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摘要：在信息化蓬勃发展之际，智能化的战略呼啸而来。作为德国提出的高科技战略计划，“工业4.0”的概念逐渐进入大众的视野并成为全球信息产业与工业最为关注的热点。“工业4.0”定义了以智能制造为主导的第四次工业革命，通过将信息物理系统全面嵌入生产制造的各个环节，建立强大的“智能工厂”，进一步“人工化”。该文对工业4.0在智能制造中的运用进行分析。
关键词：工业P4.0；智能制造；运用
中图分类号：F424 文献标识码：A 文章编号：2095—6487（2018）02—0031—02
0引言
智能制造的概念源于人工智能的研究，一般认为包括智能制造系统与智能制造技术。就智能制造系统而言，需要满足在实践过程中不断成长，充实自身的知识库，同时具备搜集信息、理解信息、自我学习、自主判断与行为规划等能力。就制造业的各个制造环节来看，人工智能技术的应用已经较为广泛，而制造的智能化则是自动化制造的重要发展趋势。与此同时，“工业4.0”概念的提出，又为智能技术在工业制造上的应用提供了重要的思路。
1工业4.0概述
工业4.0是以智能制造为主导的第四次工业革命或革命性生产方法，是德国政府提出的一个高科技战略计划，由德国联邦教育及研究部和联邦经济技术部联合资助，其目的在于提高制造业的智能化水平。基于工业4.0的战略计划，建立具有较高的资源效率与适应性以及人因工程学的智慧型制造工厂，以便在价值流程与商业流程中对制造商、商业伙伴和客户进行有效整合。就工业4.0的实现来看，物联网以及网络实体系统为其技术基础，借助相应的信息系统，对生产过程中所涉及的生产要素以及资源要素进行有效整合，将其集中于以信息技术与互联网技术为核心的平台上。工业4.0的主要目标为建设智能工厂，实现智能制造，包括工业互联网、工业大数据、工业机器人、云计算、3D打印、工业网络安全、知识工作自动化、人工智能和虚拟现实技术为工业4.O的九大支柱技术。
2工业4.0在智能制造中的应用
“工业4.0”是智能时代下，工业领域的新一轮革命，即借助工业相关的信息化技术与智能技术促进工业的智能化变革。基于智能技术在制造业中的应用，将企业的信息化从车间伸长延伸至整个工厂的生产运营乃至整条供应链，能够较好的实现智能制造。以下对“工业4.0”在智能制造中的应用进行分析。
2.1信息化体系的集成
在“工业4.0”概念下，生产过程中所涉及的资源要素以及生产要素都将集成于信息化体系中。通过信息化体系的集成，借助相应的集成化软件或者集成化系统实现，能够将制造企业生产运营的各个环节进行有效整合，串联价值创造链，以达到优化生产过程的目的。在应用集成化软件系统后，制造相关的各个环节将得到紧密联系。与此同时，各个制造企业之间合作与交流也将得到加强。在“工业4.0”背景下，实现生产要素与资源要素的整合存在一定的难度，尤其是集成化软件系统的实现，受到系统不一致性等因素的影响，极易出现技术框架不一致或者代码版本不同等问题。
在实施决策环节中，“智能物流”是“工业4.0”项目的第一大主题，即通过物联网、物流网以及互联网对物流资源进行整合，建立一体化的信息体系，从而充分发挥现有物流资源供应方效率，快速匹配需求方的服务需求并给予物流支持。基于“工业4.0”的集成化理念，在系统设计与实现上，应当考虑到一体化设计理念，以及系统所使用的终端设备，实现全业务流程、信息数据、全天候和全员参与的高效连接与协同办公。另一方面，在系统的设计上，还需要考虑数据的安全性与可靠性、硬件的兼容性与终端设备的兼容性、移动互联网网络架构等因素，充分满足制造企业智能化、多元化和供应链互联互通的发展趋势。
2.2工厂生产的智能化
在“工业4.0”概念下，生产制造自动化的发展趋势为智能化制造，即在现有自动化生产的基础上，结合人工智能相关技术，实现“智能工厂”的构建。智慧型工厂建设的研究重点是生产过程与生产系统的智能化以及生产设备、设施的网络化分布。与此同时，在预测与决策过程中，还需要给予智能制造一定的数据支持。因此，还需要对生产涉及的各个环节的生产数据等进行有效整合，建立相应的数据链。
在实施决策环节中，“智能工厂”为“工业4.0”项目中的第二大主题。就“智能工厂”的实现来看，数据的系统整理有着极为重要的作用。数据的分类应当结合制造生产的实际情况，以多维形式进行，其划分的主要依据为用途的差异。此外，在数据的搜集过程中，应当保证数据的准确性与真实性。在做好数据搜集的基础上，建立数据链能够对具体实施环节中数据的有效应用起到积极作用。结合数据的实际用途直接链接各个相关数据并形成新的数据，能够为科学合理的预测与决策分析提供重要的数据支持。
