第一篇 初识云工厂
第1章 揭开云工厂神秘面纱
当前工业4.0时代，云计算成为新一代信息技术和产业的关键及核心，其和移动互联网、物联网等其他新一代信息技术一起正驱动互联网向传统工业制造业渗透，推动互联网企业和传统工业企业融合发展，并作为现代服务业的有机组成部分，不断与新业务形态、新商业模式互动融合，催生新产品、新技术和新模式。未来，产业中各行业的边界将逐渐模糊，全新的工业经济发展模式正在到来。云工厂作为工业4.0实现智能云制造的智能工厂，在制造业领域所起的作用是至关重要的。
1.1 云化的工厂
互联网的出现，使得信息生产传播工具得以解放，生产力得以解放，也使得全球的生产关系发生了变革。20世纪90年代出现的互联网，还仅仅使广义上的信息产业发生了改变。互联网对物理世界（如制造业）的渗透和影响，是趋于数字化和信息化的，还主要停留在技术层面。
之后的20年时间里，互联网“人人参与”的核心理念在比特世界得以成功落地，并将在原子世界发扬光大，互联网改变了物理商品的设计制造方式。在这个时间段里，众多与互联网息息相关的制造革命层出不穷，如3D扫描、3D打印、数字激光切割机、智能机器人等，这些技术和产品的出现不但融入了智能制造的“智能终端”技术，还融入了计算机等“后端平台”技术。
在当前这个互联网时代，所有信息产品的制造都是遵循创新性、协同性、共享性、开放性原则。参与信息创造和传播的政策、技术、资金的门槛都很低。互联网、云计算、大数据、物联网等诸多技术相结合，使得生产制造过程中生产1份产品和10000份产品所耗费的成本是一样的，即便是少量个性化定制也能够得到满足，“产能过剩”的问题对于制造业企业来讲根本不用担心和考虑。
在传统工业生产时代，工业产品的制造主要是依靠大规模生产来实现的，并且这种规模生产决定了参与其中的都是一些大型企业，因此，这个时代，工业生产都是在封闭环境中完成的，没有向个人开放。一个人拥有好的产品创意，距离生产出来再到用户手中还很远。从资金、技术、厂房、机器到供应链的管理，门槛都很高，并且产品的生产周期也相对较长。对于任何一个新产品的研发和生产，只有达到一定量级的时候才能投入生产。对于市场需求量的多寡毫无判断，在这种情况下，产品销量的好坏完全像碰运气一般，没有定数。
近几年，互联网在不断发展的过程中，逐渐向制造业迈进，其向制造业迈出的第一步就是电子商务。电子商务让零售商愿意销售小众产品，让消费者能够更加便捷地找到自己需要的小众产品，但让消费者生产小众产品依然是难以实现的事情。互联网制造发展的下一步就是自己制造产品供他人消费，这也是信息产业领域的核心要求。
3D打印等技术将产品制造从企业工厂生产制造发展到家庭手工生产。每个人都可以在家里进行产品模型设计，并且在相关社交平台与其他人分享自己的产品设计方案。每个人都可以委托给云端制造，利用3D技术打印自己需要的产品，并在网上商城销售自己制造的产品。
【知识拓展】
3D打印技术
3D打印技术实际上是一种增材制造，可以在保证质量的基础上提高生产效率，并且避免了原材料的浪费，尤其是在稀缺、昂贵的材料使用上，3D打印技术的应用则凸显了其价值。
在3D打印中，金属材料的打印难度是最高的，由于金属的熔点较高，并且在打印过程中金属液体固液相变，并且还包括了表面散热、传导等多个物理变量，此外还需要顾全成形的产品是否组织良好、整体是否均匀光滑等。因此在利用3D打印技术的时候必须要配合使用激光技术，包括激光的功率和能量分布、激光焦点的移动速度和路径、加料速度等，才能使打印出来的成品更加完美。
3D打印作为云工厂中实现智能制造的典型代表，其生产过程就是对云工厂运行的一个很好描述：云平台的两端分别是用户端和制造业企业，云平台成为双方沟通的桥梁，一方面，用户端将自己的产品需求发送到云平台；另一方面，制造业企业从云平台上接收产品需求信息，并在线下按照需求产品信息进行生产，与此同时将产品的制造进度及时反馈到云端，以供用户及时了解产品的生产情况，实现产品全生命周期用户参与，如图1-1所示。
图1-1 云工厂
在云工厂中，云计算借助工业化发展的方式，为工业制造提供计算资源。反过来，云端制造将以云计算模式提供工业设计和制造所需的资源。在云工厂的时代，所有的资源都可以进行弹性调度，实现按需生产。每个工厂都是一个数据公司，将来会发展成一个云化的工厂，把一个大型工厂虚拟化成多个小型工厂，同时也可以将多个小型工厂虚拟化为一个协同工作的大型工厂。这样，每个厂房、仓库、工人等相关物理资源，都可以按照需求实现弹性生产。
云工厂使工厂的所有者和使用者之间实现产权分离。云工厂可提供场地、车间和仓储等一系列IaaS（基础设施即服务），也可能只提供管理和资金等PaaS（平台即服务），还可能会是自己生产工业产品的SaaS（软件即服务）工厂。
北京工业云作为一家专门提供创新公共服务平台的企业，为中小型企业提供包括硬件和软件在内的信息化资源，特别是工业设计软件资源。工业SaaS云是在北京工业云服务平台的基础上，把软件和硬件资源进行封装，再以SaaS云服务的形式，供中小型企业在线租用。特别是工业软件，对于中小型企业来讲，如果直接购买独立安装的套装软件则价格非常昂贵，由此使得成本也大幅提升，不利于企业的发展和盈利，但是如果改用SaaS云进行在线租用，按照使用时间的长短进行费用支付，则大幅降低了使用软件的成本。
在这种情况下，不仅是制造业企业，即便是个人也可以通过按需租用的方式获得一个虚拟化云工厂。因此，大规模工业制造和小众化手工生产之间发生了交互和碰撞。3D打印、社交化设计、云端制造等联合起来共同颠覆了制造业的发展格局，使得大规模批量生产向小规模定制生产转变。
