編者按：此文是根據菲尼克斯電氣中國公司副總裁杜品圣先生，在CIROS組委會主辦的2019中國國際機器人與智能制造發展高峰論壇暨2019“金手指獎”頒獎典禮上的演講，按照速記報告整理摘編而成。

  大會其他演講嘉賓的報告會陸續發布，敬請關注。

智能化

  各位領導，大家上午好！現在搞汽車的人，非常的累，進入互聯網時代以后，新技術日新月異，新領域層出不窮，這幾年，每年一個新領域。2010年智能電網，2011年電動汽車，2012年信息工業化，2013年工業4.0，2014年3D打印，今年又是什么5G、新能源，2020年肯定是量子技術。所以每年是一個領域，智能制造IN。2014年、2015年以后，推出了工業4.0以后就更復雜了，任何的新技術都想進入到工業級領域，都希望能找到用武之地。互聯網、物聯網、云技術、霧技術、邊緣技術、大數據、虛擬現實、人工智能、區塊鏈等等，都進入工業領域去。進入工業領域非常簡單，就是+工業。工業互聯網、工業物聯網、工業云平臺、工業霧技術、工業邊緣技術、工業大數據、工業虛擬現實、工業人工智能、工業區塊鏈等等，加了工業以后，我就可以進去。所以這里面就產生了很多問題，他認為什么東西都是工業領域，跟其他領域是一回事。

  IT技術進入工業領域用一個關鍵字就是智能化，現在就變成智能化和自動化PK。每次開會都必須講智能，沒有智能這兩個字，其文章不被錄用，沒有智能這兩個字，其申請項目水平不高。我們每天的發言都有這兩個字。關鍵什么叫智能呢？為什么現在我們要提倡智能化制造？中國的文化就是這樣。智能翻譯成英文叫Intelligent。中國把智能分成兩個字，一個叫“智”，一個叫“能”，“智”是指人的思維，分析歸納總結。“能”是指人的本事，技能技巧。他不僅強調人的智能技巧，而且突出應用人的思維能力的重要性。我今后搞東西，必須要思考思維領域，而不僅僅簡單做這件事。你為什么現在要提這個事情呢？

成本與速度

  對工業來說，肯定碰到瓶頸了，產品生命周期的縮短，由于產品生命周期縮短，產生了一系列影響，什么小批量多品種、產品成本的壓力、機械設備的利用率、快速的投資回報率、產品更新換代的速度、節能減排等等，這些問題都由于產品生命周期的縮短。在這種情況下，這么多問題當中，有兩個問題。一個是成本的問題，第二個是速度的問題。

  怎么解決成本和速度的問題？降低成本有三個方面，生產成本、運行成本、管理成本。在這個新時代下產生新的背景，解決新的問題的時候我們采用新的技術。他是解決自動化不能解決的問題。很明顯，運行成本、管理成本、研發速度和影響速度的問題單靠傳統的自動化控制技術是無法解決的。

  這個結論是不是正確？我們從當前的世界論壇公布全球首批的“燈塔工廠”名單，非常好，“燈塔工廠”不是“黑燈工廠”。抓住兩個詞，一個是效率，一個是成本。拜耳生物制藥，維護成本降低25%，運營效率提高30%-40%。強生是運營成本降低10%，機器故障停機時間減少5%。從上面可以看到，都采用了智能制造，解決的還是效率提高，成本降低。衡量工業4.0是否成功的標準，仍然是互聯網時代下繼續提高產品質量，降低成本，加快研發，增效減排。如果不解決這些問題，那就是虛擬的市場。

  所期待的智能制造生產模式怎么做？不同類型的生產方式，以及多品種小批量和產品生命周期的縮短，在成本和速度上進行優化。這種情況，必須要融合IT和互聯網技術，他要改進，在生產制造模式上提高生產模式的靈活性、高效性，降低生產成本。要把生產價值鏈、生產管理鏈和產品生命鏈整合成為企業全生命周期制造模式，提高企業管理的效率，降低運行成本。現在有三大世界，人腦世界、物理世界，還有一個忘了。你可以看到，他實際上是把三個東西連在一起，一個是研發端，一個是制造端，后面是服務端。這三個連在一起，什么讓他們連起來？就是產品。