2.3智能化管理模式
在“工业4.0”概念下，生产过程的智能化涉及到整个企业的生产制造管理、物流管理以及人机互动等诸多方面。智能制造管理模式中，知识的价值地位较为重要，而知识经济作为继工业经济后的主体经济形式，在制造业的未来经济发展过程中具有极为重要的意义。因此，在智慧型制造工程的建设中，应当结合智能制造的发展趋势，建立相應的智能化管理模式，以匹配新的生产经营模式。在生产周期管理中，对产品生产的整个周期进行有效管理，即从产品需求开始，直至产品被淘汰为止，完成这一周期的有效管理，能够帮助制造企业及时了解产品生产制造的现状，以及产品制造各个环节中存在的问题。在此基础上，完成生产制造的相关决策与预测，采取最为有效的方式，降低整个生产制造过程的成本，增加企业的经济效益。受到科技迅速发展与数据交互技术的推广应用等因素的影响，企业在智能制造的实现过程中，更加倾向于长久的生命周期，这也在一定程度上导致了产品生命周期向系统生命周期的演变。就优秀生命周期模型的实现方法而言，需要在进行多层次解析的基础上进行系统建模，确保层次划分依据的合理性，以及最终所获得的生命周期模型，能够较好的渗透到生命周期管理的各个环节和各个阶段中。
在实施决策环节中，“智能生产”为“工业4.0”项目的第三大主题。基于当前日益激烈的市场竞争环境，新一代智能化生产技术的受益者与使用者逐渐成为制造企业的发展方向。与此同时，成为先进工业生产制造技术的创造者以及供应者也是制造企业奋斗的目标。就“智能生产”中智能化平台的开发与应用来看，在资源集成的背景下通过智能化技术实现产品的一体化生产，能够在降低生产成本的同时，对产品的种类以及功能等进行科学、合理的扩充，以满足客户的多样化需求。工业4.0时代下要提高智能装备制造商的生产力，首要任务是为“智能生产”的实现铺好路，即在现有制造技术与制造流程的基础上，结合企业自身的特色进行优化与升级，不断提升制造的自动化程度与智能化水平，完善整个供应链。在智能管理方面，应当重视信息化系统、信息化软件的开发，结合智能制造下管理的复杂性等特点，综合嵌入式软件与管理软件的作用，以实现科学合理的问题分析、预测与决策等。
3结束语
当前我国工业发展仍然面临一些问题，在德国“工业4.0”以及美国“再工业化”等战略计划提出的同时，智能制造技术逐渐成为各国工业发展的重心。传统的、封闭的生产制造系统将被取代，在下一轮工业革命来临之际，制造企业要站稳脚跟，就必须做好准备，建立更为完善的信息化体系，对生产流程、生产技术与管理模式进行优化升级，迎接智能制造的到来。
关键词：工业P4.0；智能制造；运用
中图分类号：F424 文献标识码：A 文章编号：2095—6487（2018）02—0031—02
0引言
智能制造的概念源于人工智能的研究，一般认为包括智能制造系统与智能制造技术。就智能制造系统而言，需要满足在实践过程中不断成长，充实自身的知识库，同时具备搜集信息、理解信息、自我学习、自主判断与行为规划等能力。就制造业的各个制造环节来看，人工智能技术的应用已经较为广泛，而制造的智能化则是自动化制造的重要发展趋势。与此同时，“工业4.0”概念的提出，又为智能技术在工业制造上的应用提供了重要的思路。
1工业4.0概述
工业4.0是以智能制造为主导的第四次工业革命或革命性生产方法，是德国政府提出的一个高科技战略计划，由德国联邦教育及研究部和联邦经济技术部联合资助，其目的在于提高制造业的智能化水平。基于工业4.0的战略计划，建立具有较高的资源效率与适应性以及人因工程学的智慧型制造工厂，以便在价值流程与商业流程中对制造商、商业伙伴和客户进行有效整合。就工业4.0的实现来看，物联网以及网络实体系统为其技术基础，借助相应的信息系统，对生产过程中所涉及的生产要素以及资源要素进行有效整合，将其集中于以信息技术与互联网技术为核心的平台上。工业4.0的主要目标为建设智能工厂，实现智能制造，包括工业互联网、工业大数据、工业机器人、云计算、3D打印、工业网络安全、知识工作自动化、人工智能和虚拟现实技术为工业4.O的九大支柱技术。
2工业4.0在智能制造中的应用
“工业4.0”是智能时代下，工业领域的新一轮革命，即借助工业相关的信息化技术与智能技术促进工业的智能化变革。基于智能技术在制造业中的应用，将企业的信息化从车间伸长延伸至整个工厂的生产运营乃至整条供应链，能够较好的实现智能制造。以下对“工业4.0”在智能制造中的应用进行分析。
2.1信息化体系的集成