当前，工业4.0、工业互联网、智能制造，无论哪一方面，其引入的都是互联网技术而不是思想体系，最终改造的其实还是工业的“肉体”。云工厂概念的引入，是互联网的理念；云工厂改造的是工业的“灵魂”。从“肉体”的改造到“灵魂”的改造是一个漫长的过程，只有经过很长一段时间才能实现。可以预见，在未来10年之后，工业4.0和智能制造的概念可能会逐渐消失，并将以全新的概念来描述当前工业的发展情况，即“工业互联网1.0时代”。
云工厂实际上是将全世界的工厂都联合起来，从而构建公共云工厂、私有云工厂和混合云工厂，最终形成智能工业的IaaS和PaaS。这也正是未来云工厂实现工业4.0向智能云制造转变的真实目的所在。
1.2 实现“互联网+智能制造”的工业云平台
“工业4.0”的概念是德国在2010年的《高科技战略2020》中提出来的，2015年，我国政府工作报告和“两会”热议的内容也都是工业4.0，并在2015年5月正式发布了“中国版的工业4.0”，即《中国制造2025》，自此，工业4.0在我国产业界火热地蔓延开来。我国也开始跨越式地迈进了工业4.0时代。
毋庸置疑，在我国提出《中国制造2025》之前，国内的很多制造业企业已经在生产过程中全面实现了自动化和信息化。但是，这并不能代表我国的整体制造业已经步入了工业4.0时代，制造业的发展还依然存在很多问题，如供需双方的需求问题等。与此同时，市场中还存在诸多矛盾：用户发现其个性化、小批量的设计定制需求依然得不到更好的满足；制造商在生产制造过程中依然存在成本居高不下的情况，并且产品与市场需求难以真正实现对接，还存在生产效率低下的问题，这些问题尚没有找到有效解决的方案。
直到2013年，云工厂的出现，无论是对于用户还是对于制造商，所有的问题迎刃而解。那么什么是云工厂呢？“云”是互联网、网络的代称，云工厂就是在线工厂的意思。云工厂是提供在线产品加工定制的工厂，是实现智能制造下小批量产品加工定制的平台，是提供在线3D打印、手板加工和机械加工的网络平台。总而言之，云工厂就是实现“互联网+智能制造”的工业云平台。云工厂是当前信息企业和工业企业共同关注的焦点。
实际上，《中国制造2025》的主攻方向是智能制造，也是互联网制造的制高点。在云工厂中，“互联网+智能制造”是其生产运营的核心内容。互联网制造业促进了工业与信息化的融合，互联网协同制造可以积极发展智能制造和进行大规模的个性化定制，提升网络化协同制造水平，从而加速制造业服务化的转型。互联网人工智能可以加快人工智能核心技术的突破，培育发展人工智能新兴产业，推进智能产品的创新，提升终端产品智能化水平，这是当前云工厂实现工业4.0的最终目的。
提及云工厂，就必然先从云计算说起。云计算的概念起源于消费互联网领域。在2006年，亚马逊推出了弹性计算云服务，随后谷歌在搜索引擎大会上正式提出了云计算的概念。“云”既是互联网公司所采用的计算架构，又是一种商业模式。在计算架构方面，基础设施利用网络和虚拟化技术池化后可实现动态弹性扩展，其上运行的软件服务可以集中在一起进行部署和维护，并实现基础设施的透明访问；在商业模式方面，体现在面向公众开放服务，并可以自主完成工作任务。因此，可以看出，云计算的功能与互联网公司对于计算设施的应用需求之间是可以实现精准匹配的，尤其是能够根据系统信息数据处理制造任务的压力起伏，通过较为传统的服务器等IT基础设施灵活配置生产方式，以更低的成本计算出资源的动态调度。这些都是保证工业4.0实现智能制造，实现供需匹配，提升用户满意度的重要因素。
因此，当前建设应用工业云平台对于推动“互联网+智能制造”的发展具有重要的作用，主要体现在以下两个方面，如图1-2所示。
图1-2 工业云平台对于推动“互联网+智能制造”发展的重要作用
1．工业云平台成为支撑智能制造的重要基础设施
云计算作为当前全新的技术代表，具有很多独特的优势，如灵活度高、性价比高、可靠性高等。近几年，云计算在诸多传统行业中的应用越来越广泛，对传统制造业而言更是如此，云计算帮助传统企业提升了产品的附加值，提升了生产效率，并且创新了商业模式，更重要的是加快了传统企业转型升级的速度。随着制造业从传统的机械化制造向智能制造的转变，云计算成为实现智能制造不可或缺的基础。借助云计算，可以通过提供强大的数据传输、存储、分析、处理等能力，帮助制造业企业获得更多的生产数据和用户数据等信息，从而提升了产品与需求的匹配度，让用户获得了更加满意的服务体验。这种基于云计算模式，助力工业实现“互联网+智能制造”的平台就是工业云平台，即云工厂。在这个平台上，制造业企业无需花费较高的人力成本、无需购买价格昂贵的制造设备，只要通过平台终端就能完成整个生产过程，即产品设计→产品研发→产品成型→产品入库→产品销售→产品派送，整个流程全部由平台终端完成。当前越来越多的企业正在全面探索工业云平台的建设和应用。
海尔作为传统制造业企业，借助云服务推出全新的商业模式，向智能化、个性化、定制化方向发展，从而实现了从硬件制造商向“制造+服务”的提供商升级。海尔地产打造“海尔云社区智能体验区”，将体验区分为厨房、客厅、卫浴、餐厅等几个部分，从而向人们现场展示智能化云社区生活。云社区的平台和终端为用户体验提供了强有力的支撑，是海尔集团借助先进的研发技术和产品应用以及通过多个产业链之间的衔接，使用户只需要借助手机、互联网，就可以与家中的灯具、窗帘、电视机、空调、电冰箱进行交流，从而获得了最佳的服务体验。
2．发达国家正在加快全面布局工业领域工业云平台和服务
当前是信息技术与工业发展加速融合的年代，全球范围内的工业和信息技术领域已经开始着手布局工业云，以期率先抢占工业领域智能制造的制高点。
德国西门子在2015年年底成功搭建了覆盖全球的跨业务数字化云服务平台Sinalytics，该平台能够对生产设备在生产制作过程中所产生的大量数据进行收集和整合，并进行保密传输，之后再进行深入分析，通过数据分析和反馈来提升对燃气轮机、风力发电机、医疗成像系统的监控和优化能力，从而保证给用户带来更加舒适的使用感受。
