工业4.0与工业3.0不是递进式升级，而是底层方法论关键性、变革性的变化。两者间的核心方法论、价值创造机制、生产范式、体系结构、数据来源与采集方式等诸多底层、核心领域与关键技术以及设计、生产与最终使用之间的关系存在差异。

 

当前，物联网、人工智能、5G等新一代电子信息技术与制造业深度融合，正在发生着以智能制造为代表的第四次工业革命，即全面智能化的工业4.0时代。与包括工业3.0电子信息化时代等以往三次工业革命不同的是，工业4.0将从根本上改变生产范式和生产方式以及生活方式，在更深层面、更大范围促进着全社会生产力的发展与转型。

 

工业4.0是实体物理世界（物理空间）与数字网络世界（赛博空间）泛在链接融合，是制造业与新一代信息技术深度融合的智能化的时代性变革技术。它是通过将信息技术（IT）与操作技术（OT）相结合，通过物联网（IoT）设备、网络物理系统（CPS）和人工智能（AI）算法来驱动的智能基础设施来优化生产流程，从而显著提高生产力。近年来工业4.0所代表的第四次工业革命正在崛起。

 

工业3.0是指电子信息化时代，它萌发于20世纪70年代，是电控技术为主的自动化方式，通过广泛使用电子与信息技术，使制造过程自动化程度大幅度提高，极大地促进了生产力发展。

 

从工业2.0（电气化与自动化）到工业3.0（电子信息化时代）是在实体制造基础上使用了电气控制技术以提高精度，承载更大规模的生产。工业3.0到工业4.0则并非简单的赋能，而是存在本质差异。具体而言，差异主要体现在如下方面：

 

底层方法论截然不同

工业3.0所代表的电子信息化时代是数字化与传统制造业的融合，是以信息、系统、控制三论为基础，通过信息与通信技术ICT，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年代至今，工业3.0采用数学化仿真手段，对制造过程中制造装备、制造系统以及产品性能进行定量描述，使工艺设计从基于经验的测试向基于科学推理转变，最终实现产品、制造装备、制造工艺和制造系统的数字化表达；而工业4.0是网络信息技术与制造产业的全面融合，其所代表的智能制造是以智能化为标志（数控机床+智能控制），应用网络信息技术与机械制造产业进行全面融合，实现传感检测信息化、实时化，工艺设计智能化、知识化，控制执行柔性化、自动化。在工业4.0中，信息物理融合系统（CPS）通过创建智能基础设施来优化生产流程，从而显著提高生产力。工业4.0下的产品集成了信息储存、传感、无线通信功能，在整个完整的供应链和生命周期中一直带有自身信息，大幅度提升工业生产和产品流通自动化程度，企业可以更加迅速自动地完成订制生产。利用信息物理融合系统（CPS）将生产中的供应、制造、销售信息数据化、智慧化，最后达到快速、有效、个人化的产品供应。

 

过去在工业1.0、2.0到3.0的时代，原料、机械设备、工厂、运输、销售五大固定环节缺一不可。而“工业4.0”是应用物联网、智能化等新技术提高制造业水平，将制造业向智能化转型，通过决定生产制造过程等的网络技术，实现实时管理。它是“自下而上”的生产模式革命，不但节约创新技术、成本与时间，还拥有大量培育新市场的潜力与机会。

 

数字智能技术的核心价值不同

工业3.0的核心价值是单一种类产品的大规模生产，通过电子信息技术尽可能的提高生产的边际效应，提高生产效率、良品率，降低误差；而工业4.0推动了商业模式、生产模式以及价值链的重塑或颠覆式创新改变，其核心价值在于多个种类产品的大规模定制，既满足个性化需求，又尽可能的获得大规模生产的成本优势。工业4.0时代的智慧化在工业3.0时代的自动化技术和架构的基础上，实现从集中式中央控制向分布式增强控制的生产模式的转变，利用传感器和互联网让生产设备互联，从而形成一个可以柔性生产的、满足个性化需求的大批量生产模式。

 

