業。

應用方面，未來物流和零售行業由于對人力的需求高，產業規模發展快，將成為機器人新的應用領域。無論是倉庫還是物流行業本身所需要的分揀工作；無論是上貨、補貨還是零售貨架管理，都是適合機器人的應用場景。因此物流和零售行業將是下一個發展的新興行業，也是機器人從工業向服務行業滲透的開始。

由于老齡化和不斷提升的人工成本，在歐洲，對于機器人的需求從大型工廠逐步向中小型工廠甚至小作坊企業滲透。對于中小企業來說，生產特點是小批次多品種，生產過程要不停的切換，使用傳統的工業機器人將耗費過多的切換時間。因此，中小企業需要小型靈活的產品，機器人的易用性是關鍵。

如果和計算機產業發展類比，目前工業機器人還處于“巨型機”階段，機器人的“個人電腦”時代還沒有到來。回顧計算機從發明到普及的歷史，價格降低、體積減小、應用易于操作并且用戶友好的圖形界面，是最終使計算機從實驗室走入千家萬戶的三個重要因素。類似的，成本、人機協作安全性、易用性是機器人從工業滲透到其他領域的限制因素。在機器人從工業向消費領域滲透的過程中，人機交互是制約機器人發展的因素之一。無論是從工業還是其他場景，機器如何與人更好的交互？在工作和生產過程中更好的協助人去完成工作？人工智能為解決這些問題帶來可能性。在人機交互的可靠性方面，技術上目前還有待突破。在工業機器人方面，現在工廠里的機器人能夠分毫不差的執行指令而不犯錯，是因為工程化的設計、安裝、調試，需要通過指令在生產線上操作。而未來的理想狀況是，機器人能夠像學徒工一樣，通過更自然的方式與人交互，能夠在人的指導下從學徒工變成熟練工。

未來理想中的工廠是將機器人、人工智能與物聯網技術結合的智能工廠。

• 生產線配有傳感器,采集生產流程各階段中產品與設備的相關數據；

• 機器人自主協同工作，完成各項復雜任務；

• 生產加工站自主工作或協同工作，根據制造流程調整前段工序的情況；

• 攝像頭采集的視覺數據，檢測到規格不符的情況觸發自動校正流程。

• 工廠通過制造網絡的測試數據控制產品質量，基于軟件管理傳感器和客戶數據，系統具備自主學習能力、做出決策的能力。

• 智能制造能夠徹底改變生產流程，通過設備的傳感器收集預測性維護信息、改進庫存和產能信息，實現交付和物流的優化，保持產品質量、提升產能，增加工廠的靈活性，適應小批量多品種的生產要求。

ABB海德堡工廠已經通過應用智能制造技術，使用7臺機器人協作，產量提升了兩倍，并且能夠制造8000種產品，實現了更靈活的生產過程。

數字化不能解決所有問題。數字化不是最終目的，而是在更高層面上服務于不同目的的運營工具。針對不同行業，每家公司明確自己的本質需求：

要解決的核心問題是什么？

先自動化、再數字化，還是兩步一起走？

企業最核心的是產能問題，還是要解決多品種、小批量的問題？

對于不同的問題，解決的思路、方式也都不一樣。整體而言，中國制造業需要轉型，需要向產業鏈上游拓展，去提供價值更高的服務。對企業來說，目前并沒有固定模式，企業需要按自身特點摸索選擇適合的路徑。

基于多年為中國制造業服務的經驗，張暉認為，在部分行業中，中國工廠與世界其他地區的工廠差異甚微，有些方面甚至領先。例如，目前中國是最大的汽車生產與銷售國，在汽車行業中國工廠的數字化程度、建設方式、經營方式與國外差異不大。北亞地區是電子行業的重要生產版圖，中國、日本、韓國、臺灣等地區的生產方式是全球領先的。在電子行業，中國生產某些類電子產品的組織形式和產業規模都是國外所沒有的。這意味著中國制造業在技術升級方面蘊含著巨大的機會，也可能會由于自身的特點衍生出獨具創新性的模式并且復制到其他地區。

對于服務中國制造業產業升級，機器人制造企業和互聯網企業各自將承擔什么樣的定位？張暉認為，兩者之間更大的可能性是合作。

無論是美國互聯網巨頭還是中國本土互聯網企業并不具備工業制造方面的實踐經驗；而機器人制造企業不擅長做網絡基礎平臺。

作為設備提供商，工業機器人的價值在于對所服務的產業具有專業知識，涉及到具體的制造工藝領域，工業機器人公司有幾十年甚至更久的歷史積累，這與互聯網公司是相互補充的關系。

ABB與互聯網公司有不同程度的合作，目前ABB Ability的云服務是基于微軟Azure平臺的。未來工業機器人企業和互聯網企業從不同的角度為制造業提供解決方案，相輔相成。

來源：超說未來

打造工業4.0智能工廠離不開這五大產業鏈

在智能工廠里，機器和設備將具有提升的自我優化和自主決策的能力。這與今日運行固定程序操作的情況形成了鮮明的對比。下面將從傳感器、工業以太網、工業軟件、工業機器人和智能物流五方面分析！

1.上游行業–傳感器

　近年來，傳感器正處于傳統型向新型傳感器轉型的發展階段。新型傳感器的特點是微型化、數字化、智能化、多功能化、系統化、網絡化，它不僅促進了傳統產業的改造，而且可導致建立新型工業，是21世紀新的經濟增長點。