从像德国这样的发达国家企业的布局中，我们不难发现，工业云平台的灵活度已经成为其极为看重的投入点。可以说，谁能够率先确立在全球的工业云服务覆盖，谁就能在工业4.0的智能制造时代掌握产业生态发展的制高点，并取得掌控工业数据的先机。
总之，工业云平台成为当前培育工业大数据产业生态和带动制造业服务化转型的重要基础，是未来在先进制造业发展中实现工业4.0“互联网+智能制造”的信息中枢。可以预见，未来，借助云工厂推动工业4.0“互联网+智能制造”的发展，已经成为大势所趋。
1.3 “制造业+云计算”
当前，制造业正面临一场技术革新和产业的重大变革，新一代信息通信技术加快了制造业的快速发展，并在此基础上推动了制造业发展理念、制造模式、制造手段和技术体系以及价值链的重大变革。这也正是与我国当前提出的《中国制造2025》的国家战略内容相吻合。“制造业+云计算”成为当前工业领域发展的重点模式，也是构建云工厂的必备条件。
早些年，当云计算刚刚出现的时候，我们完全没有意识到云计算有一天会与制造业相挂钩，并且能够给制造业带来如此大的变革。然而，从今天的发展来看，云计算已经使得制造业的方方面面都发生了重大变革。
1．在产品研发环节
在产品研发环节，一方面使得工业制造从原来的工作站或PC平台逐渐转向桌面云平台；另一方面使得原来的区域研发逐渐转向远程异地协同研发模式。
2．在生产管理环节
在生产管理环节，传统的工业制造是由单机应用模式进行生产管理的。然而在基于云工厂的工业4.0时代，生产管理环节则是采用在线应用模式来实现。另外，在传统的工业制造领域，其生产管理是通过自由部署信息化系统来实现车间管理的，而在当前工业4.0时代，生产管理环节是借助云计算的推动转向了租赁软件信息化系统。
3．在IT架构领域
在IT架构领域，云计算的应用较传统制造业具有以下3个优势。
（1）在云计算应用于工业制造领域之前，传统制造业企业内部架构是一种逻辑架构，而工业4.0时代制造业企业内部架构是一种基于云计算的虚拟架构；
（2）在云计算应用于工业制造的过程中，制造业企业系统由低效的IT系统向高效的IT系统转变；
（3）在云计算应用于工业制造的过程中，资源利用方式固化的资源利用向按需分配资源转变。
从以上3点，我们足以看出，在IT架构领域，云计算对于制造业的应用优势是显而易见的，这种优势主要体现在系统的高效性、资源的共享性以及部署的灵活性3个方面。在传统IT架构模式下，制造业企业要实现信息化应用就必须事先购买IT软件和硬件产品，之后由专门的IT部门负责包括IT基础设施以及业务系统在内的所有平台的运转工作。这种模式在制造业中的应用不但使得产品生产周期增长，而且部署之后需要大量的专业IT人才来维护才能保证整个生产流程正常运行。这种模式会随着企业规模的不断扩大以及业务系统的日益复杂，而出现信息化系统不断扩大以及投入成本不断增加的问题。
然而，在云时代，这一切都得到了彻底改变。制造业企业实现生产制造的信息化和智能化无需专门购买相应的软硬件，而只需要租赁相关系统就可以满足企业的所有业务需求，并且支付的费用按照使用的多少来衡量。在这种模式下，企业不但能够减少实现生产制造信息化的投入，还可以实现成本节省的最大化。
云工厂就是“制造业+云计算”两者结合的产物，这是当前云时代制造业发展的一项史无前例的优势，是“制造业+云计算”推动了工业4.0的智能制造，并且在未来，“制造业+云计算”的应用将呈现以下几方面的趋势，如图1-3所示。
1．企业业务移动化使得“制造业+云计算”在制造业落地
随着移动互联网的不断发展，移动终端开始逐渐融入各个领域企业的应用过程中，因此使得企业业务的发展具有一定的移动化特点，并且在此基础上使企业运转得更加灵活。这种业务应用的移动化特点与基于云计算的应用模式在本质上基本是相同的，都是通过互联网访问远端信息平台，通过远端平台的计算来实现业务数据的访问和交换，并且其数据都是在远端，而不是在本地。然而两者之间的区别在于，云计算的远端平台是一种虚拟化资源，能够更加高效地实现资源分配。但是这种模式在很大程度上是可以使云计算应用在制造业企业实现成功落地的。
图1-3 “制造业+云计算”应用在未来呈现的趋势
2．在大数据的驱动下，制造业对云计算平台应用的依赖性越来越强
大数据的不断发展使得制造业企业对于云计算平台应用的依赖性越来越强，这是因为分析系统的性能越高，分析的时间则越短，这也就表明，企业在海量数据中挖掘到自己所需要数据的速度越来越快，这样企业在制定相关发展策略的时候也更加快捷、精准。但是借助传统的IT系统来实现精准的数据分析和决策制定是非常困难的，因为传统的IT系统在处理海量数据的时候其能力是相对有限的。但是基于云计算的优势，这种情况就大不一样了，云计算可以将那些分散的系统加以整合，最终形成一台虚拟的超级计算机，这种超级计算机在数据计算方面的能力是超级强大的。在这种具有超强能力的云计算之下，工业制造的生产速率必将大大提升，其产品的精准率也是可想而知的。
3．云制造是“制造业+云计算”在制造业领域的终极模式
有人认为云制造就是制造业和云计算的结合。事实上，当前工业领域还并没有在“制造业+云计算”的融合中实现真正的云制造。云制造的目标：“实现对产品开发、生产、销售、使用等全生命周期的相关资源的整合，提供标准、规范、可共享的制造服务模式。”通过实现云制造的最终目标来看，当前制造业的发展还与云制造相差太远。当前的“制造业+云计算”在工业领域中的应用和发展，还仅仅局限在一些有限的制造业业务中，还没有从本质上涉及企业的核心系统和业务。但是相信随着“制造业+云计算”的进一步融合，未来云工厂中的云制造必将成为现实。
1.4 制造资源虚拟化
制造业的全球化、服务化、虚拟化、开放化以及云计算在制造业中的应用，为工业制造提供了全新的发展机遇。在借助云制造、云管理、云服务、云共享的基础上云工厂诞生了。在云工厂中，制造资源趋于虚拟化是其主要标志。
