工业互联网技术的应用和发展，不断推动以数字化、网络化、智能化、云化为特征的先进制造技术与制造模式的变革，促进制造业转型升级。
1、工业互联网的三个应用方向
网络化协同制造、智能制造和云制造是当前制造业关注和发展的重要方向，也是工业互联网应用的三个主要方向。
其中：
网络化协同制造侧重于利用工业互联网提供的跨企业资源连接与协同互操作功能，建构产品及其相关过程的异地、跨企业协同的制造模式。
智能制造侧重于通过工业互联网将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施等与工厂的人、机、物集成互联，形成一个工业智能CPS系统（CPS：信息物理系统），从而实现工厂设备、系统和数据的集成优化，建立关键制造环节、制造流程与业务管控智能化的制造模式。
云制造是一种“互联网+”时代的智能制造模式、手段与业态，是对工业互联网技术的全面综合性应用。云制造基于泛在网络，以按需服务的方式提供虚拟化制造资源/能力，以多学科虚拟样机工程为基础，实现覆盖制造全产业链和产品全生命周期的社会化协同制造。除了具备网络化协同制造和智能制造的特点，更能满足新兴的社会化协作的需求。
这三种先进制造模式是工业互联网应用于制造业的主要形态，其关系上图所示。网络化协同制造和智能制造针对制造过程中不同的阶段和需求，分别侧重跨企业协同和工厂内部的生产制造过程，云制造融合发展了网络化协同制造和智能制造，更能满足未来新型社会化制造模式和业态的需求。
1.1网络化协同制造
在航天、航空、汽车等复杂产品的研制过程中，往往涉及跨专业、跨企业、跨地域的网络化协同制造技术，需要根据产品研制需求，动态组建基于项目的IPT（Integrated Product Team）团队。除了充分发挥企业本身优势，还能最大化地利用协作团队的资源和技术，从而快速高效地研制产品，对于提升制造企业研制能力、提高产品研制质量都具有重要意义。网络化协同制造技术的主要应用需求是解决异地、跨企业的设计、生产、维护和经营管理等产品全生命周期并行协同能力的问题。
工业互联网相关的技术手段和应用模式，重点是开展跨专业、跨企业、跨地域的协同设计、协同仿真、协同试验、协同生产、协同保障和协同管理等制造全过程活动；核心是实现在制造活动与过程中跨专业、跨企业、跨地域制造资源/能力的数字化、网络化集成与协同运行。其关键技术主要包括工业互联网环境下的并行工程技术、分布式多学科设计优化技术、多学科虚拟样机建模与仿真技术、MBD/MBE/MBSE技术和基于5G的工业互联网应用技术。
基于工业互联网的并行工程涉及的关键技术主要包括：基于工业互联网的IPT技术、CAX/DFX工具软件网络化集成技术、CAX/DFX工具软件网络化集成技术。
基于工业互联网的多学科设计优化技术主要涉及分布式多学科设计优化框架和多学科设计优化算法等关键技术。
基于工业互联网的多学科虚拟样机建模与仿真技术主要涉及系统级建模仿真、工业互联网仿真资源管理和仿真环境构建等关键技术。
基于工业互联网的MBD/MBE/MBSE主要涉及的关键技术包括：工业互联网数字化定义技术。基于工业互联网的MBD/MBE协同应用技术、基于 AR/VR 的制造过程可视化技术、基于工业互联网络的虚拟工厂技术。
基于5G的工业互联网应用主要涉及的关键技术包括：基于5G的边缘智能控制技术、AR/VR远程控制技术、基于5G的机器视觉技术、基于 5G的大数据传输技术。
网络化协同制造的典型应用
网络化协同制造在航天领域的设计、验证、维护等协同制造方面具有广泛的方面，下面我介绍一下网络化协同制造的三个典型应用。
应用1：波音公司的全球协同环境GCE
波音公司传统的飞机研制方法是在公司内部完成飞机的详细设计后，再把设计模型或图纸发给外包制造企业去生产，存在设计及制造流程串行、产品技术状态管理难度大、反复修改次数多、研制周期长及成本高等问题。因此在波音787飞机的研制中，波音公司创建了全球协同平台GCE，美国波音787飞机基于GCE实现全球范围的网络化协同制造。通过该平台，波音公司组建了分布在世界各地的全球化IPT团队，通过网络传输产品MBD模型，交换产品设计、工艺和维护等信息，形成了基于网络的分布式协同研制。通过应用网络化协同制造，波音公司实现了快、好、省的产品研制模式。在波音787飞机的研制过程中，波音公司将工作量极其繁重的零部件详细设计和制造外包给零部件供应商，仅负责飞机的总体设计和部件的组装及校验工作。
