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智慧工厂：中国制造业探索实践 [:1704011781]
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智慧工厂：中国制造业探索实践 3.2 数字化工厂和智慧工厂
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数字化工厂是利用数字化技术，集成产品设计、制造工艺、生产管理、企业管理、销售和供应链等专业人员的知识、智慧和经验，进行产品设计、生产、管理、销售、服务的现代化工厂模式。这种模式特别依赖泛在网络（互联网、物联网）技术，能实时获取工厂内外相关数据和信息，有效优化生产组织的全部活动，达到生产效率、物流运转效率、资源利用效率最高，对环境影响最小，还能充分发挥从业人员能动性。
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智慧工厂首先应该是数字化工厂，即在工程技术维度、生产制造维度以及生产供应和销售维度全面实现了数字化的基础上，再进一步发展为实现工程技术智能化、生产制造智能化以及生产供应和销售智能化的工厂模式。
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多年来，工程技术界一直在探索应该如何完整而精确地描述数字化工厂（实现智慧工厂的基础）。按工艺流程划分，存在流程工业和离散制造业的生产工厂，不同行业的数字化工厂需要建立不同的模型，采用不同的方法，寻找和开发适当的描述工具。
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另外，不同专业的人从各自工作的需要出发，开发研究数字化工厂的描述方法和实施工具，分别形成以制造为中心、以设计为中心、以管理为中心的数字化工厂的方法和工具。它们分别从不同角度完成数字化工厂的一部分功能，但如何把它们有机地集成整合，完成数字化工厂的完整表达呢？
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2006年，美国ARC总结了以制造为中心、以设计为中心、以管理为中心的数字制造，并考虑了原材料和能源供应、产品的销售供应，提出用工程技术、生产制造和供应链这三个维度来描述工厂的全部活动（见图3-2）。通过建立描述这三个维度的信息模型，利用适当的软件就能够完整表达围绕产品设计、技术支持、生产制造及原材料供应、销售和市场相关的所有环节的活动。
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图3-2 ARC的数字化工厂的模型
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如果这些描述和表达能够在这三个维度各自贯通，得到实时数据的支持，还能够实时下达指令指导这些活动，并且为实现全面的优化，能在这三个维度之间进行交互，那可以肯定地说这就是理想的数字化工厂。我们可以把数字化工厂看作是实现了产品的数字化设计、产品的数字化制造、经营业务过程和制造过程的数字化管理，以及综合集成优化的过程。在此基础上进一步实现产品设计的智能化、产品制造的智能化，以及管理的智能化，这就是智慧工厂。如何在现有技术的基础上发展数字化工厂，为了实现智慧工厂还需要开发哪些技术，制定哪些规范，都有待研究。
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智慧工厂：中国制造业探索实践 3.3 信息物理系统
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信息物理系统（Cyber Physical System，CPS），也有人称为信息物理融合系统。CPS概念最早是由美国国家基金委员会在2006年提出，被认为有望成为继计算机、互联网之后，世界信息技术的第三次浪潮，其核心是3C（Computation、Communication、Control）的融合。2008年美国加利福尼亚大学的E.Lee在其技术报告《信息物理系统：设计挑战》中指出：信息物理系统是计算和物理过程的整合集成，嵌入式计算机和网络监测、控制物理过程，系统通常具有物理过程影响计算、计算也影响物理过程的反馈循环。从自动化技术的观点看，CPS是一种工程系统，由一个嵌入在物体中的计算和通信的核，以及物理环境中的结构所监测和控制。
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华东师范大学何积丰院士在2010年6月《中国计算机学会通讯》发表综述CPS的文章，指出：“CPS从广义上理解，就是一个在环境感知的基础上，深度融合了计算、通信和控制能力的可控、可信、可扩展的网络化物理设备系统，它通过计算进程和物理进程相互影响的反馈循环，实现深度融合和实时交互来增加或扩展新的功能，以安全、可靠、高效和实时的方式监测或者控制一个物理实体。CPS的最终目标是实现信息世界和物理世界的完全融合，构建一个可控、可信、可扩展并且安全高效的CPS网络，并最终从根本上改变人类构建工程物理系统的方式。”
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如图3-3所示，信息系统包括通信、计算和控制，这三要素构成相互作用的三角形。信息系统和物理过程深度融合，构成CPS系统。CPS最终将从根本上改变人类构建工程物理系统的方式。
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CPS是一类控制系统，在它的反馈循环中可能有人的存在。CPS控制系统要求：网络化和/或分布式，由此会引入无线的传感和执行；自适应和预测；智能化；实时。CPS要求改善设计工具，建立和完善设计方法论，对混合系统和异构系统、网络化、可互操作性和时间同步的规范、建模、分析，通过模块化和建构、系统综合、与已有的老系统建立接口，使系统规模可扩可缩、具有复杂性管理能力，验证和确认（V&V），信息安全。
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图3-3 信息系统和物理过程深度融合构成的CPS系统
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一般地说，CPS由两个主要的功能性部分组成：
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1）能确保从物理过程采集实时的数据，并能确保由信息控制空间（Cyber Space）将信息反馈给物理过程的先进的连接能力。
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2）构成信息控制空间的智能数据管理、分析和计算的能力。
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但这种抽象的要求如何在制造系统中实现呢？这需要按照顺序工作流程的方式建立一种分层架构，以确保原始采集的数据经过逐层分析一直到建立最终值，并反馈到物理过程。美国辛辛那提大学李杰教授提出的基于工业4.0制造系统的CPS架构[2]（简称5C架构）如图3-4所示。
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5C架构由智能连接层（smart connection level）、数据-信息转换层（data-to-information conversion level）、信息控制层（cyber level）、认知知识层（Cognition Level）和组态层（Configuration Level）自下而上组成。每层的属性分别如下，智能连接层：即插即用，无限制的通信，传感器网络；数据-信息转换层：部件的机械健康状态智能分析，多维数据相关的智能分析，性能及性能变差预测；信息控制层：部件和机械的双重模型，变化识别和存储的时间，数据挖掘中的相似群集；认知知识层：集成仿真和集成综合，远程可视化，协调性诊断和决策；组态层：恢复正常状态的自组态，考虑变化的自调整，针对扰动的自优化。
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