随着信息技术的飞跃发展，人们对产品需求的变化让灵活性进一步成为生产制造领域面临的最大挑战。产品更新换代愈发频繁，产品的生命周期越来越短，意味着既要考虑对产品更新换代具有快速响应的能力，又要兼顾因生命周期缩短而减少产品批量，随之而来的是产生了成本上升和价格压力等问题。工业4.0将现有的自动化技术通过与迅速发展的互联网、物联网等信息技术相融合来解决柔性化生产问题，既要满足个性化需求，又要获得大规模生产的成本优势，令生产灵活性的挑战成为新的机遇。

 

数据对决策机制及结构产生更大影响

工业3.0下企业生产流程是树状的，是基于计划与执行的预设流程的中心决策。通过APS（高级计划排产系统）、MES（制造执行系统）等信息化手段，计划部门将生产指令下发给现场，规定了生产的产品、数量、作业担当、作业时间，作业开始时间、作业结束时间等，生产指令的下达是以“生产指令单”的形式实现的，其中生产指令单是生产安排的计划和核心；而在工业4.0下，企业的生产流程是星状云结构的，即生产流程一定程度上由分布式数据驱动。通过工业云和区块链技术结合，企业建立起一个云链混合的分布式智能生产网络。因此，在价值生产环节，分布式智能生产网络主张企业的生产在满足个性化需求的基础上创造价值。分布式智能生产网络将“用户需求创造内容”引入制造业，颠覆了传统制造业的生产模式。产品研发环节逐渐以消费者为主导，消费者更早、更准确地参与到产品研发制作环节，并通过分布式网络不断完善产品，使企业生产不再闭门造车，而是与市场、客户密切衔接起来，利润上就有了保证。

 

因此，可以说工业4.0下的生产流程是将研发、设计、生产、销售等环节的数据进行分布式管理，实现数据指令的双向多向流动，最终实现“数据流动自动化”。

 

数据的来源范围和采集、交互方式发生变化

工业3.0和4.0的生产决策机制有很大不同，其数据来源也大相径庭。工业3.0下企业生产所需数据以厂内数据为主，很少涉及工厂以外的数据。工厂以外的数据对生产决策影响较小，所需场外数据大多以供应链信息为主，并不是影响核心决策的信息；但在工业4.0下，场外数据比例大幅增加。由于工业4.0的最终目的是提高企业的生产力、生产效率及生产的灵活性，但又受制于生产的复杂性和复杂生产带来的超高难度的管理，因此，现代化的生产要求从产品、工具、运输、设备的每一个环节都配备传感器，并能够通过标准协议彼此通信。因此，企业生产必须依赖全新的软件系统，既可以覆盖整个产品生命周期、协调海量的数据流程，也可以自主控制设备进行复杂化、自定义的生产作业，而这一切需要大量的场外数据作为支撑。相较而言，工业4.0对数据段要求是更加全面的、实时的。

 

工业4.0要建立在工业3.0的标准化模块之上，经过深入对比分析认为，工业4.0与工业3.0不是递进式的升级，而是底层方法论关键性、变革性的变化。工业4.0通过动态配置的单元式生产，实现规模化，并满足个性化需求，从根本上颠覆了以往传统的生产方式，因此绝不能看作是工业3.0的简单赋能。

 

工业4.0可以支撑大规模、小批量、多规格的定制，从过去的面向库存生产模式转变为面向订单生产模式——即使用定义产品或称用户定义产品。这必将缩短交货期、大幅度降低库存，甚至零库存运营，还将孕育新的产业业态。在生产制造领域，需求推动着新一轮的生产制造革命以及技术与解决方案创新。对产品的差异化需求，正促使生产制造业加速发布设计和推出产品。随着个性化需求的日益增强，当技术与市场环境成熟时，此前为了提高生产效率、降低产品成本的规模化、复制化生产方式也将随之发生改变。

 

因此，工业4.0是工业制造业的全新技术转型，是一次不同以往的颠覆性工业革命。

 

作者：

张雍达    机械工业经济管理研究院产业经济研究所助理研究员

宋   嘉  《智慧中国》副社长、机械工业经济管理研究院两化融合创新中心主任