应用2.NASA（美国国家航空航天局）的IDEA
NASA 在新一代高超声速飞行器研制过程中，针对组织机构异地分布导致的复杂系统多学科设计流程割裂和数据分散、协同难度大的问题，建设了网络化并行协同设计环境IDEA进行数据、流程管理，开展网络化协同制造。在该飞行器的研制过程中，NASA基于IDEA集成了控制、弹道、气动和结构等专业设计工具/软件/程序，通过网络为产品研制 IPT团队提供了一致的分布式多学科设计优化工程应用环境。在IDEA的支撑下，完成了从总体的全机到分系统组件共5个阶段的不同分辨率模型（样机）的设计、仿真和优化，实现了跨地域、多学科的产品协同研制。
应用3.NASA基于MBSE的协同制造应用
NASA 采用 MBSE 技术来完成复杂性日益增加的航天飞行任务，如火星2020探测车、欧罗巴快船等项目。NASA在火星2020探测车项目中，将MBSE用于需求分析、逻辑和物理架构分解，以及接口和配置方案验证，用更低的成本完成了庞大且复杂的任务系统的设计，进而提高了规划设计质量；对系统设计进行早期验证，帮助系统工程师做更多的工程分析，并显著提高了系统和子系统工程师之间的沟通质量和相互理解的能力，实现了更好的设计复用。
1.2、智能制造技术
智能制造技术的应用需求
智能制造技术是针对工厂内部生产制造过程的智能化，从关键制造环节和工厂两个层面实现设备、系统和数据的互联互通，以及制造流程与业务的数字化自主管控。智能制造技术将云计算、物联网、大数据及人工智能等新一代信息技术应用在产品全生命周期活动的各个环节（设计、生产、检验、管理和服务等）中，通过将关键生产加工环节智能化、数据传输集成化、泛在网络互联化，实现自主感知制造信息、智能化决策优化生产过程、精准智能执行控制指令等，提升产品生产过程自动化、智能化水平，提高制造效率，降低能耗、人力等制造成本，是个性化、定制化生产的内在需求，对于推动制造业转型升级具有重要意义。
智能制造技术的内涵
智能制造是围绕企业生产制造的全要素、全过程，通过工业设备、伺服系统和工控系统的自适应感知技术和网络互联，对生产制造过程中设计、生产等环节的相关数据进行采集处理，融合网络虚拟世界与现实物理世界，提升关键智能设备和制造装备的自主化能力，以及产品生产加工、供应链、仓储和服务的智能化水平，建构工厂状态自感知、生产过程自决策、伺服精准控制自执行的生产制造模式。
智能制造应用技术包括基于 CPS 的工业现场制造执行技术、智能工厂技术、赛博制造技术、数字孪生应用技术和智能服务技术等。
基于CPS的工业现场制造执行技术涉及人、机器设备、加工对象、环境之间的互联、感知，以及生产加工的进度、现场质量检验、设备状态及利用率等现场信息的采集、实时传递、反馈及分析处理，实现工业生产现场人、机、物的智能协同。基于 CPS 的工业现场制造执行技术主要涉及以下关键技术：多协议、多类型融合的工业网络技术、感知识别控制一体化集成技术、工业关键设备互联技术。
智能工厂涵盖企业经营业务各个环节，包含产品设计、工艺设计、生产加工、采购、销售和供应链等产业链上下游的相关活动。建设智能工厂主要涉及以下关键技术：智能化的生产装备与生产线技术、智能化的仓储与物流技术、智能化的生产计划排程与过程管控技术、虚拟工厂与自主决策技术。
赛博制造是在计算机虚拟空间建立与真实物理制造过程相对应的投影，通过建立设计、仿真分析、试验、生产和维护等不同阶段的数字化设计模型、仿真模型、试验模型、生产模型、维护模型、人体模型及工厂模型，充分利用大数据、仿真等信息化手段，对物理产品的制造过程进行模拟、仿真、分析，不断验证、改进、优化，并最终反馈到实际产品研发生产过程中，加以贯彻执行。赛博制造涉及的关键技术主要包括：基于 AR/VR 的赛博制造虚拟环境与人机交互技术、赛博制造建模技术、赛博/物理空间的集成与交互式运行技术。
