智能制造：德国、美国、日本和中国的发展现状

一、智能制造概述

从国际发展水平看，前三次工业革命的迅速发展推动了信息技术与制造业的结合，第一次工业革命从工厂手工业发展到机器大生产，以蒸汽机为标志人类社会进入“蒸汽时代”；第二次工业革命以电力的广泛应用为标志，社会进入“电气时代”；第三次工业革命以电子信息技术的发展为标志，诞生了第一款PLC（Programmable Logic Controller，可编程控制器），生产自动化水平进一步提高；正在进行的第四次工业革命则强调电脑与人工智能的深度学习，开始应用CPS（Cyber Physical System，信息物理融合系统），具体如图13-1-1所示。

图13-1-1　工业革命的四个阶段

20世纪80年代人工智能首次出现在制造业领域，90年代智能制造技术和智能制造系统初步形成，至科技加速发展的21世纪，智能制造因相关信息技术的大力推行成为研发热点。其主要是将智能技术、网络技术和制造技术等现代科技手段广泛应用于产品的管理和服务中，同时满足产品在制造过程中的分析、推理、感知等动态需求。此种模式改变了制造业中的生产方式和人机关系，因此，智能制造是科学、技术与制造业的深度融合而非单一的技术改造，智能制造与传统制造的对比，如表13-1-1所示。

表13-1-1　智能制造与传统制造的对比

二、智能制造在各国的发展和应用

智能制造在各国的发展和应用各有不同。德国“工业4.0”旨在通过深度应用信息技术，将制造业向智能化转型；美国“工业互联网”是基于互联网技术，使制造业的数据流、硬件、软件实现智能交互；日本智能制造则是借助物联网技术实现制造业变革；中国制造2025的实质是通过“互联网+工业”的深度融合，实现制造业转型升级，赋予国家间产业竞争的新内涵。下面对德国、美国、日本以及中国的智能制造做进一步阐述。

（一）德国“工业4.0”

“工业4.0”在德国被认为是第四次工业革命，其实质是德国凭借制造业根基，借助互联网升级制造业，并以此促进本国的经济发展。基于此背景，德国提出“工业4.0”战略及相关的智能制造发展举措，以确保德国的制造业强国地位并引领全球的智能制造发展方向。

“工业4.0”概念包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式，可用一个核心、双重战略、三项集成、三大主题、五个特征、八项举措来概括，如表13-1-2所示。

表13-1-2“工业4.0”的内容

（二）美国“工业互联网”

“工业互联网”的本质是以机器、零部件、控制系统、信息系统、产品以及人之间的网络互联为基础，实现从单个机器到生产工厂的智能决策和动态优化，带动工业革命和网络革命两大革命性转变，具体模块如图13-1-2所示。工业互联网的三要素为智能设备、智能系统和智能决策，与“工业4.0”相比，更注重软件、网络和大数据，目标是促进物理系统和数字系统的融合。

图13-1-2　美国工业互联网

“工业互联网”在客户的需求分析、客户关系管理、生产过程中的质量管理、设备的健康管理、供应链管理、产品的管理和服务等方面都大量地依靠数据进行开发和维护。基于此特性美国在21世纪初提出了“产品全生命周期管理”（Product Lifecycle Management, PLM）的概念，核心是对整个生命周期范围内，对所有与产品相关的数据进行管理，目的是全生命周期的增值服务和实现到设计端的数据闭环。

（三）日本物联网升级制造

在智能制造发展初期，日本即于1989年提出智能制造系统，且在1994年启动了先进制造国际合作研究项目。2015年1月，日本政府发布了《机器人新战略》，将发展重点集中在机器人研发领域并提出成为“世界第一的机器人应用国家”等口号，在同年成立了物联网升级制造模式工作组。2016年12月8日，标志着日本智能制造独创性的顶层框架——日本工业价值链参考框架正式发布，为应对以德国“工业4.0”为代表的全球制造业升级战略，日本的第4次工业革命主要瞄准物联网、大数据和人工智能，拟通过机器人革命计划协议会，以工业机械、中小企业为突破口，探索领域协调及企业合作的方式，并利用物联网推进实验室，加大与其他领域合作的新型业务的创出。

近年来，日本制造业出现三个新现象：一是采用“小生产线”的企业增多，如本田公司通过新技术和工艺改革将生产线缩短了40%，建成了世界最短的高端车型生产线；二是采用小型设备的企业增多，如日本电装公司改革铝压铸件的生产设备，生产线成本降低了30%，设备面积降低了80%；三是机器人、无人机、智能工厂的突破，如佳能公司成为世界首个数码照相机无人工厂。

