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德国工业4.0是如何部署?

  在德国工业4.0的概念提出之后,时隔两年,工作组发布《保障德国制造业的未来关于实施工业4.0战略的建议》,宣告第四次工业革命的到来。

  2014年,德国出版《生产、自动化与物流中的工业4.0》,从应用技术的视角对工业4.0进行了剖析。德国将工业4.0视为生产重回欧洲的重大机遇,希望借助工业4.0,牢牢掌控对全球智能制造业的话语权。

  本文按照企业、政府两个维度对德国的工业4.0战略进行梳理。

  一、企业的市场战略

  (一)领先的供应商战略:在制造业中部署物理网络系统

  按照工业4.0的指导思想,供应商应从设备供应的视角,选取合适的方案,将领先的技术设备解决方案同信息技术提供的新潜力融合在一起,实现创新突破。通过信息通信技术和传统高技术战略的系统融合,在全球市场中开拓新的市场机遇。

  其次,改进现有的基础电子信息技术,满足制造业的特殊需求。强化制造技术和信息技术,依靠物理网络系统,实现规模经济和效用。

  与此同时,开发模型和战略,以便进行新址设计和执行物理网络系统制造框架。将研究、技术和培训作为优先领域,在自动化工程模拟和系统优化领域开发实验性的应用。

  第三,创新商业模型,特别是连接商品和服务的商业模型。为了成功过渡到工业4.0,创新周期短相对较短的ICT产业应和创新周期相对较长的机械、设备制造商以及机电系统供应商密切配合,开发出接受程度更高、效益更好的商业模式。

  (二)领先的市场战略:推进信息物理系统的营销,提升德国制造设备产业

  努力打造、拓展制造业领先市场,加强不同企业间的商务联系,促进不同企业间的密切合作。加强物理网络系统的营销,提升德国制造设备产业。对不同价值创造阶段、生命周期产品、产品范围和相应制造系统进行点对点的数字化整合。重点要将中小企业同步整合在新的价值网络中,平衡大企业与中小企业间的产业结构。着力解决中小企业对于新技术的接受程度和相关人才的培养问题,促进物理网络系统在中小企业的应用。

  加速技术基础设施的开发和使用,包括高速宽带数字传输。同时,培养和训练技术工人,为复杂工作开发高效的组织设计。

  (三)制定安全防范措施,保证IT数据安全以及系统运行安全

  针对不同类型的企业,现有工厂应对其安全措施和系统进行升级以适应新环境的要求;新兴工厂和机械设备制造商应该探索全新解决方案以满足要求,尽可能实现无缝化过度。

  责任方面,企业在制造系统中使用自动化的数据处理,应对制造设施和产品的安全负责,针对数据非法披露,应尽可能采用自律(如保密协议)等方式来填补相关法律漏洞。

  企业可制定有针对性的合同条款和附加措施,报告安全问题或漏洞,一旦违规将受到相应处罚。担责范围不仅包括最基本方面(如产品的耐用性,正确运行与否),更包括作为网络整体中的智能化角色的故障失灵。企业也可通过集体协议,在内部达成一致并共同遵守规则。

  最后,企业应充分考虑各种安全措施(包括加密过程和认证过程)产生的实际作用,并在全球范围内探索安全的解决途径。

  (四)加强培训,引导全员参与

  在开放的虚拟工作平台和广泛的人机交互作用下,应引导员工参与到工作组织、技术开发和过程监管中来。将员工看做现有的创新和生产力量,将其巧妙地嵌入到一个创新的社会组织中。

  从这一角度讲,智能工厂应该被设计成促进员工发展和职业进步的有效载体。在工业4.0中,技术发展目标和工作组织模型,应该根据具体的经济和社会条件被建立和配置。一方面使更多灵活的制造成为可能,另一方面在员工的工作和私人生活之间建立清晰的界线,使他们达到现实的工作与生活的平衡。

  进行以劳动力为导向的组织设计,增加员工的参与权利、共同决议权力和培训机会。

  二、政府政策

  (一)统一专业术语,做好标准化工作

  首先,在机械领域、加工制造领域、自动化工程领域和软件领域的企业间统一术语,促进协作;将自动化领域、工业通讯、工程学、建模、IT安全、设备整合、数字工厂的现存标准纳入新的全球性参考标准中。

