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告诉你什么是工业4.0
来源: | 作者:bq1203 | 发布时间: 2015-03-04 | 2208 次浏览 | 🔊 点击朗读正文 ❚❚ | 分享到:

什么是工业?按照字典中的解释,就是指采掘自然界的物质资源,以及对工业品原料及农产品原料进行加工的社会生产部门。根据总体的分工,工业可分为采掘工业和加工工业,又可分为重工业和轻工业。在有些国家中,工业也称制造业,通常仅指加工工业。

  对于我们每个个体消费者来说,工业最直接的体现就是轻工业,或者说是加工工业。即人类加工与改造自然界物质的一种产业,而采掘工业是我们平时不会接触到的,这就好比我们整天和手机上的应用打交道,但没有人会关心这些应用后台所连接的数据中心,采掘工业就相当于数据中心,它们负责收集自然界中不同功用的物质,比如矿藏、石油、植物等等,而加工工业则负责将这些原始物料组合制造成最终消费者所购买的商品——比如汽车、食品、衣服、家具等等。

  无法想像,如果没有工业,我们当今的社会与日常的生活又将会怎样。因此,在人类文明的发展史上,工业的地位是举足轻重的,完全可以说只有进入到了工业时代,人类文明才真正有了质的变化,也因此它也必将在人类未来的发展进程中,扮演更加重要的角色。

  工业发展的4个阶段

  擅长自我总结的人类,一直在将工业发展史进行阶段性的划分,均认为发展至今已经是第4阶段(或者说4次工业变革),但之前的3个阶段如何划分,依据也各不相同,不过我个人偏向认同以下的分法。

  目前获得最多公认,对工业发展的4个阶段的定义与时间划分

  在1784年,第一台机械式织布机的出现,揭开了第一次工业革命的序章,这也是人类第一次摆脱了人力的限制,开始进行机械化生产制造,而驱动机械的动力则是水或是水蒸气。到了1866年,西门子推出人类第一台工业用发电机,4年之后,在美国的辛辛那提的一家屠宰场,引入第一条电动生产传送带,将工业时代引入到了第二阶段。在这一阶段中,电气化的大规模生产制造流水线成为了重要的标志,这方面的经典代表作就是福特于1908年推出的“T型”轿车。

  福特的T型轿车生产线,是工业2.0时代的代表作

随着人类技术水平的不断进步,信息技术(IT)出现了,而当它与工业相结合时,就带来了第三次工业革命。在这一阶段,人类制造的可编程芯片植入到了电气化的工业环境中,其标志性事件就是美国莫迪康公司(Modicon,后来被法国的施耐德公司收购)推出了人类第一个可编程逻辑控制器(PLC,ProgrammableLogicController),赋予了生产线“可编程”的能力,从而进入自动化生产与管理时代。

  如今,也就是进入21世纪之后,人类又正在迎来第4次工业变革,这就是目前人们常说的工业4.0。

  到底什么是工业4.0?

  从前三次的工业变革中,我们可以看到,工业的发展是与人类社会当时的整体技术水平密不可分的。当人类发现了水蒸气可以用来驱动物体时,出现了第一次工业革命,当人类可以自如的产生电力后,出现了第二次工业革命,到了第三次则是源于人类掌握了IT技术。换句话说,水驱动了第一次工业革命,电驱动了第二次工业革命,IT驱动了第三次工业革命,那么第四次工业革命的驱动力又源于哪里呢?这还要从工业4.0的形态说起。

  如果说前三次的变革主要是工业生产内部的自我改良与进化,那么工业4.0则是将工业与其周边的事物更紧密结合之后的产物,结合的基础手段就是互联网(Internet)与物联网(IOT,InternetOfThings),这就是工业4.0的原始驱动力,而具体的执行就是所谓的信息物理系统(CPS,Cyber-PhysicalSystems)。

  虽然说是信息物理系统,但请注意CPS英文全称用的是Cyber这个词,而不是什么Information,在中文里对于Cyber一词并没有一个非常确切的简单对照。其实,Cyber并不仅仅代表信息,它是对全数字化空间的一种表述,是一种比Information更复杂化的信息世界的表达。而将它与现实中的物理系统相融合的产物CPS,虽不是为工业4.0而生,但最大限度体现了工业4.0的精髓——将由信息组成的虚拟世界与物理世界的生产能力进行最大化的结合,并相互影响。

  如果非要以一种简单的词汇来描述,就是让整个的生产制造流程拥有智能,即——智能制造。

  一个典型的CPS架构,俗称5C架构,也可以理解为5层架构——Connection连接层、Conversion转换层、Cyber网络层、Cognition认知层、Configuration配置层

  一个典型的CPS架构,俗称5C架构,由下至上分为5层。连接层负责自助互联,沟通与感知外界(通过相应的传感器),转换层则负责将连接层收集的数据进行多维的分析与转换,提取相应的信息,比如系统健康与外界环境变化等,在网络层则进行更大范围内的同类信息的汇聚与更全面的元件与系统级的状态收集,在认知层,则对网络层的数据进行“认知”并进行综合仿真,并给出自己的判断(辅助人类的操控),最终在配置层实现自助的调整以应对外界参数、需求与环境的变化,由此形成了一个闭路的响应逻辑循环。