德国政府2014年重新发布“德国创新—高技术新战略”，提出了六大任务：数字经济与社会，可持续商业与能源，雇佣创新世界，健康生活，智能移动性，民用安全。其中，由德国科学研究联盟数字经济与社会促进组发起的“工业4.0”计划，即是属于“数字经济与社会”任务下的一项国家计划，由政府牵头，聚集了德国乃至世界最顶尖的工业企业以及研究机构，描绘了制造业的未来愿景。“智慧工厂”计划作为德国已经运行10年的制造演示验证与研究平台，率先参与了“工业4.0”的演示与研究，为其发展提供了重要支撑。

　　一、智慧工厂计划及其愿景

　　(一)计划

　　“智慧工厂”计划于2005年由欧盟、德国教育与研究部等部门和机构共同发起，参与者包括弗劳恩霍夫研究所以及西门子、博世、FESTO、哈挺、约翰?迪尔、思科等知名企业。“智慧工厂”计划是一个独立的制造演示验证与研究平台，创新的信息和通信技术及其应用在一个现实的工业生产环境中进行测试和开发。“智慧工厂”计划旨在将工厂自动化与复杂的信息技术集成，日常生活中的消费电子设备和应用将在工业中拓展传统的加工方法，让未来工厂的运行变得更柔性和更高效。

　　智慧工厂位于凯泽斯劳滕的德国人工智能研究中心，在这些工厂中，以直观和可接近的方式演示着“工业4.0”的关键领域。智慧工厂的中央研究和验证平台是一个混合式验证工厂，可以从一件到批量地生产定制化产品，功能电气组件柔性联网，无线通信系统运行在系统内和全部控制层级中。

　　“智慧工厂”——试验智能技术的演示验证中心

　　(二)愿景

　　在全球化竞争、创新和产品寿命周期缩短、定制化的背景下，制造商必须将其工厂系统设计得更具柔性和适应性。现代信息和通信技术带来了机遇，如无线传感器网路、语义产品记忆、移动交互和泛在网络接入。随着泛在计算和物联网的普及，现代工厂正在朝智能环境发展，虚拟与现实世界之间的鸿沟越来越小。

　　通过赛博物理系统(CPS)将虚拟与现实世界融合，以及随之而来的技术过程与商业过程的交融，通过“智慧工厂”概念得到了最好的诠释。在生产系统中部署CPS是智慧工厂的本源，智慧工厂的产品、资源和工艺都由CPS表征，与经典生产系统相比，它随时都具备质量、时间、资源和成本优势。智慧工厂根据可持续的和以服务为导向的商业实践来设计，支持适应性、柔性、自适应能力和学习特性、容错性以及风险管理。

　　通过基于CPS的生产系统柔性网络，高级自动化在智慧工厂中成为标准，实时响应的柔性生产系统可以让生产过程得到根本优化，生产可以根据自适应、自组织生产单元的全球网络实现优化。这在创新、成本和时间节省方面是一次生产革命，也建立了一个自下而上的生产价值创造模型，其联网能力创造新的和更多的市场机遇。

　　“智慧工厂”概念示意

　　二、智慧工厂的内核——物联工厂

　　“智慧工厂”的内核其实就是基于物联网的“物联工厂”(FoT)。日常环境的物联网正在转变为工厂环境的“物联工厂”，其概念的内核包括物联网基础技术、结构柔性、内容集成、语义描述、全局标准化参考架构，精益技术和精益信息贯穿其中。物联工厂主要涉及三个方面：架构、信息管理、用户支持。

　　“物联工厂”核心技术

　　(一)架构

　　新智能现场设备的加入以及分散自动化的提升，对减少集成工作的方法提出了需求。以服务为导向的架构(SOA)概念是一个强有力的将功能软件模块与大型IT系统集成的分散式方法，对于自动化技术的软件架构是一个很好的补充，包括机电一体化功能集成和智能现场设备。研究主题包括从商务软件到自动化领域的架构转换、方法、协议和工具，以及工业现场设备中即插即用原则的实现。研究重点有以下两个：通过即插即用技术实现设备集成;自动化中的以服务为导向的架构(SOA-AT)。

