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在CPS作用下，智能工厂以网络化分布式生产设施实现智能化生产过程。现以汽车网络化分布式生产线为例（见图1-3），其具有以下特点：形成动态生产线，车辆成为智能产品，可通过CPS的处理模块在装配车间自主移动；动态生产线重新组合以满足不同车型和配置的需要，可随时响应生产线问题（如瓶颈），而不被约束；同步开发生产工艺系统、生产控制系统。
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图1-3 网络化分布式生产
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（2）双重战略：成为领先的市场和供应商
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工业4.0给德国制造业带来了非常大的发展潜力。越来越多的德国工厂配备信息物理系统，这将改善德国制造业的生产效率，进而做强德国制造业。同时，CPS技术的发展也为出口技术和产品提供了重要的机遇。由此，工业4.0是德国制造业撬动市场潜力的杠杆，通过采用双重战略，即一方面在制造业中装备CPS，另一方面推广CPS技术及产品，达到增强德国装备制造业的目的。
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领先的供应商策略
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领先的供应商策略是从设备供应商企业的视角专注于工业4.0。德国的装备供应商为制造企业提供世界领先的技术解决方案，并借此成为工业4.0产品全球领先的开发商、生产商和市场先导者。若想实现创新的飞跃，现在就要寻找先进的手段，将顶尖技术解决方案与信息技术新潜力相结合，即将信息通信技术与传统高技术战略系统性地集成，这样企业才能应对迅速变化且日益复杂的全球市场，进而为自己开创新的市场机会。
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1）目前的IT技术需适应制造业的具体需求，尤其要以应用为目标不断地开发新技术。为确保在规模经济中取得广泛效益，并作为向工业4.0迈进的一部分策略，有必要借助CPS功能推广制造技术和现有设备的信息系统。同时，有必要在设计和实施CPS制造业框架上建立模型并发展举措。
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2）德国要想取得工业4.0装备供应商的持续领先地位，应将研究、技术和培训都作为优先事项来推进，在自动化工程建模和系统优化领域开展方法论研究和应用研究。
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3）另一项关键的挑战是利用技术创建新型价值网络，这包括开发新的商业模式，尤其是要考虑将产品与服务相衔接。
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主导市场策略
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制造业是德国工业4.0的主导市场，为了形成并成功扩展这一主导市场，需要建立紧密的网络联系，企业之间也需建立更加密切的合作关系。这就要求对处于不同价值创造阶段和产品全生命周期的制造系统进行有逻辑的端到端数字集成。一项最特殊的挑战是同时将全球化运作的大型公司和基本在地区范围内运行的中小公司集成到新价值网络中。德国制造业的优势在于其保持了工业系统中大批中小企业和少数大型企业的结构平衡。但是，或许是因为缺乏专业人员或对技术战略持怀疑态度，许多小企业尚未做好向工业4.0结构转型的准备。
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设计并实施一套全面的知识和技术转化方案是小企业融入全球经济价值链的一个关键策略。例如，建立试点并通过合作网络进行示范，发挥网络价值链的潜力，增强中小企业的信心，接受主导供应商的方法、组织手段和技术理念。这样做将扫除认知障碍，使中小企业熟悉CPS技术的应用，并将其应用到本企业中去。
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强大的工业基础是德国经济的特征，特别是机械与设备制造、汽车工业和能源工业。工业4.0的实施绝对是这些产业未来发展的关键。为了实现工业4.0，有必要加快应用和开发包含高速宽带数据传输等在内的技术基础设施。同时，还要教育和培训出熟练的技术工人，定制复杂、高效的工作组织设计系统。
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（3）三项集成：横向集成、纵向集成与端到端的集成
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横向集成是企业之间通过价值链以及信息网络实现的一种资源整合，目的是实现各企业间的无缝合作，以提供实时产品与服务（见图1-4），如定制生产、JIT、维护保养等。这在今天的互联网环境下正在实现，工业4.0要解决诸如更大的信息传送、安全性、生产柔性等问题。
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图1-4 横向集成
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网络化制造体系的纵向集成，是指在未来智能工厂中，生产流程（包括生产线）不会被完全固定，取而代之的是按个性化需求定制一组结构化模块，并根据生产需要自动搭建出特定的拓扑结构，包括模型、数据、通信、算法等，在该集成方式下，固定的生产线将成为历史。要做到这一点，就要确保各个层次上的传感器和执行器在ERP（Enterprise Resource Planning）层面上实现端到端的数据集成。因此，要为这种网络化且可重组的制造系统开发模块化和重构策略。
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端到端集成是贯穿整个价值链的工程化数字集成，在所有终端实现数字化并在这一基础上完成价值链和不同公司之间的整合。比如客户可以在产品设计、加工制造、成品物流等各个价值链环节上随时参与选择与决策，并对各种功能组件进行自由配置，使个性化定制真正成为可能。在这方面最大的挑战是如何建立合理的系统模型以支撑端到端的产品与服务实现。
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（4）八项举措
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工业4.0的成功实施需要恰当的产业和产业政策与之伴随。工业4.0工作组认为需要在以下8个关键领域采取行动：
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1）标准化和参考架构：这贯穿整个价值网络，工业4.0将一些不同公司的网络进行集成。只有开发出一套单一的共同标准，这种合作伙伴关系才可能形成。因此需要一个参考架构为这些标准提供技术说明，并促使其执行。
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2）管理复杂系统：产品和制造系统日趋复杂，适当的计划和解释性模型可以为日益复杂的管理提供基础。因此，工程师们需要学会开发这些模型的方法和工具。
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