  制定标准要着眼于多个现有机械、加工制造行业的案例,借鉴开放式操作系统、开放式开发工具、开放式交流基础设施,推动标准化工作的进程与速度。标准制定应贯穿生产制造流程、生产制造系统中特殊联网设备、生产制造环境中的软件应用、生产制造环境相关的界面和整合等。

  (二)构件模拟实验平台,促进模型应用

  发展规划模型和解释模型两种形式,利用模型在前期阶段发现并避免项目可能出现的错误,预测系统需求,寻求解决方法以满足需求;借助模型为工业制造提供一系列透明化信息,以提升学科和行业间的协作,并提高工程数据的统一性,以更为有效的方式完成工程设计和实施。

  第一,促进模型应用,建立模拟平台。首先,应将产品和生产系统纳入模块化设计,并将包括制造工程、自动化工程和IT在内的因素也考虑在其中;其次,应对工厂中生产的实际发展过程、工程和制造过程进行有针对性地具体分析;最后,开发有效的软件工具,以确保模型具备完善的功能,使建立起来的模型与现有的工具和过程相互兼容。

  第二,投入资金和力量推动针对模型和系统工程的培训和专业深造。培训活动主要着眼于对青年工程师的培养和对资深工程师掌握CPD方法的培训,培训内容应该与制造企业对员工应具备的要求方向一致。

  第三,确立龙头项目,借此对现存的建模方法和工具进行应用检测,以确认不同情况下模型起到的作用。

  (三)完善宽带等基础设施,加强与制造业伙伴国的合作

  建立容量和数据处理能力更强大的基础设施系统,在更广的基础上推行CPS。加强现有的通讯网络,以提供延迟时间更短、更为可靠、服务质量更高的全球宽带网络。

  扩大宽带互联网基础设施规模,规模的扩大不仅局限于德国内部,还应该呼吁其他制造业伙伴国建设完善的网络基础设施,使所提供的网络符合相关领域的发展要求。简言之,要建设简便、易扩展、安全、有效和价格合理的宽带网络基础设施。

  (四)研究出台IT数据安全策略,在全球范围内探索安全的解决途径

  德国数据保护法严格限制从智能工厂中获取的数据外包给欧盟以外的企业进行分析,以及严格限制披露包含员工个人信息的企业数据。

  德国工业4.0工作组提出,研究并出台相应的IT安全策略、架构和标准,提高整个系统的机密性、完整性和有效性,并形成适当的、可靠的以及价格合理的解决方案,保护每个制造企业的数据安全和知识产权。另外,要充分考虑加密过程和认证过程各种安全措施产生的实际作用以及受到攻击后造成的影响,在全球范围内探索安全的解决途径。

  (五)建立最佳实践网络和数字化学习工具,开展培训和技能评估

  技能培训:强化企业和高等教育机构之间的培训伙伴关系,开发提供专业化的成人教育培训。短期基础培训可兼顾工作实习和高级学习课程原则进行设置,长期教育要致力于科学、工程研究和可转让的技术研究。为此,要开发相关的学习内容和适宜的教学方法和措施,尤其要在一些创造性的业务范畴下功夫。

  技能评估:应将技能评估应用于职业教育和学历教育中,以及进修和其他各种培训中。提高与工作有关的技能认证评估,制定相应的规则标准,促进对非正式教育的认可;确保这一评价体系客观透明,让就业人员对他们的工作充满信心。

  (六)制定相关规则,对产业、组织、数据安全、产品贸易等领域进行规范

  工业4.0在规制上面临不小挑战,在大多数情况下,这些方案不需要立法,但需要一个集规则、技术和政策于一体的综合体。

  就中小企业而言,应制定加入协会之后的操作指南、清单、合同条款模式。新的合同模式需要确保企业商业秘密安全,同时也要确保新的商业模式下产生的价值增值能对外公平共享。

  从安全角度,规则制定应重点聚焦于数据安全和员工数据保护,将数据保护纳入企业协议中。对属于第三方的高敏感企业数据的保密安全,可采取一定的措施促进自律,譬如采取审计或者符合IT安全标准的认证。然而,外包数据处理等特定问题仍然有必要立法。

  在贸易限制方面,尤其是保密产品,需要多方进行协调。德国为确保在工业4.0中维持供应领域的领导者地位,一直在促进中长期的国际贸易通用规则方面不遗余力。(文/工业和信息化部国际经济技术合作中心 王敏)

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