云制造融合了信息化制造技术以及云计算、物联网、智能科学等诸多先进技术，将工业领域中的各类制造资源和制造能力通过虚拟化和服务化构成了制造资源池。只有制造资源池化，才使得制造资源服务化封装成为可能，并形成统一、集中的智能化经营和管理，从而为用户提供更加安全可靠的、优质廉价的产品服务，实现随时获取、按需使用。
在工业中，制造资源是指产品在生产过程中，实现全生命周期所需的各种物理性要素的集合体。制造资源可以按照存在的具体形式和使用途径的不同，分为硬制造资源和软制造资源：硬制造资源即物理制造资源，就是指生产制造过程中所使用的各种制造设备、计算设备以及产品生产所需要的原材料、人力资源；软制造资源也称作虚拟制造资源，主要是那些在制造过程中必不可少的软件工具、领域知识、制造模型、过程数据、用户信息、服务流程管理等，这些资源虽然不是实体资源，但是在工业生产制造过程中却起到了极其重要的作用。制造设备资源如图1-4所示。
图1-4 制造设备资源
简单来讲，制造资源虚拟化实际上是通过物联网、信息物理系统（CPS）
、计算系统虚拟化等技术，实现物理制造资源到虚拟制造资源的映射，体现在全面互联、感知和反馈控制，从而打造资源利用更加高效、使用新能源更加安全可靠的虚拟云制造服务环境。这也是打造云工厂的重要一环。
目前云制造资源虚拟化还处于一个初级阶段。但是，制造资源虚拟化作为连接物理制造资源和服务的中枢，它的唯一目的就是便于提供在线服务，以及提升资源利用率。在目前，较为流行的服务化方法是将资源发布成Web服务，然后统一进行注册。在云工厂中，制造资源中的计算资源与云计算的不同之处在于，云制造资源不限于计算资源，而是逐渐延伸到包括制造设备资源等在内的更加广泛的资源。云制造资源虚拟化时，必须坚持系统性、适应性、扩展性、动态性的原则。
1．系统性
充分考虑到各种因素的影响，并且兼顾相关资源领域，因此，需要保证云制造资源虚拟化模型的完整性和合理性。
2．适用性
云制造资源虚拟化模型在一定程度上能够实现直观、易用的特点，从而便于分类和检索。
3．扩展性
云制造资源具有复杂多样的特点，因此需要在针对某一类资源虚拟化模型的基础上对云制造资源进行扩展，并且以此来满足未来云制造资源功能扩展的需求。
4．动态性
通过物联网和相关传感器设备可以实时感知资源的状态。
具体来讲，制造资源虚拟化使得云制造具有诸多优势，主要体现在以下几个方面，如图1-5所示。
图1-5 制造资源虚拟化使云制造具有的优势
1．资源全面共享
制造资源虚拟化可以支持所有的制造资源通过共享实现感知和接入，包括硬件制造资源和软件制造资源。
2．资源按需透明使用和降低能耗
资源按需透明使用，其中的“透明”指的是供需双方都能够对对方的需求和供给关系清晰明了。工业制造在服务环境的构建和运行过程中，都是根据资源的需求来进行动态调度的，从而达到资源增减的平衡，使得资源的利用率达到最大化。
3．高敏捷性与可伸缩性
硬件制造资源和软件制造资源（即物理制造资源和虚拟制造资源）的松耦合，使得虚拟资源云池的规模随着云业务量的需求变化而变化，表现出更高的敏捷性和可伸缩性，实现内容的灵活变更。
4．可靠性更高
通过容错技术，使得单点故障发生时任务环境实现动态迁移，移至其他物理资源之后再继续运行，从而确保多主体协同运行不受其他外界因素的影响。
5．安全性更高
支持对物理制造资源的多层次、多维度安全隔离，如果在整个生产过程中其中一个物理制造资源环节出现故障，也能够保证整个生产任务顺利迁移到其他物理制造资源继续进行生产制造。
6．可用性更高
对产品制造的全生命周期能够适应和满足各用户不同定制化需求的终端设备、运行环节、界面内容、交互方式。
云制造资源虚拟化的过程是通过建立云制造资源标准描述模板，抽象他们的共有属性或特点，封装成可供用户调用的服务的过程。另外，在资源的封装和服务的调用过程中建立便于资源调用的内部标准接口以及便于服务调用的外部接口。基于模板的云制造资源虚拟化封装的步骤如下，如图1-6所示。
图1-6 云制造资源虚拟化封装的步骤
第一步，描述资源
首先根据输入的云制造资源种类以及定义资源描述模板，查找XML资源属性文档库，是否已存在该类资源的实例，如果存在则只需要改动该属性文档的标志，如果不存在该资源的XML实例，则调用模板库中的描述模板，根据模板要求填写相应的资源属性具体描述资源，形成XML格式的资源属性文档，并将其存入XML属性文档库中，以备日后使用。
第二步，实现“资源实现类”
由于云制造资源的种类繁多、功能繁多，因此调用模板库中的资源实现模板时，看是否适合该类云制造资源实现的要求，若有需要则进行相关的改动，然后打包形成云制造资源的实现类。
第三步，部署资源
调用资源实现类接口以及加入资源接口，形成云资源实现类的调用以及云制造资源的调用。由此生成虚拟云池中的服务资源，同时获得资源实现类的相关信息，完成资源的虚拟化封装，对外呈现统一的标准调用接口。
第四步，服务的实现，定义服务的标准接口
根据用户需求，调度虚拟云池的服务资源，并根据相关的制造逻辑以及约束形式虚拟云制造企业，以达到用户的目标。
当前，制造资源的虚拟化在工业制造中的应用还处于探索阶段，因此尚无专门的软件技术支持。但是从逻辑和理论上，制造资源虚拟化在云工厂中的存在是毫无疑问的。当然，对于制造资源的虚拟化还有一个层次的问题，那就是具体到一个细节资源还是整体资源的描述依然是个选择，从当前国际上通过制造资源虚拟化搭建制造业的云工厂来看，主要还是在整体制造设备资源层面上的描述，然而具体的制造资源协作主要是通过大量的线下工作来完成和实现的。
1.5 工业云和工业大数据相连接
随着2015年《中国制造2025》和“互联网+”作为国家战略提出之后，工业大数据成为我国当前工业实现转型升级、提升制造业企业乃至整个国家竞争力的关键因素。然而，云工厂中的生产制造自然是与云计算息息相关，在云工厂中，工业云和工业大数据相互连接，是工业4.0迈进智能云制造时代的关键。
