1.1 工业4.0的本质：信息化+自动化

智能制造带来的第四次工业革命被称作工业4.0，它将制造业的生产过程向智能化、数据化转变，最后使产品供应能够个性定制、快速有效。从本质上来看，工业4.0是信息化和自动化的结合，例如生产线和生产数据的自动化。

1.1.1 应用层：自动化生产线

在工业4.0的应用层中，自动化生产线是重要的组成部分，它以连续流水线为基础，不需要工人操作，所有设备会按照统一的设定运转。要建立一条这样的自动化生产线，需要配置控制器、传感器、机器人、电机等。如今，为了顺应工业4.0的发展潮流，也为了提升生产的效率和质量，各大企业都在积极建立自动化生产线。

自共享单车热潮兴起以来，自行车生产就成为企业竞争的关键。与摩拜单车、哈罗单车不同，小鸣单车的自行车由凯路仕全权负责，整个生产过程都是自动化、智能化的。2016年，凯路仕购置了一批自动化焊接机器人（见图1-1），以推动生产的高效、节能。

在使用焊接机器人并辅以原有组装线以后，凯路仕每天能帮助小鸣单车生产1万多辆自行车。如果加班加点的话，甚至能超过2万辆。相关资料显示，小鸣单车已经在多个城市实现投放，凯路仕在其中扮演了重要角色。

凯路仕能提高生产效率的原因是用焊接机器人代替工人。相比于工人，焊接机器人的生产速度更快，而且可以24小时连续工作。

凯路仕的120台焊接机器人，平均每台每天焊接300个车架，远超于工人的效率。即使如此，自动化生产线中也不能少了工人，他们需要把组件安装到模具上。这项工作比较简单、轻松。

对于凯路仕来说，除了改进自动化生产线的需求，使用焊接机器人其实是一个无奈之举，因为雇用工人的费用越来越高。而建立自动化生产线，虽然初期需要大量的资金，但可以节省一大笔人力成本，从长远来看可以提高效益。

在凯路仕的自动化生产线上，全自动的运输带也是标配。通过运输带，已经焊接过的车架被送往涂漆、贴标、组装等环节，这样不仅便于工人操作，还可以将垂直空间全部利用起来，增加自行车的产量。

为小鸣单车生产自行车时，凯路仕对产量提出了更高的要求，车架、前叉等的质量标准也非常严格。一般来说，焊接是最耗费时间和精力的环节，会对产量造成非常严重的影响，因此，凯路仕不惜花重金去优化这一环节，提升这一环节的自动化和智能化。

共享单车与自动化生产线的结合，再加上App的大量普及，让凯路仕和小鸣单车都拥有了更好的盈利模式。凯路仕认为共享单车不仅仅是融资风口，还是一桩有广阔前景的生意，所以愿意为此出一份力，以身作则地推动工业4.0的发展。

随着自动化生产线的不断升级，工人的数量虽然会减少，但效率不会下降。例如，在华为的工厂中，生产线之间的传送都可以通过机器人完成，而且这些机器人全部由华为自行研发设计，质量非常有保障。

在工业4.0的助力下，工人不再需要做一些简单和重复的工作，而是把重心放在处理难题、打通闭环上。总而言之，各大企业都已经朝着智造制造的方向前进，未来的竞争将会变成人才、技术、资源的竞争。

1.1.2 操作层：借智能机床实现生产数据自动化

自动化生产包含两个方面，一是生产线自动化，二是生产数据自动化。生产线自动化已经详细介绍过，那么生产数据自动化又是什么呢？对于工业4.0来说，生产数据在各环节自由有序地流动是重要前提与基础。

在智能化时代，通过对生产数据进行采集和分析，每台设备的实时状态和异常情况都可以被监控。另外，通过计算机系统或手机，生产中的一些重要事件可以立即传达给相关负责人，以帮助他们实现透明化、实时化的管理。

生产数据、设备、人之间的互连互通加速了工业4.0的发展，同时也是“连接促进智能”的一个关键体现。在这方面，有些企业已经取得了非常不错的成果。

博世是德国的一家制造企业，在该企业的工厂中，每个工件或者装工件的盒子上都贴着无线射频识别电子标签（以下简称电子标签），这个电子标签记录了生产数据和产品信息，相关负责人可以随时随地查看，例如，工件所处的位置、产品的加工时间等。

博世将生产过程中的数据展示在网络上，有效解决了之前无法解决的棘手问题。相关数据显示，新模式投入使用之后，库存减少了30%，生产效率提高了10%。

在博世的一家工厂中，智能机床也实现了互连，并由此推动了生产数据自动化。因为智能机床被计算机控制着，所以相关负责人能掌握其状态，例如开关、运行、加工、故障、利用率等，与之相关的信息会自动显示出来，整个生产过程都非常透明。

数字化手段可以帮助生产数据互连互通，实体虚拟与现实的深度融合，对于制造业来说，都有着非凡的意义。一方面，使生产走向智能化、集约化、柔性化；另一方面，通过连接为制造企业带来效益，推动行业发展。