数字孪生应用技术主要指在产品的设计、制造、生产、服务等各阶段、全价值链以数字化的形式实现对真实物理场景的模拟、分析、预测和优化。数字孪生强调的是数字世界和物理世界的实时互动，以数据为驱动、以模型为核心、以软件为载体，综合运用物联感知、建模仿真、大数据、人工智能、VR/AR/MR（虚拟现实/增强现实/混合现实）、控制优化等技术，通过软件定义，对物理空间进行描述、分析、预测、决策，进而实现物理空间与赛博空间的交互映射与融合应用。数字孪生应用技术涉及的关键技术主要包括：数字孪生多维动态建模技术、数字孪生体的运行支撑技术、评估和迭代优化技术、智能分析和辅助决策技术。
智能服务技术通过工业互联网平台接入工业现场、产品、需求、供应和人力资源等信息，采集采购、库存、销售、运输及回收等供应链环节的业务数据和制造资源的技术参数信息、工况信息等，分析用户需求、设备/产品的运行状态、性能参数及操作行为，挖掘与制造过程人、机、物相关的复杂隐性关联信息，提供精准、高效的服务，如供应链分析、优化，以及基于大数据的故障诊断与预测等。包括供应链分析和优化服务、基于大数据的故障诊断与预测服务。
智能制造技术的典型应用：
应用1：西门子的安贝格工厂：西门子的安贝格工厂是智能工厂（数字工厂）的典范，该工厂采用西门子 SIMATIC 自动化解决方案，将制造设备接入工厂物联网，实现了制造过程的识别、分析、推理、决策，以及生产线控制的系统闭环。目前，安贝格工厂是西门子比较重要的工厂，连续多年获得欧洲最佳工厂称号。在安贝格工厂内实现了超过75%的自动化生产规模，实现了所有产品和物料的编码，能全天 24 小时记录和收集数据；自动化控制系统全部采用西门子自己的产品，每天收集5000万条数据进行分析；通过调整生产线，每天可生产 350多种产品；通过网络化 IT系统控制和优化生产流程，产品合格率超过 99.99%；在工人数量和管理人员数量没有增加的情况下，产能提高了9倍。
应用2：九江石化是江西省境内唯一的大型石油化工企业。在生产中，炼化工厂的装置设备、管线、阀门等随着时间的推移会出现“跑冒滴漏”等情况，引发大量的安全和管理问题。针对这一现象，该企业建设了集中集成平台、应急指挥平台和三维数字化平台等公共服务平台，形成了信息数字化、网络高速化、数据标准化、应用集成化、感知实时化的智能工厂。九江石化智能工厂在运行中，通过无线网络和传感器实现了关键装置设备、管线、阀门的在线监控和检测，基于工业大数据技术实现了装置报警合理化分析、频繁报警位点原因链路分析、关键报警位点的预警、关键部件性能的预测和维修操作指导建议等功能，提升了设备运行效率，降低了检修成本，实现了企业生产运营的信息互通、透明可视、模型驱动和自动执行，大幅提升了企业安全运行能力、应急响应能力、风险防范能力和科学决策能力。
应用3：GE公司航空发动机数字孪生体：航空发动机是典型的知识、技术密集型的高科技产品，发动机的安全可靠性、燃油经济性和全生命周期成本是市场竞争的关键。为了提高核心竞争力和加强市场主导地位，2016年GE公司宣布与ANSYS合作，共同打造数字孪生体，将数字孪生仿真应用扩展到各个运营领。运用数字孪生应用技术，利用结构、热学、电磁、流体和控制等仿真软件进行单物理场研究、多场耦合研究，从而实现产品的设计优化、确认和验证。同时，GE 公司通过构建精确的综合数字孪生模型，让用户在研发过程的早期了解产品特性，防止在验证阶段对设计进行返工。借助数字孪生应用技术有助于优化产品设计，提高生产效率，降低运营服务成本，以更少的成本和更快的速度将创新技术推向市场。
1.3云制造技术