1.5.1 工业云
当前，云计算正逐渐渗透到社会各行业企业运行的过程中，如图1-7所示，尤其在工业制造领域的应用更是日新月异，成为推动信息化和工业化两化深度融合以及工业转型升级的新动力。
图1-7 云计算主要应用领域
1．工业云是云计算与工业化融合产生的创新领域
所谓工业云，是在云计算模式下对制造业企业提供相关的软件服务，使工业企业的社会资源实现共享。
云计算在工业制造领域中的应用前景是非常广阔的。工业云是云计算在工业制造领域中的典型应用。
工业云技术主要涵盖了虚拟化技术、仿真技术、云存储技术、云查杀病毒技术、移动终端云监控技术等。作为生产性服务的创新，云计算在工业制造领域中的应用打造了具有集成、开放、虚拟等特征的服务平台，与此同时也为制造业和生产性服务业的创新发展提供了新思路，解决了当前制造领域产品多样化开发所面临的资源共享和协作的难题，更有助于产品附加值的提升。
另外，工业云集成了云计算、制造技术和物联网等技术的应用，在工业制造领域能够以较低成本实现信息技术与产品设计、工艺对话、制造等活动相融合，从而促进产品生产制造过程中从研发到设计、物流、销售等生产性服务业和企业个性化需求的无缝衔接。
2．工业云为中小企业的两化深度融合指明了方向
中小型制造业企业在实现两化融合的过程中往往面临一定的困境。近几年，在大型制造业企业中信息化和工业化的融合已经获得了成功，并且成效显著。目前，两化融合正在从大型制造业企业向中小型制造业企业延伸。越来越多的中小型制造业企业对于信息化的需求程度更加凸显，但是由于投入资金不足、信息化程度不高、信息化人才匮乏、信息应用深度不够等原因，中小型制造业企业的两化融合难以达到一定的深度。
2013年，华为与湖北襄阳达成云计算战略合作，如今已经在当地为将近20家当地企业提供云服务，从而推动产业转型升级。在华为与襄阳的合作过程中，双方充分利用云计算服务的技术优势，并结合当地产业、区位交通、成本等诸多优势，建立了智能制造ICT基础，从而打造智能制造云平台，在很大程度上帮助制造企业提高生产效率、降低了生产成本，从而加快了转型的速度，并且在同行业中构建了核心竞争力。
然而工业云的出现将为中小型制造业企业实现两化融合起到巨大的推动作用。
（1）降低中小型制造业企业门槛，提高工作效率
在传统制造业中，企业往往需要购买生产制造所用的机器设备，并且还需要定期进行维护，成本费用较高。在工业云服务平台上，企业可以根据自己的需求进行付费，获取所需资源和软件，有效降低了制造成本，加快资金流的循环速度，提高了整个产品生产的质量和效率，缩短了产品升级换代的时间。
（2）提升中小型制造业企业的创新能力
在获得高效的、减少成本的方案之后，中小型制造业企业就可以将剩余的有限资金用于其他方面的投入，如产品的研发、生产、物流、销售等环节。同时还可以将剩余资金用于产品的创新，进而提升自身在同行业市场中的竞争力和竞争优势。
（3）推进中小型制造业企业的资源共享和产业链协同
工业云服务平台上聚集了大量的知识、资源、信息等，中小型制造业企业可以在工业云服务平台上进行在线知识、资源、信息的共享，从而实现协同发展，共同解决问题，这样就有效降低了中小型企业获取信息资源的成本和门槛，有效增强了产业链的协同能力。
因此，可以说工业云在促进中小型制造业企业实现两化融合的过程中起到了举足轻重的作用。同时，工业云也为中小型企业在生产制造过程中提供了安全可靠的全方位防护措施，为中小型企业实现两化深度融合提供了良好的环境。
1.5.2 工业大数据
所谓工业大数据，就是指工业领域中的大数据，在产品设计、制造、销售、维护等全生命周期中产生大量的数据资源，这里的工业大数据还涉及文本、图像、视频等各种结构化和非结构化的数据，具有明显的大数据特征，即4V:Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值），对制造业的发展具有非常重要的实际应用价值，如图1-8所示。
图1-8 大数据的四大特征
在工业4.0时代，最重要的首先就是数字化，而且在数字化的过程中，大数据扮演着非常重要的角色，且该角色的地位越来越重要。因为在用户系统分析或者智能制造的过程中，会通过传感器产生很多信息，且这些信息都属于非结构数据信息。这样，大数据就能够把制造业企业内部的非结构化信息有效地集结起来，实现CPS的协同。因此，可以说工业大数据是制造业企业在工业4.0时代发展的重要核心，这也是工业4.0在延展过程中数字化逐渐深入的具体体现。
这里需要明确的一点是，工业大数据与大众所熟知的互联网大数据是有一定的区别的。工业大数据在数据量的需求、数据质量等方面与互联网大数据有所不同，工业大数据强调更多的是一些专业性的大数据。
在当前，如果想利用工业大数据深层次地解决复杂动态性的工业系统分析和可视化并实现精准预测和精准决策的定制，就需要解决以下3个难题。
（1）如何从价值密度低的大数据中挖掘与工业制造的相关关系，通过相关关系挖掘因果关系？
（2）如何处理文本、图像、视频等非结构化信息，或者如何实现非结构化数据信息变为智能系统？
（3）如何利用相关关系建立复杂动态系统的模型？
从这3个需要解决的难题来看，工业大数据在工业制造中的应用已经成为亟待解决的课题。当前，已经有不少制造业企业开始借助工业大数据，将其应用于工业生产制造过程中，通过成功的应用案例，向我们证明，工业大数据已经成为当前制造业转型升级的关键。
早在2012年，欧美的先进国家就已经将大数据作为一项国家发展战略，欧盟推出了《数据价值链战略计划》，通过利用大数据来改造传统治理模式，并且试图以此降低公共部门的成本，并促进经济增长以及就业率的增长。到2020年，大数据技术将为欧盟创造9570亿欧元的GDP。德国作为欧洲国家的代表国，在2013年的汉诺威工业博览会上正式推出了“工业4.0”战略，其目的是为了提高德国在全球工业发展中的核心竞争力，在新一轮工业革命中抢占先机。