人工智能

  原來我們講自動化，現場層、控制層、管理層，他們做什么事情呢？做三件事情。一個是生產過程數據的顯示，一個是生產過程數據的控制，一個是生產過程數據的采集。現在必須要改革，管理層是企業產品生命周期的管理，控制層必須是研發端、制造端和服務端的升級，現場層一定要可控、可觀、可測、可通訊。在這種情況下，智能制造對自動化系統提出了新的要求。千萬要注意，現在我們搞的智能制造對自動化系統沒有變，沒有變就不能形成新的智能制造模式。自動化控制系統必須引入人工智能，PLC控制系統的框架結構要進行變革。現在有很多的計劃，叫做IT融合OT，實際上到現在為止，不是IT融合OT，是IT湊合OT。在這種情況下，自動化控制系統是能力的提高。

  什么叫人工智能呢？人工智能的最終目標就是探討智能形成的基本機理，研究利用自動機模擬人的思維過程。一個模擬人的思維過程，一個模擬人的能力。人工智能就是按照人的功能進行開發研究的技術。反過來講，人的什么功能呢？有眼睛、耳朵、大腦、手腳、神經、消化、呼吸。這種情況下，我要仿照這些功能產生人工智能，在這個前提下產生所謂的七大功能。實際上給人工智能做了非常明確的定義。為什么我們要把人工智能說的這么神話呢？他不是神話，他是現實。人工智能怎么用到自動化上去呢？怎么能夠和自動化系統結合起來？一個叫感知，一個叫認知，一個叫明知。感知就是視覺和圖像識別、機器人的深度化應用、聲控和自然語言系統，認知就是機器學習、深度學習，一直到神經學習。明知就是歸納總結，有預測和大數據分析功能，有專家系統功能，有最佳策劃功能。我為什么要把人工智能分成三類呢？這恰恰是自動化控制系統。

  人工智能融合了IT和OT結構，從而使得智能制造生產制造模式成為企業產品生命周期生產制造模式。管理層增加了人工智能的明知部分，控制層增加了人工智能的認知部分，現場層增加了人工智能的感知部分。

控制系統

  我們做了很多的事情，你的載體在什么地方？企業是不是你做這些。再好的技術，不能應用的話，就是沒用的技術。PLC控制系統的框架結構要進行變革，控制系統的框架結構要有變革，目前的PLC控制系統主要解決自動化系統運行過程和控制相關的問題，談的就是CPU速度、容量、通訊接口、控制節點數等等。而對數據的分析、存儲、歸納等任務都通過工業以太網接口傳輸到上位信息化平臺實現。一句話，當前的PLC控制系統僅對實時的控制系統進行數據的處理。

  用于智能制造的PLC系統要完成控制和管理數據的處理，不僅是實時數據，還要對非實時數據進行管理。在這種情況下，當前的智能制造對PLC控制系統的要求不僅要解決自動化系統運行過程和控制相關的數據處理問題，同時要完成管理數據的分析、存儲、歸納等任務。

  自動控制凈資產最重要的就是在實時數據和非實時數據之間建立了不可逾越的鴻溝，必須要打破。打破了以后，產品什么東西呢？這個系統變成了網絡系統。在原來的控制系統當中，做了兩個不同的內容，既能夠處理實時數據，也能夠處理一部分的非實時數據。有控制數據，還有管理數據。這兩個結合起來形成一個新的所謂的PLC控制系統。我們把模型簡化，我們把材料數據簡單化。

  在這種情況下，開發了新的控制系統。與海爾共建PLCnext的智能制造生產示范線，在這個示范線上許多新技術可以融合在PLCnext的控制平臺上。你現在開發PLC系統，你必須要考慮到我的實時數據的控制，更需要考慮到什么？非實時的數據，所謂非實時的數據就是管理數據。你把有用的東西結合起來不就行了嘛，這是你的機遇。

智能制造

  總結一下，自動化制造不是智能制造。第二，智能制造必須要對外部的變化有自適應能力，即分析、歸納和總結的能力。第三，人工智能是實現智能制造的有力武器。第四，自動化控制系統的改變是實現智能制造的根本。愿意跟大家在這條路上并肩作戰，謝謝大家！