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工业4.0时代的新工业价值重构

工业4.0研究院 2015年10月26日

胡 权 院长兼首席经济学家

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演讲稿说明

本演讲稿为清华大学举办“大数据重构制造业”论坛使用，可以自由传播，请注明相关来源及版权归属。

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目 录

一 工业4.0时代的技术特征

二 新工业价值生态演进

三 工业大数据的未来地位

四 谁在重构新工业价值？

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目 录

一 工业4.0时代的技术特征

二 新工业价值生态演进

三 工业大数据的未来地位

四 谁在重构新工业价值？

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工业革命的产业特征

工业革命的技术特征

一、德国2013年提出工业4.0，基于“网络化”的产业革命定义，凝聚工业史的洞见

S  德国工业4.0的概念定义就是第四次工业革命，是未来制造业的一个笼统称谓，体现了技术革命的阶段性趋势。

第二次工业革命 第一次工业革命 第三次工业革命 第四次工业革命

水力和蒸汽驱动的机械化工业革命，主要还是机械替代人力工作

基于劳动力分工，以电气化驱动的大规模生产出现后的工业革命

利用ICT技术实现的进一步制造业信息化，进一步加强了自动化

Cyber-Physical Systems为基础的网络化驱动的新工业革命

主要的经营重心放在工厂的生产管理上，主要是通过规模降低成本

因为生产经营开始复杂度增大，诸如科层制管理、4P理论指导实践

产业链的分工和关联度加深，生产经营需要考虑到整个价值链的分工与协作（甚至是全球化）

传统产业链边界被打破，新价值生态逐步随着技术的融合成为工业4.0的特征

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在制造业固定资产投资增速下滑的时候，自动化市场却表现出迥异的增长趋势 S  面对制造业普遍的产能过剩问题，以往依靠资本投入扩张产能的

道路难以为继。企业必须把转型升级真正落到实处，通过提高企业效率来提升竞争力，自动化的投入增长就成为趋势。

随着我国经济逐步步入新常态，制造业固定资产投资增速持续下降，从2011年的37.7%一路下滑到2014年的13.3%。

我国自动化市场在2012年之后不降反升，与制造业固定资产投资持续下滑形成了鲜明的对比。

来源：中国工控网

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与自动化设备息息相关的MES设备，也成为配套信息化应用，获得了快速增长 S  在自动化投资下滑的2012年，MES市场仍然获得了接近15%的增

长速度。2013年中国MES整体市场规模达到15亿左右，市场同比增长接近20%，表现明显好于自动化市场。

来源：中国工控网

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工业以太网（还有总线技术）可实现管理层、控制层和现场设备层的无缝连接 S  工业以太网在海量的数据传输网络、庞大的工业云计算资源的支

持下，组成广泛的物联网，加以工业大数据分析，使实现工业互联网成为可能。

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工业4.0研究院认为，新技术革命具有三大高度化技术特征，驱动颠覆性创新力量的出现 S  随着技术的进一步发展和成熟，传统的工业化技术将得到深度应

用，目前正在进行自动化和信息化的深入融合，未来网络化的逐步融合，将呈现蔚为壮观的产业变革。

高度自动化 高度信息化

第四次工业革命 （CPS为核心技术） 自动化主

要是工业2.0时代的

特征

信息化主要是工业3.0时代的

特征

商业模式革命的本质是价值创造体系的重构，工业4.0时代的模式有比较大的创新空间

工业革命以来，专业化管理（科学管理）已经深入人心，“看得见的手”深入说明了这个道理

来源：工业4.0研究院

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目 录

一 工业4.0时代的技术特征

二 新工业价值生态演进

三 工业大数据的未来地位

四 谁在重构新工业价值？

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二、德国工业4.0体系，包含了物联网、CPS、服务互联网（云计算、大数据）等新型技术 S  从工业视角来看，基于物料（供应链）、车间到产品交付的生产

全流程，物联网和服务互联网两大“网络化”驱动新的制造业价值创造体系逐步形成。

服务互联网，类似于工业互联网中的预测性维护等制造业服务化的内容。

物联网是智能工厂改造的基础，同时也是纵向集成需要重点解决的问题之一。

生产企业大部分要利用新的价值创造方式，实现核心竞争优势的价值重组方式，这也是生产企业的核心要地，不容放弃和妥协。

物联网(Internet of Things)

服务互联网(Internet of Services)

智能物料

APP平台

信息物理生产系统 (CPPS)

智能工厂

APP平台

基于语义的PLM、ERP、QMS、

MES等系统集成

智能产品

APP平台

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同时，德国工业4.0构建了三大集成的概念，深刻体现了产业演进的思想 S  工业4.0研究院认为，纵向集成、端到端集成及横向集成的演进路

径体现了从简单到复杂、低级到高级、封闭到开放以及现在到未来的基本特征。

纵向集成（车间）

端到端集成（产业链） 横向集成（生态）

为了实现横向集成，需要帮助企业实现数字化工厂，数字化工厂是工业4.0演进的基础。

如果不能很好实现供应链和服务互联网（IoS）的整合，横向集成也很难轻松实现。

工业大数据可能战胜消费大数据，成为横向集成的爆破点，并成为未来制造生态的粘合剂。

图例说明

绿色代表企业马上可以实施

黄色代表企业实施有难度

红色代表基本无企业可以实现

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在研发设计、生产制造以及营销服务等传统环节的网络化应用，驱动了新工业价值重构 S  从所谓智能工厂改造开始的新工业价值重构，一方面将创造新的