德国知名电子设备生产企业西门子就是一个典型的例子。西门子德国安贝格电子制造工厂是西门子打造的第一个工业大数据工厂，这个工厂中生产的每件产品都有自己的数据信息，数据在产品的研发、生产、物流、销售环节，都能够得到不断的丰富，由此就使得整个生产车间形成了一个实时数据平台。在这一数据基础上，实现ERP（企业资源计划）、PLM（全生命周期管理）、MES（制造执行系统）、控制系统以及供应链管理之间信息的互联互通。另外，由于物料从开始投入生产到最终产品成型，全程都通过传感器将各种与产品有关的数据记录下来，整个生产过程中绝对不会出现差错，也不可能出现产品掉落的情况。即便在车间内的生产过程中发生了断电情况，由于所有的工业数据都是事先做好备份的，因此也不会发生生产流程紊乱的情况。
1.5.3 工业云与工业大数据相连接
1．工业云和工业大数据相连接推动了工业互联网的发展
何为工业互联网？简单说一下。工业互联网顾名思义，就是工业与互联网相结合，是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网相连接。简言之，就是通过开放的、全球化的网络，将人、数据、机器三者连接起来。
无论是美国的先进制造、德国的工业4.0，还是《中国制造2025》，抑或是智能制造、两化融合，实际上都是在推动工业互联网的发展。在工业与互联网相结合的过程中，云计算和大数据都起到了重要的作用，实现了工业4.0的智能制造。可以说，工业云和工业大数据相连接推动了工业互联网的发展。
2．工业云和工业大数据相连接推动智能制造的创新
制造业由传统制造向智能制造创新的过程中催生了工业云和工业大数据时代。事实上，无论是工业4.0还是智能制造，其本质中都蕴含了物质与数字的相互融合。随着科技的迅猛发展，这种数字逐渐演化为大数据，形成了“知识”，这种“知识”进一步结合“云”形成了“思想”。“思想”即意识。因此，可以说工业云和工业大数据是智能制造的核心竞争力。
2016年1月14日，我国综合实力强的大型IT企业之一、国内领先的云计算领导厂商浪潮集团，与用户/服务器商业应用领域世界领先的供应商德国SAP公司共同签署了战略合作协议。浪潮集团与SAP的合作使得浪潮集团能够通过借鉴、结合德国工业4.0的经验，积极推动《中国制造2025》战略的落地。
作为德国工业4.0的先进代表，SAP拥有全球领先的智能制造解决方案和内存计算平台，以及帮助不同行业、各种规模的企业实现智能制造的成功经验。浪潮集团是我国云计算、大数据领域的领先供应商，也是各类型企业实现工业4.0智能制造的软件与解决方案提供方面的“领头羊”。此次双方的合作旨在利用工业云与工业大数据相结合的方式，在实现智能制造、企业云等方面展开全面、深入的合作，推动浪潮集团在企业管理软件和SAP工业软件融合创新，实现优势互补，从而加快浪潮集团的ERP软件等工业软件的集成，为国内企业联合打造更加适应中国市场的智能制造解决方案，进而形成一流的智能制造生态圈，提升中国企业在国际市场中的综合竞争能力。
总而言之，工业云和工业大数据相结合已经成为新一代信息技术和产业发展的核心及关键，推动了传统企业向工业4.0的智能云制造转变。
1.6 无人化工厂集聚区
当前，制造业正面临一场技术革新和产业的重大变革，新一代信息通信技术促进了制造业的快速发展，并在此基础上推动了制造业发展理念、制造模式、制造手段和技术体系以及价值链的重大变革。在此基础上，云工厂出现了“无人工厂”，这也已然成为工业4.0的标配。
无人工厂也称为自动化工厂、全自动化工厂，是指全部的生产活动都由电子计算机进行控制，生产第一线配有自动化设备或智能机器人，无需配备工人的工厂。在无人工厂里，人工智能起到了极其重要的作用，进行生产的时候，生产命令和原料从工厂的一端输入，经过产品设计、工艺设计、生产加工以及检验包装，最后将产品从仓库中输出。所有的这些工作都是由计算机控制下的机器人、数控机床、无人运输小车以及自动化仓库来实现的，人不会参与其中。唯一需要人做的就是事先对这些机器人、数控机床、无人运输小车以及自动化仓库进行工作指令设定，并且在白天的时候，工厂中只有少数的工作人员对机器设备的运转情况进行监控，一旦发生机器运转异常的情况，就马上对这些机器设备进行维修等；在夜里，也仅仅留下两三名人员对整个工厂的运转情况进行监督。
人工智能在工业中的应用是一个非常繁杂的工作系统，作为无人工厂，其关键性技术就是柔性化生产技术、工业机器人的操控技术、整体安全以及监控技术，这三大技术相结合使得无人工厂的实现成为了可能，如图1-9所示。在无人工厂中，仅有的少数工作人员对每个机器人的状态、每个生产设备的运行状况都一目了然，一旦哪个设备出现状况，都会有体验预警系统发出故障警报，从而使得工作人员能够及时对故障设备进行维修，保障生产流程在每个环节都能够更加高效、精准地运行。在现阶段的生产线上，无人工厂在很高程度上实现了自动化，各个部分的机器人协同完成装载、移动、加工、装箱等各种工作，从而将以往车间中起主导作用的工人解放出来，很大程度上提升了工作效率。
图1-9 无人工厂的三大关键技术
全球第一座实验室用的“无人工厂”，于1984年4月9日诞生于日本筑波科学城。在该无人工厂试运转的过程中，以往需要用将近百名熟练工人以及电子计算机的控制、两周才能够完成的工作量，无人工厂中仅仅需要4名工作人员花费一天的时间就可以实现。试验证明，该无人工厂的搭建以及在实际过程中的应用是非常成功的，使得生产效率提升了25倍。
毫无疑问，这种无人化工厂集聚区模式的应用是工业4.0与《中国制造2025》的必然趋势。