优秀的企业通常以用户为中心，会把用户的体验当成重中之重。从市场需求、产品设计、生产规划到营销策略、售后服务，数据在不断增值，并指导着企业了解、走近用户。因此，对于企业来说，收集并分析有价值的数据非常必要，这是工业4.0的强大推动力。

将设备、产品、信息等所有可以被数字化的事物连接在一起，共同促进生产的升级及商业模式的创新。在工业4.0的背景下，到处都是价值驱动的企业、自动化生产的企业、数据自由流动的企业，这些企业共同构成了智能制造的宏伟蓝图。

1.1.3 网络层：“云计算+物联网+大数据”分析生产

对于普通民众来说，“工业4.0”是比较新鲜的词，平时很少能接触到，但它真的高不可攀、不可捉摸吗？当然不是。从网络层来说，工业4.0可以归结为三项技术—云计算、物联网、大数据，这三项技术推动着智能生产的实现。

1.云计算

顾名思义，物理意义上的云，漂浮在空中，随处可见。同理，云计算是一种新型储存技术，它克服了传统硬盘储存的缺陷，让人们能随时随地查看和使用数据。

另外，传统制造企业对计算的需求巨大，但每个工厂配备的服务器计算效率并不高，很难满足企业的需求。通过云计算，这样的情况得到有效改善，工厂可以在世界各地远程调用服务器，不仅比之前更加省时、省力，成本也降低了不少。

与传统制造企业不同，智能制造企业需要对大量的生产数据进行采集和分析，这时，就必须利用云计算来管理和控制工厂的设备。这里所说的设备不仅包括高性能的服务器和存储器，还包括方便携带的终端，以便完成远程操作。

2.物联网

如果把云计算比喻为大脑，那么物联网就相当于神经中枢，可以将一切连接在一起。物联网有几大技术：传感器、无线射频识别、嵌入式系统等。这些技术不仅可以实现对生产的自动定位、跟踪、监控，还有利于数字化车间、智能化工厂的打造。

传统制造企业在生产产品时，只能凭经验判断设备的运行情况，并且只有当设备完全损坏以后，才会找专门的人去维修或者更换。久而久之，这会造成非常严重的经济损失，也容易导致意外事情的发生。

如今，物联网部署的自动化设备，使高效生产成为可能。此外，物联网可以通过传感器收集的数据对设备进行预测性维护，从而规避不必要的风险。

3.大数据

在技术当道的时代，大数据已经渗透到生产过程中，例如，企业会采集大量与用户相关的数据，并在此基础上分析用户的喜好和需求，然后进行产品的设计。通过这种方法设计出来的产品更受用户欢迎，既节省成本，又不需要走太多弯路。

云计算、物联网、大数据等技术可以实时串联和传输数据、明确产品故障、控制生产过程，最终实现真正意义上的智能化和自动化。将技术落到实处，推动传统制造企业的转型，以及智能制造企业的升级，是必须要做的事情。

1.1.4 感知层：借机器视觉收集生产数据

说到工业4.0，就不能不提到机器视觉，该技术有多种功能，如图像采集、高速相机、镜头等。如今，机器视觉已经走向产品化、实用化，并在信息化时代发挥着极为重要的作用，这一点在人工智能出现以后表现得尤为明显。

据智研咨询发布的《2019-2025年中国机器视觉系统行业市场供需预测及投资战略研究报告》显示，中国机器视觉市场规模在2018年第一次超过100亿元，预计到2023年，中国机器视觉市场规模将增长近一倍。由此可见，机器视觉迎来了发展的黄金期，每一家企业、每一个工厂都应该尽快引进。

机器视觉会通过相关设备对人类的眼睛进行模拟，从各种各样的图像中提取信息加以分析和理解，最终用于检测和控制等领域。未来，万物互连和智能制造是否能实现，关键就在于机器视觉能否真正落地。作为一个集成式前沿技术，机器视觉涉及模式识别、人工智能、图像处理、神经生物等多个学科，可以对生产造成极大影响。

机器视觉具备很强的感知能力，这也是智能化与自动化的最大区别。与人类相同，机器视觉可以接受大量的信息，融入此技术的设备相当于拥有了一双“3D眼睛”。借助蓝光投影扫描成像技术，这双“3D眼睛”每秒钟可以拍摄30张图片，而且像素非常高（在2 900万像素左右）。通过拍摄的图片，机器视觉可以给零件建立坐标，然后分辨出哪个零件在上面、哪个零件在下面，这大大提升了生产的效率。

另外，机器视觉还可以为生产带来便利，例如，通过定位引导机械手臂准确抓取、判断产品有没有质量问题、检测人眼无法检测的高精密度产品、对数据进行采集和追溯。可以说，在生产过程中，机器视觉是可以收集最多有效信息的技术。

现在，中国机器视觉市场的发展速度非常快，仅仅落后于美国和日本，在这种情况下，机器视觉厂商会推出更加优质的产品，企业和工厂也可以享受更加高级的技术。此外，机器视觉的成本在不断降低，高效的算法、科学合理的方案、强大的硬件都会出现，这会推动传统制造业企业的转型，促进智能制造的实现。