云制造融合、发展了网络化协同制造和智能制造，以按需服务的方式提供虚拟化制造资源/能力，以多学科虚拟样机工程为基础，打通了产品研发全生命周期制造资源集成接入和产品价值链网络化协作的通道，实现了覆盖产品制造全产业链和全生命周期的社会化协同制造。对于中小企业而言，其能以最低的成本（按需付费或协议服务方式）快速聚集需要的制造资源，实现数字化、网络化、智能化产品研发；对于大型企业而言，其不仅能灵活整合企业内部资源，而且能接入社会化制造资源，充分发挥竞争机制的作用，实现制造资源/能力的优化配置，提升产品研发全产业链数字化、网络化、智能化水平，提高企业运行效率，促进产业转型升级。云制造模式意味着企业不再需要寻找制造协作服务的供应商，而只需要向云制造平台提出需求，该平台组织制造资源和制造能力来完成订单，如设计、加工、生产和协作。这样，用户使用云制造服务非常方便。
云制造的技术内涵与相关技术
云制造技术是一种基于泛在网络（如互联网等）、面向服务的智慧化制造新模式。它融合与发展了现有信息化制造技术及云计算、物联网、面向服务、智能科学、高效能（性能）计算、大数据等新兴信息技术，将各类制造资源和制造能力虚拟化、服务化，构成制造资源和制造能力的服务云池，并进行协调的优化管理和经营，使用户通过终端和网络就能随时按需获取制造资源与能力服务，进而智慧地完成其产品制造全生命周期的各类活动。
云制造技术是工业互联网时代的一种智慧制造模式与手段，是推动制造领域的“互联网+”行动计划目标实现的核心技术之一。
云制造相关技术主要包括云制造总体技术、云制造系统平台技术和产品制造全生命周期活动的智能化技术。智慧云制造技术是云制造技术在理念、方法、手段、模式方面的进一步拓展。
云制造总体技术：主要涉及云制造应用系统体系架构、云制造服务商业模式、智能管控集成互联技术、云制造标准体系和云制造评估体系。
云制造系统平台技术：包括智能资源/能力感知、物联技术，智能资源/能力虚拟化、服务化技术，智能服务环境的构建/管理/运行/评估技术，智能知识/模型/大数据管理、分析与挖掘技术，以及人机共融智能交互技术等。
产品制造全生命周期活动的智能化技术：包括智能设计、智能生产、智能管理、智能试验、智能保障等技术。
云制造技术的典型应用
应用一云南中烟应用金蝶云·星瀚制造云
将数字化技术与精益生产深度融合，以数字化应用为主攻方向，以智能制造的纵向集成、端到端集成、横向集成为基础，围绕互联、协同、精益的核心理念，建立数字化生产模式，助力制造企业应对不确定性，构建强大的自主可控数字化平台，灵活快速响应业务变化，以数治企，韧性成长，实现高质量稳增长。应用于云南中烟工业有限公司，多厂多仓，混合计划模式下集团统一的计划管控与协同。云南中烟借助金蝶云星瀚链接员工2w+，供应商1w+，实现多厂多仓制造协同、混合计划模式下的实时计划与产销协同。
应用二：某汽车企业基于航天云网的云制造应用
目前，针对个性化定制生产需求的爆发，像汽车这种涉及 2000 个以上核心零部件的复杂产品，利用人员招聘扩大研发团队、配置更多的场地设备、加强数据管理力度的传统研发模式，越来越难以在短期内为客户提供灵活多变的服务。汽车企业在协同设计各阶段面临人力资源不足、协同能力不足、数据版本不同等诸多挑战。针对上述挑战，某汽车企业基于航天云网开展了基于云制造的协同研发实践。
企业通过航天云网接收设计需求，将需求中的逆向设计等非核心任务拆分后，在航天云网发布设计类商机。个人设计师或企业通过在线的询报价业务获取任务，形成“虚拟组织”，从而达到快速聚合设计人才的目的。在任务分发后，个人设计师或企业利用航天云网提供的 CAD、CAE软件资源，在统一环境下开展线上设计，并随时接受审查以确保工作进度。在研发过程中，设计师与汽车设计企业（需求发布方）通过在线的协同研发业务交互、迭代设计，完成设计模型。在模型交付时，通过航天云网的跨企业协同会签功能与制造商一起对模型进行多方会签。在确认模型合格后，对设计师在线结算并进行评价，设计师的信用评价越高，越利于其竞争及获取任务。
在应用过程中航天云网提供了众包、云设计、跨企业会签、在线3D打印等服务。企业将以上新型设计生产模式、手段应用在新型汽车的完整研发设计中，有效地将传统三四个月的设计周期大幅缩短至两个月，工艺会签周期缩短 30%左右。以在线 3D 打印代替传统的模具试制，时间节省约 45%，该研发任务的研发成本同比缩减约35%。
本文参照中国工信出版集团、电子工业出版社联合出版的《工业互联网技术与实践 第2版》一书，由魏毅寅、柴旭东著，若有侵权，联系删文。