那么，之所以使得各种自动化、智能化设备和机器取代人工，使得无人工厂运行效率较传统人工工作效率更高的原因是什么呢？其实，答案就是云计算，是云计算改变了传统机器、设备的一切，使得智能机器人、自动化设备极大地提高了工作效率。也正是如此，使得作为无人工厂的云工厂成为工业4.0发展的领航者。
实现工业4.0自然少不了互联网、物联网、大数据和云计算等先进技术的支持和推动。物联网作为制造业的支撑，催生了全新的商业模式，并通过这些创新商业模式构建全新的产业链；大数据则为制造业的生产流程提供了坚实的数据基础，大数据以体量庞大、种类繁多、价值密度低、商业价值高、处理速度快的优势推动了物联网信息走向标准化和实用化，从而进一步推动工业4.0的智能制造；互联网在实现工业4.0的过程中实际上是一个中枢神经，也就是云计算的软件系统控制工业设备以及无线传感设备等的运行，使得机械设备成为互联网大脑改造世界的工具，与此同时，这些智能制造和智能设备也会不断地向互联网“大脑”反馈大数据，从而帮助互联网中枢神经系统做出各种正确的决策；云计算是一个不可或缺的工具，如果没有云计算，那么物联网产生的海量信息就无法进行传输、处理和应用。如果说大数据是物联网的数据基础，那么云计算则是实现物联网的核心。云计算在实现工业4.0的无人工厂中的应用，使物联网中以兆计算的各类物品的实时动态管理和智能分析变得更加容易实现。由此可见，在无人工厂中，云计算起到了非常重要的作用，为制造业创造了前所未有的价值，如图1-10所示。
图1-10 云计算在制造业中创造的价值
1．无人工厂的剩余价值来源
在传统企业中，剩余价值几乎全部来源于工人的创造。通过企业工人人数的叠加进而实现剩余价值的最大化叠加。在工业4.0的变革过程中，无人工厂的利润体现模式并不是工厂的核心竞争力所在。无人工厂的核心竞争力在于支持生产过程中的庞大科研和管理人员，无人工厂的利润是由这些操控生产设备、智能机器人的少数人创造的，而并不是那些生产设备和智能机器人。
科研和管理人员对于创新技术的研发、改进，对智能生产设备的发明创造，花费了的劳动是属于高价值劳动，因此换来的是无人工厂更高的价值。管理人员在整个无人工厂中所设计的复杂流程也是高级复杂性劳动，具有更大的价值量。这样，科研人员和管理人员同样属于劳动生产力高的部门，他们的剩余价值率远远高于传统制造业中普通劳动者的剩余价值率，他们也创造出大量的剩余价值。这也是为何特别指出工厂内的核心竞争力的原因。
2．无人工厂的资本利润来源
商品的价格产生来源于商品从生产开始到交易过程的结束。马克思的《资本论》中明确指出：“社会化的商品生产和交换的过程中，社会生产的总体剩余价值被看作全部资本的产物，因为剩余价值就转化为利润，剩余价值在社会各个部门、各企业、个人之间的分配不再以劳动为标准，而是以资本为标准。”这句话表明，企业剩余价值的创造来源于资本。
在无人工厂中，直接参与生产过程的人非常少，但并不是通过创造大量的剩余价值而作为主要的利润来源，而是凭借大量的资本获得的。换句话说，在无人工厂中，资本利润的来源主要是从社会总体剩余价值中分割出来的。
在企业创造价值的过程中，马克思将工人和资本的投放比作“活劳动”和“死劳动”。在马克思看来，不论一个企业的资本构成是如何的，不管它推动的是1/4的“死劳动”和3/4的“活劳动”，还是1/4的“活劳动”和3/4的“死劳动”，在两种场合中所产生的利润是相同的。从这个角度来看，无人工厂所获得的高额利润来源于资本，与工人的数量多少无关。
3．无人工厂集聚区的超额利润来源
无人工厂通过科研人员提供各种技术创新，使得制造业企业的利润大幅提高。事实上，要想尽可能地实现集体利润最大化，集聚效应模式是一个不错的选择。
所谓集聚效应是指各种产业和经济活动在空间上集中产生的经济效果以及吸引经济活动向一定地区靠近的向心力，最终导致影响力爆棚。
对于集聚效应的应用，最典型的莫过于硅谷集聚模式。硅谷聚集了诸多全球IT巨头以及数万家中小微高科技公司。在我国，北京中关村被称为“中国的硅谷”，这里聚集了以联想、百度为代表的近2万家高新技术企业，形成了下一代互联网、移动互联网以及新一代移动通信、卫星应用、节能环保生物健康、轨道交通六大优势产业集群，集成电路、新材料、高端装备与通用航空、新能源与新能源汽车等现代服务业务，构建了一个电子信息技术的集聚区，中国目前大多数互联网巨头都在这里办公。
北京中关村就是一个很好的技术与资本混合的载体，在技术和资本的感召下，这里汇集了诸多复合型人才，进而创造出更多的利润。从中关村可见一斑，在集聚效应模式下，带来诸多好处：
（1）指向明确的人才会聚集在这里；
（2）指向明确的资本会聚集在这里；
（3）在这里完成技术更新。
在深入了解集聚效应之后，无人工厂集聚区超额利润的来源也就很容易理解了。
一家以生产家用电器为主的工厂。在A地区的无人工厂里生产家电的机壳，在B地区的无人工厂里生产家电的机芯，在C地区的无人工厂里生产家电的包装，这样，每个地区之间的相互连接既不便又繁琐，并且在受到地域性限制的情况下生产成本提升，包括人力成本、时间成本等，造成了财力资源的浪费。然而这些浪费掉的财力资源就恰好是无人工厂集聚区获得超额利润的来源。
云工厂是建立在无人工厂基础上实现工业4.0智能制造并借助无人工厂获取利润的，因此，充分走好集群化的无人工厂之路，是实现工业4.0智能制造的最佳途径。
1.7 云系统引领下的智能工厂
当前，任何企业只要与“云”有一定的关系，就可以变得非常高大上，诸如云计算、云数据、云制造、云系统等，这些都是云工厂中不可或缺的部分。工业4.0在实现智能制造的过程中，是与云系统有着密不可分的关系的。
《中国制造2025》纲要中明确指出：“要在2049年完成我国由制造大国向制造强国的转变。”这就意味着我国需要逐渐淘汰落后产能，加快供给侧改革，将精力都投入到经济建设中去，实现信息化和工业化的两化融合，从而铺开工业4.0的智能制造道路，然而，在实现工业4.0的智能制造过程中，云系统也在其中扮演了举足轻重的角色，正是云系统的引领下实现了智能工厂的构建。
