杂谈：一文了解工业 4.0

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发布于: 2020 年 10 月 21 日
本文转自“雨夜随笔”公众号，欢迎关注
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工业4.0是中国乃至全世界对下一代工业的规划和期许。我们知道每次工业革命都伴随着行业的兴衰更替。所以工业4.0的内容对于每一个和工业有关的行业都息息相关。今天我们简单来看一下工业4.0的内容，来看一下对我们个人未来的职业规划有什么帮助意义。
历史工业发展历史经历了如下的阶段：
工业1.0：机械制造时代，即通过水力和蒸汽机实现工厂机械化，时间大概是18世纪60年代至19世纪中期。
工业2.0：电气化与自动化时代，即在劳动分工基础上采用电力驱动产品的大规模生产，时间大概是19世纪后半期至20世纪初。
工业3.0：电子信息化时代，即广泛应用电子与信息技术，使制造过程自动化控制程度进一步大幅度提高。从20世纪70年代开始并一直延续至现在。
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到如今各国开始提出工业4.0的规划，特别是一些工业制作强国，比如中美德日。工业4.0是实体物理世界与虚拟网络世界融合的时代，产品全生命周期、全制造流程数字化以及基于信息通信技术的模块集成，将形成一种高度灵活、个性化、数字化的产品与服务新生产模式。
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“工业 4.0 将嵌入式系统生产技术与智能生产过程连接 起来，从而开启了一个全新的技术时代，并将给行业、 生产价值链以及商业模式带来重大转变。”
——德国联邦外贸与投资署
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各国对工业4.0的规划虽然不尽一样，但是基本上都离不开以下两点：
互联：这个互联包含两个方面，一方面是万物互联，互联的不仅包括生产的产品，还包括生产的流程，设备，公司，甚至于不同国家。也就是符合工业4.0的产品，企业和国家都应该能够相互联合，达到更大规模的生成效应。另一方面是现实世界和虚拟世界的相连，在工业4.0中，最大的特点就是现实世界在数据世界的虚拟化，也就是实体的数据化。得益于计算力和网络等基础设施的发展，一个工厂甚至于一个城市都可以进行虚拟化。而工业4.0就要达到现实世界和虚拟世界的相连，现实世界不断喂数据给虚拟世界，虚拟世界也会进行各种分析来反馈现实世界的进展。
数字化：工业4.0是在工业3.0上的基础上进行发展的，也就是电子信息技术。在互联网的基础上进一步发展成物联网，在工业4.0的设计中，无论是产品还是流程都应当全部数字化，这样可以降低工业生产的成本并且提高效率。
架构中国2019年8月27日，在2019智博会期间举办的工业互联网高峰论坛上，工业互联网产业联盟发布《工业互联网体系架构2.0》。
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工业互联网体系架构中分为四个部分：业务，功能，技术和实施。
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业务方面，除了原有的能力层和应用层，商业层，工业4.0还包括一个产业层。也就是对于工业4.0的规划站在了更高的角度。最终是要实现产业的数字化，网络化和智能化。
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而站在功能视图上来看，工业4.0的一大重点就是数据互通，也就是打通各个行业的数据，同时支持各种形式的网络互连。实施方面也涉及到了产业领域。
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实施方面，从设备到产业，可以说整个工业4.0成功将某个产业纳入到统一的平台中，这样打破了信息孤岛，能够产生更大规模的产业效应。
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技术方面，工业4.0设计到原本的制造技术，同时加入了互联网相关的信息技术。同时基于当前新产生的融合技术。在设计方面除了兼顾原有技术外，对新技术也留有了一定的空间。
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美国IIRA（Industrial Internet Reference Architecture）由美国工业互联网联盟（Industrial Internet Consortium , IIC）发布，最新版本为v1.9版，2019年6月19日发布。
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IIRA注重跨行业的通用性和互操作性，提供一套方法论和模型，以业务价值推动系统的设计，把数据分析作为核心，驱动工业联网系统从设备到业务信息系统的端到端的全面优化
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美国工业互联网联盟发布的工业互联网参考架构
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德国RAMI4.0（Reference Architecture Model Industrie 4.0）即工业4.0参考架构模型，深度聚焦于制造过程和价值链的生命周期，为其建立了一个比较完整的三维模型。