　　——通过即插即用技术实现设备集成。主要关注：物理与软件接口的建模和标准化，提供数据以配置现场设备，面向生产环境的适当即插即用技术的开发与适配。

　　——自动化中的以服务为导向的架构。主要关注：面向自动化的、基于以服务为导向概念的统一通信模型构建，在自动化中应用SOA-AT的概念和方法开发，面向技术实施的技术评价和评估。

　　(二)信息管理

　　在生产环境中互连的设备顺利执行功能以及自主行动的一个必要条件，是对数据和信息环境的清晰表达。自动化“金字塔”的所有层级都产生大量数据和信息，它们都与各自的机器、工厂和设施连接，并且从外部不可见。由于基于生产的数据和信息的语义注释是可视的、依环境提供的，这种环境敏感的自动化增加了柔性以及工厂的效率。研究重点有三个：物联工厂中语义技术的重要性及其使用;通过环境敏感的自动化达到生产环境中柔性的新维度;工厂系统中用于优化工艺的空间环境信息的使用架构。

　　——物联工厂中语义技术的重要性及其使用。主要关注：在生产环境中识别并处理适当的知识源(知识获取);产品、工艺和工厂的语义描述;生产中服务的动态定位和自动编排。

　　——通过环境敏感的自动化达到生产环境中柔性的新维度。主要关注：将环境感知计算原则转移到自动化中;构建统一数据格式和接口，以阐明动态工厂环境以及数据谱系的提取和建立。

　　——工厂系统中用于优化工艺的空间环境信息的使用架构。主要关注：开发一种数据格式，实现空间环境信息的统一表达;形式描述的知识库构构建，以解释环境信息;实现来自不同环境源信息的集合与语义解释的总体架构。

　　(三)用户支持

　　在物联工厂，关注点在人员。未来的技术系统必须使自己适应人的能力，即useware工程(根据人的能力和需求进行技术设计)，从信息学到工厂自动化领域的方法和工具都需要基于模型的用户界面。这些模型、方法和工具的应用还包括工厂环境内的机器移动操作和泛在用户支持。研究重点有四个：基于模型的用户界面开发;人机交互图像驱动的用户界面术语适配;与工业现场设备进行基于直观任务的通信;工厂环境中的泛在用户支持。

　　——基于模型的用户界面开发。主要关注：将基于模型的用户界面开发(MBUID)的原则从信息学到自动化技术的转移;基于模型的连续架构和软件工具链的开发;useware开发过程中的可用性范本形式化与集成。

　　——人机交互(HCI)图像驱动的用户界面术语适配。主要关注：以用户和任务为中心的用户界面术语生成;环境集成，以表达依赖用户的相关信息;通过模型组成部分再利用减少开发时间。

　　——与工业现场设备进行基于直观任务的通信。主要关注：现场设备的直观识别;通信接口的自动配置;并行多用户操作的实施;N:M通信链的安全操作。

　　——工厂环境中的泛在用户支持。主要关注：实践知识转换为形式化知识模型(辅助系统数据库的构建);开发与建档过程的接合与标准化;基于移动、交互和环境的形式化实践知识提供。

　　三、结束语

　　与我国在各行业优势企业中分散实施的“智能制造示范工程”不同，“智慧工厂”计划统合德国乃至世界自动化领域软硬件巨头的力量，集中攻克相关基础技术，进行集成演示验证，继而形成标准架构，实现统一的信息管理，并且特别重视“工业4.0”时代下提升人的工作能力。

　　同时，与我国在智能制造发展中偏重智能制造装备和基础器件不同，“智慧工厂”计划瞄准未来“软性制造”和“面向服务的制造”的发展趋势，大力开发软件技术或者软硬结合的技术，这既是智能制造装备的价值之所在，也是未来掌握先进制造业话语权的关键之一。

　　因此，在大力鼓吹“工业4.0”的同时，我国上至制造业主管部门，下至各行业，也还需要追溯本源，抓住问题的实质和发展的关键。“智慧工厂”计划就是反映德国“工业4.0”发展思路和技术途径的一个鲜活案例。本文中篇和下篇还将陆续介绍该计划的“重点项目”以及“工业4.0演示验证”。