在“工业4.0”概念下，生产过程中所涉及的资源要素以及生产要素都将集成于信息化体系中。通过信息化体系的集成，借助相应的集成化软件或者集成化系统实现，能够将制造企业生产运营的各个环节进行有效整合，串联价值创造链，以达到优化生产过程的目的。在应用集成化软件系统后，制造相关的各个环节将得到紧密联系。与此同时，各个制造企业之间合作与交流也将得到加强。在“工业4.0”背景下，实现生产要素与资源要素的整合存在一定的难度，尤其是集成化软件系统的实现，受到系统不一致性等因素的影响，极易出现技术框架不一致或者代码版本不同等问题。
在实施决策环节中，“智能物流”是“工业4.0”项目的第一大主题，即通过物联网、物流网以及互联网对物流资源进行整合，建立一体化的信息体系，从而充分发挥现有物流资源供应方效率，快速匹配需求方的服务需求并给予物流支持。基于“工业4.0”的集成化理念，在系统设计与实现上，应当考虑到一体化设计理念，以及系统所使用的终端设备，实现全业务流程、信息数据、全天候和全员参与的高效连接与协同办公。另一方面，在系统的设计上，还需要考虑数据的安全性与可靠性、硬件的兼容性与终端设备的兼容性、移动互联网网络架构等因素，充分满足制造企业智能化、多元化和供应链互联互通的发展趋势。
2.2工厂生产的智能化
在“工业4.0”概念下，生产制造自动化的发展趋势为智能化制造，即在现有自动化生产的基础上，结合人工智能相关技术，实现“智能工厂”的构建。智慧型工厂建设的研究重点是生产过程与生产系统的智能化以及生产设备、设施的网络化分布。与此同时，在预测与决策过程中，还需要给予智能制造一定的数据支持。因此，还需要对生产涉及的各个环节的生产数据等进行有效整合，建立相应的数据链。
在实施决策环节中，“智能工厂”为“工业4.0”项目中的第二大主题。就“智能工厂”的实现来看，数据的系统整理有着极为重要的作用。数据的分类应当结合制造生产的实际情况，以多维形式进行，其划分的主要依据为用途的差异。此外，在数据的搜集过程中，应当保证数据的准确性与真实性。在做好数据搜集的基础上，建立数据链能够对具体实施环节中数据的有效应用起到积极作用。结合数据的实际用途直接链接各个相关数据并形成新的数据，能够为科学合理的预测与决策分析提供重要的数据支持。
2.3智能化管理模式
在“工业4.0”概念下，生产过程的智能化涉及到整个企业的生产制造管理、物流管理以及人机互动等诸多方面。智能制造管理模式中，知识的价值地位较为重要，而知识经济作为继工业经济后的主体经济形式，在制造业的未来经济发展过程中具有极为重要的意义。因此，在智慧型制造工程的建设中，应当结合智能制造的发展趋势，建立相應的智能化管理模式，以匹配新的生产经营模式。在生产周期管理中，对产品生产的整个周期进行有效管理，即从产品需求开始，直至产品被淘汰为止，完成这一周期的有效管理，能够帮助制造企业及时了解产品生产制造的现状，以及产品制造各个环节中存在的问题。在此基础上，完成生产制造的相关决策与预测，采取最为有效的方式，降低整个生产制造过程的成本，增加企业的经济效益。受到科技迅速发展与数据交互技术的推广应用等因素的影响，企业在智能制造的实现过程中，更加倾向于长久的生命周期，这也在一定程度上导致了产品生命周期向系统生命周期的演变。就优秀生命周期模型的实现方法而言，需要在进行多层次解析的基础上进行系统建模，确保层次划分依据的合理性，以及最终所获得的生命周期模型，能够较好的渗透到生命周期管理的各个环节和各个阶段中。
在实施决策环节中，“智能生产”为“工业4.0”项目的第三大主题。基于当前日益激烈的市场竞争环境，新一代智能化生产技术的受益者与使用者逐渐成为制造企业的发展方向。与此同时，成为先进工业生产制造技术的创造者以及供应者也是制造企业奋斗的目标。就“智能生产”中智能化平台的开发与应用来看，在资源集成的背景下通过智能化技术实现产品的一体化生产，能够在降低生产成本的同时，对产品的种类以及功能等进行科学、合理的扩充，以满足客户的多样化需求。工业4.0时代下要提高智能装备制造商的生产力，首要任务是为“智能生产”的实现铺好路，即在现有制造技术与制造流程的基础上，结合企业自身的特色进行优化与升级，不断提升制造的自动化程度与智能化水平，完善整个供应链。在智能管理方面，应当重视信息化系统、信息化软件的开发，结合智能制造下管理的复杂性等特点，综合嵌入式软件与管理软件的作用，以实现科学合理的问题分析、预测与决策等。
3结束语
当前我国工业发展仍然面临一些问题，在德国“工业4.0”以及美国“再工业化”等战略计划提出的同时，智能制造技术逐渐成为各国工业发展的重心。传统的、封闭的生产制造系统将被取代，在下一轮工业革命来临之际，制造企业要站稳脚跟，就必须做好准备，建立更为完善的信息化体系，对生产流程、生产技术与管理模式进行优化升级，迎接智能制造的到来。