价值（诸如预测性维护），同时也会促使参与者重新分配原有价值链上的各种利益。

来源：工业4.0平台发布的文档

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工业4.0研究院判断，工业4.0共性技术和平台是未来的制高点，可作为区域经济发展的重点 S  从我们跟踪的情况来看，中国、美国和德国都纷纷把工业4.0共性

技术和平台作为未来的技术制高点，但市场主体的企业参与度不同，美国和德国要积极一些，中国被动性比较强。

高度 自动化

高度 信息化

高度 网络化

智能工厂

CPS相关核心技术

CPS相关核心技术

CPS相关核心技术

工业云（包含工业网络和大数据）

工业云（包含工业网络和大数据）

工业云（包含工业网络和大数据）

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2工业4.

0共性技术

与平台

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一 工业4.0时代的技术特征

二 新工业价值生态演进

三 工业大数据的未来地位

四 谁在重构新工业价值？

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三、在德国工业4.0体系中，工业大数据将驱动新商业模式的出现 S  德国科学工程院撰写了《智能服务世界：促进经济增长的互联网

服务》，明确了工业大数据在工业4.0体系中的地位。

来源：工业4.0平台发布的智能服务报告

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从工业互联网联盟和工业4.0平台推出的参考架构模型中，数据仍然是关键部分 S  由于网络化在工业领域的广泛应用，将产生大量的连接，从而导

致数据处理至关重要，从美国的工业互联网联盟和德国工业4.0平台推出的参考架构模型来看，数据服务是模型的一部分。

工业互联网联盟提出的参考架构模型，主要是基于软件及互联网的核心技术，对未来工业的一种互联网思考方式的结果

德国工业4.0体系中的RAMI 4.0，直接依托IEC相关标准，从多个视角凸显工业4.0体系的多面性，IIC架构大都被包含其中

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中国推动的智能制造参考架构模型中，有“工业云和大数据”的层次架构 S  中国智能制造参考架构模型结合智能制造技术架构和产业结构，

从系统架构、价值链和产品生命周期等三个维度构建了智能制造标准化参考模型，有助于认识和理解智能制造标准的对象、边界、各部分的层级关系和内在联系。

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美国国防部推进Digital Thread/Digital Twin应用体系中，大数据是最基本的系统 S  为了解决复杂制造的问题，美国国防部发明了数字线程（Digital

Thread）和数字孪生体（Digital Twin）工具，其基础是技术数据管理系统（Technical Data Management System）。

来源：美国国防部相关文件

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一 工业4.0时代的技术特征

二 新工业价值生态演进

三 工业大数据的未来地位

四 谁在重构新工业价值？

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四、经济学家佩蕾丝在《技术革命与金融资本》指出，技术革命拥有四个发展阶段 S  每次技术革命，都有一个生命周期，我们可以通过了解技术革命

生命周期的四个阶段，更好把握新技术革命的风口。

新工业价值体系

来源：佩蕾丝的著作

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以5大企业（AT&T、Cisco、GE、IBM和Intel）发起的工业互联网联盟，在重构工业价值生态 S  通用电气提出了工业互联网的概念：“这个超越消费互联网的真

正变革机遇……便是工业互联网，一个连接人、数据和机器的全球开放网络。”

传统的行业资产管理拥有各自的平台和相应的服务种类，这不利于不同行业的协同创新，也不利于在某个行业产生的创新技术在其他行业的快速应用

基于Predix云平台，既可以集中技术及运营力量进行创新，也可以实现跟其他厂商或合作方进行协同创新，更重要的是，客户还可以自行发挥创新的主动性，这构成了一个真正的生态

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作为德国工业4.0体系的主要参与者，西门子按部就班的推动“CPS-Based Strategy” S  西门子为工业4.0时代制定了“数字化战略”，其目的就是创造一

个CPS市场，同时可以在CPS市场中占据主导地位。

现在（Present） 演进（Evolution） 未来（Future）

规范的管理及计划，按部就班的进行生产制造

通过PLM对产品的整个生命周期进行管理，其核心思想是实现虚拟与现实世界的协同一致

可以自组织和自适应的进行生产制造的各个环节

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海尔利用美国军方创造的数字孪生体（Digital Twin）概念，形成“互联网工业”概念 S  围绕互联工厂，海尔形成了从供应链、智能工厂、电子商务平台

端到端的深度集成，其中，工业大数据扮演了重要角色。

虚拟世界（Cyber World) 现实世界(Physical World)

现实验证虚拟

虚拟改善现实

生产制造

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演讲者介绍

S 胡权，工业4.0研究院院长、首席经济学家 关注工业4.0时代（即第四次工业革命）的竞争规律研究，目前主持工业4.0相关技术、模式及战略的研究及咨询工作，为多家上市或拟上市公司提供工业4.0方面的战略定位、商业模式和并购重组等咨询服务。作为国内最早跟踪研究第四次工业革命的专家之一，在多个高峰论坛做主题发言。