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这个模型在对在制造环境里不同环节单元的功能的分析、它们之间的互操作性的需求的辨认，以及对相应的标准制定和采用，都十分有价值。
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更值得关注的是与其相关的工业4.0部件模型，对包括数字化的零部件、设备、产线、车间、工厂、甚至信息化系统在内的所有资产提供一个统一的CPS模型，描述其功能、性能和状态，并为它们之间的交互，从通讯协议、句法和语义，提供统一的界面。其广泛实施，对推动制造环境各个系统的全面互联互通，将会起着非常大的作用。
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日本日本工业价值链促进会（Industrial Value Chain Initiative，IVI）是一个由制造业企业、设备厂商、系统集成企业等发起的组织，旨在推动“智能工厂”的实现。2016年12月8日，IVI基于日本制造业的现有基础，推出了智能工厂的基本架构《工业价值链参考架构（Industrial Value Chain Reference Architecture ，IVRA）》。
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从制造业一直追求的质量、成本和效率（产出）传统要素加上环保要求的管理角度出发，结合生产环境的资产（人、流程、产品和工厂）角度和作业流程（计划、执行、查验和反应）角度，细分出智能制造单元，对信息化在生产过程的优化，作了细致的分析，进而提出了智能制造的总体功能模块架构，在不同的（设备、车间、部门和企业）层次上，分析知识/工程流程（相当于产品链）和供给流程（相当于价值链）的各个环节的具体功能构成，颇具有独到之处。
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目前德国RAMI 4.0和美国IIFA已经开始了对接工作，来消除彼此架构上面的不兼容现象。而我国也和德国开始了互相认证的合作。在工业4.0的大背景下，各国都将进一步促进万物互联的情景。
数字孪生数字孪生是工业4.0新提出的概念，也是工业4.0非常重要的内容。我们先来看一下网上的定义：
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数字孪生是现实实体的数据化表现，包括实体的信息，流程以及相关的系统。对于数字孪生来说有两个重要概念，第一个就是模型，也就是一类实体的抽象。第二个就是基于模型生成的实例，对应着每一个实体。在数字孪生中，每一个实体都应该有其唯一对应的数字实例。
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数字孪生不仅仅是现实物体的数字模拟，而是一个更大的范围，包括对物体的操作，状态，相关的流程和系统，都有其模拟的对应。
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数字孪生是物联网里面的概念，它指通过集成物理反馈数据，并辅以人工智能、机器学习和软件分析，在信息化平台内建立一个数字化模拟。这个模拟会根据反馈，随着物理实体的变化而自动做出相应的变化。理想状态下，数字映射可以根据多重的反馈源数据进行自我学习，从而几乎实时地在数字世界里呈现物理实体的真实状况。数字映射的反馈源主要依赖于各种传感器，如压力、角度、速度传感器等。数字映射的自我学习（或称机器学习）除了可以依赖于传感器的反馈信息，也可以是通过历史数据，或者是集成网络的数据学习。后者常指多个同批次的物理实体同时进行不同的操作，并将数据反馈到同一个信息化平台，数字映射根据海量的信息反馈，进行迅速的深度学习和精确模拟。
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一个好的数字孪生软件设计要从实体开始一步步抽象模拟，到最终的孪生对象，我们参照XMPRO将孪生对象分为三种：状态，操作和具体模拟。从实体（Entity）抽象出具体的数据描述，然后通过抽象和分析，生成最终的孪生对象。
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对行业的影响工业4.0如果按照规划进行，对于行业或者说是个人来说有什么影响呢？我们可以按照规划来看。
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初期在变革的初期，需要大量能够实现架构关键技术的人才，也就是上图中国工业互联网技术体系中的技术，其中有些是已经成熟的技术，有些却是新的技术， 比如数字孪生，工业AI，工业区块链等。以及对于标准和架构理解深的人。
成熟期当架构总体实现了之后，那么工业4.0就需要关注其中可以迭代的部分，或者说是需要不断新建的技术，比如数字孪生模型，工业AI模型等。同时，基于工业4.0产生的大量数据而生产的分析，展示的技术都会在这一时刻得到应用。
后期工业4.0如果已经完全成熟，那么各个企业或者国家间的互联，兼容的计划都会被提上来，那么对于标准理解深的人或者架构的人又重新纳入到需求中。
参考阅读一文解读工业互联网 (转)：
https://www.cnblogs.com/IT-Evan/p/12142286.html
Digital Twins: The Ultimate Guide：
https://xmpro.com/digital-twins-the-ultimate-guide/
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