（四）中国制造2025

中国是全球制造业第一大国，但近年来面临人工低成本优势丧失、技术后发优势不足、核心技术创新力不够等困境，依靠传统的粗放发展模式难以在全球发展浪潮中保持竞争力，调整生产模式、升级产业结构势在必行。

借助“工业4.0”平台，中国依据国内制造业现状制定了发展规划。《中国制造2025》确立了“一二三四五五十”的总体结构，即一个目标、两化融合、三步走、四项原则、五条方针、五大工程、十个领域，具体如表13-1-3所示。

表13-1-3“中国制造2025”的内容

续表

（五）各国智能制造情况对比

各国根据国情采用不同的参考框架，德国采用RAMI4.0（Reference Architecture ModelIndustry4.0，工业4.0参考架构模型）；美国采用IIRA（Industrial Internet Reference Architecture，工业互联网参考架构）；日本采用IVRA（Industrial Value Chain Reference Architecture，工业价值链参考架构）；中国采用中国工业4.0参考框架，具体如表13-1-4所示。

表13-1-4　各国智能制造的对比

三、服装智能工厂

（一）服装智能工厂架构

“工业4.0”可根据智能制造流程分为三个层次，以对应不同的产品阶段，如图13-1-3所示。底层是由工厂自动化即传感器、数据采集器、控制器所组成的智能工厂层，该层以生产设备为主，属于产品智能制造中的执行层，核心为对所生产产品的质量与成本的控制；中间层是由MES（Manufacturing Execution System，制造执行系统）、ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源计划）、APS（Advanced Planning and Scheduling，进阶生产规划及排料系统）及PLM中的工艺制订等几大模块构成的智能生产层，与生产车间直接联系的MES系统涵盖数据采集、详细计划、调度等过程，注重生产管理的高效性；处于顶层的是与客户需求相关联的个性化的产品定制与相关服务，包括了C2B2B2S（把消费需求端当作原点，把供应端当作终点，并让S服务商参与其中的产业价值链）等互联网+技术与PLM的需求管理、研发等环节，关键在于产品的创新能力与服务质量。

图13-1-3　工业4.0层次金字塔

智能制造系统的关键体现在智能工厂上，智能工厂是集设备智能化、管理现代化、信息计算机化为一体的新型生产模式，充分融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术、通信技术和人工智能技术。(www.xing528.com)

智能工厂在组成上分为企业层、管理层、操作层、控制层及现场层。企业层统一对产品研发和生产准备进行管控，管理层、操作层、控制层、现场层通过网络互联满足管理生产现场的业务要求。综合来说，智能工厂的运行需要各层级的配合。

以服装智能工厂为例，其架构主要包括大数据、ERP、HR（Human Resource，人力资源）、OA（Office Automation，办公自动化）等系统在内的智能管理；CAD（Computer Aided Design，计算机辅助设计）、MTM（Made to Measure，量身定制）、PDM（Product Data Management，产品数据管理）、PLM等系统支持下的智能设计；MES系统支持下的智能制造；WMS（Warehouse Management System，仓库管理系统）、WCS（Warehouse Control System，仓储控制系统）、SCM（Supply Chain Management，供应链管理）等系统支持下的智能供应链几部分，实现协同生产。同时需要智能装备和IDC（International Data Corporation，互联网内容提供商）智能基础架构提供的硬件及Fw（Fireworks）软件协助，依据标准体系，运用云计算、物联网、AR（Augmented Reality，增强现实技术）、VR（Virtual Reality，虚拟现实技术）等智能技术实现智能工厂的数字化运作，如图13-1-4所示。

（二）服装智能工厂信息流通

以服装企业智能工厂的设计为案例，智能制造中的信息流通主要如图13-1-5所示。其中涉及CRM（Customer Relationship Management，客户关系管理系统）、CAM（Computer Aided Manufacturing，计算机辅助制造）、CAPP（Computer Aided Process Planning，计算机辅助工艺设计）、OMS（Order Management System，订单管理系统）、BOM（Bill of Material，物料管理）、GST（General Standard Time，标准工时）和FMS（Flexible Manufacture System，柔性制造管理）等系统。

图13-1-4　服装智能工厂架构

图13-1-5　各系统间的物流关系

智能工厂体系应涵盖企业层、管理层、操作层、控制层和现场层的各大模块系统、智能化设备以及强大的信息网络系统，才能保证数据与信息传递的流畅性、可靠性。

四、服装智能制造关键技术

未来的服装智能致力于打造服装智能工厂，主要依托于人工智能、机器人、物联网、大数据、传感器、云计算、3D打印、模式识别、VR/AR等技术的发展。

（一）VR/AR

虚拟现实（VR）和增强现实（AR）被认为是两种不同的技术，VR（图13-1-6）主要是通过计算机技术生成一种模拟的场景，将多源信息进行融合，实现三维动态的视景交互与实体行为的系统仿真。AR则是以现实世界中一定时间与空间范围内难以感知的视觉、听觉、味觉等信息为载体，通过电脑等科学技术对其进行模拟仿真后再叠加，将虚拟的信息应用到真实世界以便被人类感官所感知。随着智能制造的快速发展，虚拟现实已逐渐向工业领域方向渗透，对制造业的研发、生产、管理、服务、销售和售后市场等各环节均产生影响，进一步推动了智能制造的发展。运用VR技术的虚拟车间可基本实现和物理车间同步，如图13-1-6所示。