　不管“工業4.0”還是“中國制造2025”，其實最本質的變化是智能化生產，但是看來，傳感器是整個智能化的關鍵。因為“工業4.0”和“中國制造2025”最核心的方面是智能制造，不管網絡化還是數字化，最前端都將是智能化，但所有的這些都將離不開傳感器。

　傳感器產業作為國內外公認的具有發展前途的高技術產業，以其技術含量高、經濟效益好、滲透能力強、市場前景廣等特點為世人矚目。

　2007-2014年我國傳感器行業得到較好的發展，行業工業總產值總體呈上升趨勢，在GDP中的占比維持在0.10%-0.15%之間。

　在國家大力加強傳感器的開發和應用的一系列政策引導和支持下，我國傳感器行業面臨良好的發展前景，未來成長空間可期。

2.上游行業–工業以太網

　工業以太網作為一種高效的局域網絡，從誕生之初，就擔負著傳感器數據傳輸、生產設備控制等功能，是現代工業自動化生產體系中的重要組成部分和工廠信息化的基礎。它的構建也就成為智能工廠建設的核心。

　如果說第三次工業革命的自動化，僅是將生產過程作為對象，對其進行信息技術的應用。工業4.0將信息技術的應用大幅擴大，進而衍生出“智能工廠”的概念。它的關鍵技術是信息技術。

　工業以太網，互聯互通、實時控制，進而實現安全、節能將是智能工廠的核心技術。具體而言，包括生產設備聯網實現自律協調作業的M2M，通過網絡獲取大數據的應用，開發、銷售、ERP、PLM、SCM等業務管理系統與實際生產過程之間的協同等。

　因為現代智能工廠有四大關鍵點：一是要連接所有網絡以拿到數據。二是要有智能機器。三是大數據，將所有設備、所有人連接后，所有數據都大批量傳送到智能終端上。四是分析，得到數據后從中抓取出應用趨勢來，提高設備狀態的檢測和預測水平。要形成高速傳輸、大數據，保證實時性、安全性和節能就變得十分關鍵。這正是工業以太網構建的要旨。

3.中游行業–工業軟件

　智能工廠將是工業軟件產品創新的主線。機器層面，提高設備智能水平，改善性能和生產效率；車間層面，加強機器間通信協作，提高生產線的協同水平；工廠層面，優化和調度多車間、多生產線等生產資源，實現生產能力、供應鏈及市場需求的動態匹配。

4.中游行業–工業機器人

　近兩年隨著國家戰略性新興產業的提出，兩化融合的穩步推進，中國智能制造裝備領域得到了全社會范圍的廣泛關注。隨著產品性能提升的內在需求增加和中國勞動力價格上漲，產業轉型升級的壓力不斷加大。工業機器人作為智能制造領域的代表，在產業轉型升級的過程中正發揮著越來越重要的作用。

　工業機器人作為高科技裝備，無論在推動國防軍事、智能制造、資源開發，還是在培育發展未來機器人產業上都具有重要意義。目前一些新興的中低端市場也迅速擴大，如工程機械領域，某些過去傳統的勞動密集型企業如石化、糧食、建材、化肥、飼料等領域市場需求也迅速發展起來。近年來，通過拓展下游應用服務，開拓傳統市場接納新興生產方式，家電、軌道交通、船舶等領域是機器人未來應用的主戰場。在一般工業應用的新領域，如光伏產業、動力電池制造業，包括酒類、飲料、乳業、糖等在內的食品工業，以及化纖、玻璃纖維、五金打磨、冶金澆鑄、醫藥等行業，都有工業機器人的應用空間。

5.下游行業–智能物流

　《2016-2020年中國智能工廠深度調研及投資前景預測報告》中指出，智能物流是工業4.0核心組成部分，是降低社會倉儲物流成本的終極方案：在工業4.0的智能工廠框架中，智能物流倉儲位于后端，是連接制造端和客戶端的核心環節。與美國、日本國外發達國家相比，單位GDP中我國的倉儲成本占比是其他國家的2-3倍，并且這一差值近些年來呈現逐步擴大的趨勢，而智能物流倉儲系統具備勞動力成本的節約、對租金成本的節約、管理效率的提升等方面優勢(我們估算自動化倉儲在保證同等儲存能力的條件下，可至少節約70%以上的土地和80%以上的勞動力)，是降低社會倉儲物流成本的終極解決方案。

　　多重因素影響下，智能物流設備在諸多領域成為企業替代人工、謀求轉型升級的不二選擇，物流領域也不例外。智能化物流裝備正是在這樣的背景下逐漸發展起來的。雖然從短期看，采用智能化物流裝備會導致企業投入增加，然而從長遠發展來看，智能化裝備給企業帶來的人力成本的節約和效率的提升，將使企業持續受益。

智能工廠發展趨勢

　智能工廠將更加智能、靈活和動態。

　制造工藝的組織將不同，會與整個生產鏈協同–從供應商到物流到產品的生命周期管理–跨越企業的各個部門緊密相連。

　各個生產步驟將實現無縫連接。影響的過程將包括：工廠和生產規劃；產品開發；物流；企業資源規劃(ERP)；制造執行系統(MES)；控制技術；現場的各個傳感器和執行器。

　在智能工廠里，機器和設備將具有提升的自我優化和自主決策的能力。這與今日運行固定程序操作的情況形成了鮮明的對比。

（來源：產業智能官）