摘要：认为信息化和工业化的深度融合是未来工业化的必然趋势，基于感知、通信、控制相融合的工业网络系统有利于推动全局统筹调度、过程运行优化和系统反馈控制等的实现，为建立高品质、低能耗、个性化、小批量生产的智能工厂奠定基础。同时，还提出了一种基于工业网络系统的智能工厂架构，指出了传统工厂面临的挑战，以及实现智能工厂亟需解决的关键问题。
关键词： 智能工厂；工业网络系统；感知通信控制一体化设计
Abstract： Deeply integration of informatization and industrialization is an inevitable trend of future industrialization. The industrial network based on combining sensing， communications and control is beneficial for global scheduling， process optimization and feedback control. In this way， the high-product-quality， low-energy-consumption and small-batch-production smart factories foundation can be built. Moreover， an architecture of smart factory is proposed， the challenges of traditional factories and the key issues in realizing the smart factory are analyzed.
Key words： smart factory； industrial network systems； co-design of sensing， communication and control
制造業是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。改革开放以来，中国制造业持续快速发展，建成了门类齐全、独立完整的产业体系，有力推动工业化和现代化进程，显著增强综合国力，支撑世界大国地位。然而，与世界先进水平相比，中国制造业仍然大而不强，在自主创新能力、资源利用效率、产业结构水平、信息化程度、质量效益等方面差距明显，转型升级和跨越发展的任务紧迫而艰巨。在新环境下，中国政府立足于国际产业变革大势，全面提升中国制造业发展质量和水平。国务院发布《中国制造2025》，明确提出通过政府引导、资源整合，实施国家制造业创新中心建设、智能制造、工业强基、绿色制造、高端装备创新5项重大工程，实现长期制约制造业发展的关键共性技术突破，提升中国工业企业的整体竞争力。
近年来，日趋激烈的市场竞争迫使工业企业由过去的单纯追求大型化、高速化、连续化，转向注重提高产品质量，降低生产成本，减少资源消耗和环境污染，可持续发展的道路上来。面对制造模式的逐步转型升级，智能工厂本质上是利用计算机技术、通信技术、网络技术、自动控制技术、人机交互和虚拟现实等先进技术，融合智能装备/设备，形成高度协同的生产系统（含实时监测控制系统、自动化流程管理、环境监测与管理等系统），达到生产的最优化、流程的最简化和效率的最大化。其主要特征为广泛利用工业自动化、智能设备、大数据等，形成具有自感知、自调节、自执行等“知识自动化”功能的新一代智能系统：通过工业网络系统实现生产的跨层协同与跨域集成，通过面向服务制造的工业软件实现柔性生产，通过工业大数据分析实现产业链的上下互动，通过工业系统安全标准保证可管、可控与可信。
1 智能工厂发展面临的
机遇和挑战
以信息技术和自动化技术为核心的智能工厂发展战略是提高中国工业竞争力的必然选择。信息技术作为智能工厂的关键，已经成为信息化推动工业化发展的代表性技术，是国际技术竞争的焦点和科技的制高点。随着信息通信技术的不断发展，成本低、易部署、可移动的无线设备已被广泛应用于工业现场监测控制，如基于传感器、控制器、执行器等构成的智能生产系统。在智能化工厂车间中，感知设备可布置在一些不易人为监测和管理的环境中，实现监测控制与预警操作，并能在紧急情况下实现无人监测控制的应急处理，避免工业设备的大规模级联失效等故障。此外，智能设备的感知信息通过有线/无线异构通信网络传输到远端控制中心，控制中心将网络空间的高级计算能力有效运用于现实世界中，从而可对与生产、设计、开发有关的所有数据进行统一分析，实现生产资源、人力资源和经济资源的合理分配，并对工厂中各物理实体进行实时高效地调整和控制，提高工程监管的效率。
然而，目前企业的工厂仍处在批量化、低收益、高能耗的传统工业模式，因此要在现有基础上实现智能工厂面临着巨大挑战，其中较为显著且至关重要的三大挑战如下。
挑战1：数据采集器功能单一、数目稀少、采集参数少，难以满足个性化、小批量生产对多维丰富数据的要求。随着人们消费理念与偏好的升级，追求消费的个性化已经成为现实与趋势，消费者不再满足现有制造业所能够提供的标准化产品，这些传统标准化产品的用户满意度越来越低，个性化、小批量定制生产已成为未来制造业发展趋势。由于全流程中影响产品质量的参数众多且动态变化，需要部署更多数目、更多种类以获取更多参数信息数据的采集，实现对物理世界的泛在感知。因此，智能工厂必须具备多类大量的智能感知设备，以快速获取生产全流程的全面数据，并基于数据分析实现生产目标的自我调整，自动驱动生产加工，保持产品品质，最后生产出个性化产品。
挑战2：现有有线网络覆盖范围有限、可扩展性较差、可承载业务量与种类有限，难以为智能工厂中大量不同应用提供满意的服务质量。随着无线通信技术的快速发展，无线通信和网络技术被引入了工业控制领域；但在许多工业领域，由于安全性、效率、费用等，无线网络不太可能取代目前已经得到广泛应用的各种有线网络。因此，有线/无线异构工业网络已成为工业监测控制领域的一个新兴热点，推动了传统工厂向智能工厂发展，降低了智能工厂全面监测的建设和维护成本。在有线、无线异构，多种网络并存的工业网络系统中，通过利用软件定义网络技术对并存的多个网络进行统一管理，同时设计建立工业网络多协议转换体系，实现有线/无线异构网络与系统的融合，既保留了有线通信的高安全性与可靠性，也充分利用工业无线技术为多类工业应用提供满意的服务，以实现按需高效地获取众多在线监测的重要工业过程参数，并以此为基础实施优化控制定制生产，达到提高产品质量，提高能源效率，完成个性化柔性生产的目标。