所谓云系统（云OS），又称云计算操作系统，云系统架构主要由云计算和云存储两部分组成，如图1-11所示。云计算通过数据中心设置大量计算机服务器群，通过网络传输的方式为用户提供差异化应用。云存储通过把用户数据进行跨区存储，从而达到节省本地存储资源的目的。
图1-11 云系统的两大组成部分
在我国，知名工程机械行业的排头兵徐工集团则是在云系统引领下开创了工业4.0的智能工厂。
徐工集团以其大吨位装载机智能化制造而成为京沪高铁线上一道独特的工业风景线呈现在人们面前。徐工集团已然在我国搭建了一所属于自己的智能工厂。徐工装载机智能基地的联合厂房占有面积达到了16.7万平方米，其大小相当于24个普通足球场，但是厂房里仅仅有500个工人从事生产制造，90%的工作则是由145套焊接机器人、10套切割机器人和2套涂装机器人共同完成的。在徐工集团智能工厂的铲斗生产线上，一台外形像是瓦力机器人的智能设备正背负着大大的铲斗在事先设定好的轨道上自由移动，把缠头轻松搬运到焊接台上。而焊接台上的焊接机器人则凭借自己无穷大的力量将铲斗进行360°翻转，同时使用伸缩自如的焊接臂进行完美焊接，全方位且不留死角。在各个智能设备的完美配合下，一整套焊接工作一气呵成。在整个焊接过程中，全部实现了无人操作，智能机器人的每个动作全部是事先通过程序编排好之后完成的。所有的这些运行程序都是通过物联网将执行操作下达给机器人来实现的。
徐工集团能够打造如此完美的智能工厂，实际上就是云系统的功劳。我们这里以徐工集团通过云系统引领的智能工厂为例进行阐述。
1．云轨道
徐工集团车间里智能机器人背负着大铲斗可以实现自由移动的轨道，其实就是云轨道。这条云轨道还可以有多方面的用途，如利用云轨道来接受供应商的物料供货。徐工的这条云轨道是与码头相连接的。通过云中发来的指令，并在显示屏上显示出具体的位置，从而提醒哪个位置的货物可以卸下来了。为了避免差错，轨道上设有专用托盘，并且在上面贴着条码标签。供应商只需要用扫码枪轻轻一扫条码，将可以将托盘和物料一对一绑定。之后，物料再通过云轨道输入到徐工的工厂中。进入工厂后，由专门的系统对其进行进一步转运，将其直接运送到下一个生产线上。
在传统的制造业企业中，物料过剩造成库存资源的浪费是常有的事情。因为在传统的制造业企业中，往往是先将物料堆放到仓库备用，然后再根据生产车间的物料需求量来派发物料。这种老式的做法往往造成库存空间紧缺，同时也会因管理不妥善造成某些物料的短缺进而不能及时跟进生产，这样就使得整个生产流程因为某一物料的短缺而无法进行下一环节，在等待物料的同时，机器停止工作闲置的时间也是一种利润流失。
然而，在徐工的工厂里，这种情况是不会出现的。当新的生产计划从ERP（企业资源计划系统）出来之后，就会通过MES（执行管理系统）进行局部分解，将其分解为多个物料配盘单，并在生产线上生成多个物料配盘点，从而向外部供应商传达信号，这样外部供应商就知道接下来该运送哪种物料了。供应商接到配送信号之后，就会把不同的物料集聚在一起，分别打上扫描标签，直到扫描收货为止。
徐工智能工厂中这些看似有序运转的方法十分简单，但从根本上解决了传统制造业企业难以解决的按需分配的问题。因为随着外部因素的干扰，用户的需求往往处于动态变化的状态，因此，传统制造业企业按照传统方式生产产品，是很难真正满足用户需求的。然而徐工智能工厂中借助云轨道发号施令的方式，使得整个生产车间能够高效、有序地进行生产，更重要的是能够按照用户需求为其定制商品。这也是传统制造业所无法实现的。
2．云车间
在徐工的智能工厂里，所有的数控单体设备和集群设备以及智能设备都是通过一个总的调度系统进行统一管理的，这些设备都是联网的：当一台设备完成加工之后，就会向系统提交工作完成报告，之后，系统就会向物流线上的轨道传达指令，命令其将上一个环节完成的零部件交到下一个工序上；当下一个工序接到指示并完成其工作使命之后，再向总调度系统提交申请……直到最后整个产品成型。总调度系统会向每个工序下达专门的执行代码，从而让不同的工序完成其应该完成的工作任务。
实际上，在ERP里的这种排产计划是具有粗放特点的，只有在MES系统中才会将每一个生产环节进行智能分解，从而使得智能生产变得更加精细化，形成单个零件的生产计划任务，并将每个任务进行派工。生产工人每个人手中都有一个MES智能终端，主要是用来接收生产任务的，这样不但可以知道自己需要完成哪些工作，同时整个生产线上的所有工作任务都能够一目了然。一个工序完成之后，系统就会自行判断哪些零部件是需要进行检验的，之后将这些需要进行检验的零部件信息发送到质检人员手中的智能终端上，这时，质检人员再去现场进行实地检验，根据事先设定好的指标，与标准数据库的数据信息进行匹配核实，从而判断这些零部件是否合格。
然而，所有的排产、生产、质检工序都是通过智能工厂里的云端物联网来实现的。在智能工厂中所有的智能终端都是与云同步连接的，并且在云端智能系统的指令下进行具体操作。
3．云服务
在徐工的云系统中，还有一个“云环节”，也就是云服务环节。徐工的每一台设备其实都是由一个专门的“大脑”来控制的，里面装有全球卫星定位系统（GPS）、通用分组无线业务（GPRS）、地理信息系统（GIS）以及数据库对比技术等。因此，这个“大脑”可以根据各个设备的运行情况来判断设备是否能够正常运行，在感知到某个设备发生故障之前，就会在第一时间以短信的方式通知车间里的监控人员。这样就使得以前制造业工厂中的“被动服务”转变为当前的主动式“云服务”。
徐工集团的生产制造工厂，在搭载云轨道、云车间、云服务相结合的云系统的推动下使得智能化更加凸显，由此打造了徐工集团的智能制造工厂。