图13-1-6　虚拟车间

（二）AI

AI即人工智能（Artificial Intelligence），该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。

2016年，在纽约大都市时装庆典上，模特卡罗莱娜·科库娃（Karolina Kurkova）身穿由英国设计工作室玛切萨（Marchesa）与IBM（International Business MachinesCorporation，国际商业机器公司）认知主义机器人“沃森”（Watson）合作设计的“认知主义长裙”，如图13-1-7所示；2016年9月，美国西雅图的初创公司Sewbo宣布其研发出了世界上第一个自动化制衣系统，如图13-1-8所示；2017年，阿迪达斯中国供应商、江苏天源服饰在美国的工厂研发出全自动缝纫机器人Sewbot，每22秒钟就能生产一件T恤，一条生产线仅需要1名工人便可独立操作完成，如图13-1-9所示。

图13-1-7　人机合作设计的长裙

图13-1-8　自动化制衣系统

图13-1-9　美国Sewbot缝制机器臂

以上可以看出，人工智能在服装领域已取得初步成效。根据未来的趋势预测，各行业的应用需求以及消费者升级发展的需要将有效激活人工智能产品的活跃度，促进人工智能技术和产业发展。

（三）3D打印

3D打印技术是基于虚拟三维模型的增材制造技术，属于快速成型技术，以数字化模型文件为基础，采用分层加工、叠加成型的方式逐层增加材料来打印真实物体。

2010年，艾里斯·范·荷本（Iris van Herpen, IVH）设计了首个在T型台上展示的3D打印服装——Crystallization（结晶），之后多次在时装周推出3D打印系列；著名服装设计师黄玛丽（Mary Huang）和三维模型专家Jenna Fizel第一次制作出真正意义的3D打印泳衣，名为“尼龙12”，为世界首款比基尼泳衣（图13-1-10）。创新的服装增材制造（3D打印产业）技术及复合衣服材料，未来能够进一步满足消费者的个性化需求，实现快速定制生产。2015年，英国公司Tamicare取得了3D打印纺织工艺和生产系统相关专利，并宣布正式运作全球首个3D打印生产线。该生产线可将需要上百项单独程序的运动鞋生产步骤缩减至3步，同时实现环保生产。

图13-1-10　3D打印服装设计作品

未来几年，3D打印将获得长足发展，如牵手云制造，采用“互联网+3D打印”的全新商业模式——“云打印”，有商业影响力的平台将不断涌现。从材料角度说，非金属的3D打印研究较早，目前已形成规模化产业，根据《中国制造2025》重点领域的文件指示，金属材料的3D打印将成为未来的发展方向之一。就打印方式而言，未来的3D打印产品具备3D扫描功能，并在5～10年内实现全彩色，还可通过单一打印机实现多材质的高质量高速度输出。

（四）物联网

物联网（Internet of Things, IoT）是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。物联网就是物物相连的互联网，含有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，即物物相息。物联网三项关键技术为传感器技术、RFID（Radio Frequency Identification，无线射频识别技术）和嵌入式系统技术。

目前，加工M2M（Machine to Machine，设备与设备之间）网络连接并云端化，物联网迈入智造时代（图13-1-11）。

图13-1-11　IoT物联网发展

从概念上讲，工业物联网是一个物与互联网服务相互交叉的网络体系，可实时影响所有工业生产设备，人与设备、设备之间、设备与产品、乃至产品与客户/管理/物流等可自发进行连通与交流，并自动向最优解决方案调整，从而构建一个具有高度灵活性、个性化、利用最少资源进行最高效率生产的工业生产体系。总的来说，即把工业自动化设备与企业信息化管理系统联动起来，实现工厂的数字化管理。

在制造业领域，工业物联网的本质就是通信，包括机器与机器、机器与人以及与管理执行系统互联，在这个过程中，将产生大量的工业数据，而且随着柔性化生产的需求，未来的工业数据将呈几何级增长。因此，传统的软件平台无法承载这些海量数据以及大数据分析，软件平台云端化已是大势所趋。此外，在物联网大幅应用的同时，网络安全也将是未来物联网研究和应用的重要方向。