近年來，以信息通信技術（ICT）與制造業(yè)深度融合為核心的新工業(yè)革命正在加速孕育，美國稱之為“再工業(yè)化”，日本稱之為“工業(yè)智能化”，德國則稱之為“工業(yè)4.0”。
工業(yè)4.0的出現(xiàn)引發(fā)了巨大的變化，其將ICT和生產(chǎn)制造深入融合，重新定義了制造業(yè)；工業(yè)4.0通過物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術，改變生產(chǎn)和消費的全過程；除此之外，工業(yè)4.0也在能源、車聯(lián)網(wǎng)、物流等領域產(chǎn)生巨大的影響力，改變人們的生活方式，甚至是人類對存在的認知。
工業(yè)4.0的推進，會逐步將最先進的IT、CT技術應用到制造的核心領域，這需要ICT廠商和傳統(tǒng)制造廠商緊密結合，建立廣泛的聯(lián)盟，聯(lián)合進行創(chuàng)新，并率先在部分行業(yè)構建樣板，樹立典范，形成示范效應。示范效應會吸引更多的企業(yè)加入，同時會出現(xiàn)新的商業(yè)模式，保守的企業(yè)有可能會被迅速淘汰。
另外，標準化對工業(yè)4.0至關重要。這方面政府和國際組織需要發(fā)揮更大的作用，推動跨國跨產(chǎn)業(yè)的合作，在Connectivity、設備IP化和移動化、數(shù)據(jù)共享和安全機制等幾個方面深入討論。
工業(yè)4.0，提升行業(yè)效率和競爭力
正像蒸汽機、電力和信息化驅動了前3次革命一樣，工業(yè)4.0是ICT技術發(fā)展到新階段而產(chǎn)生的新的工業(yè)發(fā)展模式。大數(shù)據(jù)、云計算以及物聯(lián)網(wǎng)等新技術都會應用到工業(yè)4.0當中，但是工業(yè)4.0并非是為了技術而技術，其最根本的驅動力是解決當前行業(yè)中面臨的各種問題，最終的目的是為了提高企業(yè)、行業(yè)的整體效率和競爭力。
不同行業(yè)的生產(chǎn)環(huán)境、生產(chǎn)工藝及生產(chǎn)原料不同，對生產(chǎn)設備的要求也各不相同。在將ICT技術應用到生產(chǎn)過程的變革中，針對不同環(huán)境下的抗震、耐高溫、抗酸堿腐蝕以及防水防撞等工業(yè)屬性的特殊要求，在技術選擇上也需要進行創(chuàng)新和取舍。
比如在鋼鐵廠的冷軋過程中，為了精確地測量鋼板的溫度，傳感器必須部署在溫度極高的環(huán)境中，大大超過傳統(tǒng)有線通信的能力，必須采用高效的無線傳輸技術；而在石油煉化工廠中，存在大量密集的金屬管線，對無線信號有比較強的屏蔽效應，這時候就需要考慮繞射和穿透力強的技術，如e LTE。這些行業(yè)上的特殊要求，一方面需要設備廠商深入了解工業(yè)環(huán)境需求，選擇合適的技術和產(chǎn)品來應對，另一方面也需要結合多廠商的優(yōu)勢，組合成適合行業(yè)特點、面向特定需求的解決方案。
除了要面向行業(yè)之外，基于工業(yè)4 .0的解決方案還需要考慮在廣泛實現(xiàn)智能互聯(lián)的基礎上實現(xiàn)系統(tǒng)的彈性，一方面能夠適應在不同規(guī)模的企業(yè)中應用，另外也應考慮如何實現(xiàn)快速的優(yōu)化和迭代。這需要解決方案構建標準化的開放架構，并在此架構下構建可裁剪的組件。在未來的工廠中，解決方案就像搭積木一樣，根據(jù)實際需求，快速地通過組件來構建和優(yōu)化。
最后，工業(yè)4.0將逐步驅動行業(yè)核心領域開放，通過嵌入式技術、網(wǎng)絡技術、云數(shù)據(jù)中心和安全數(shù)據(jù)交換，實現(xiàn)多個設備之間、多個工廠之間的協(xié)作，從而實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集群，以集群化的優(yōu)勢去提升競爭力。
近幾年，華為在行業(yè)解決方案領域持續(xù)投入，在智慧城市、智能交通、智慧能源、智能電網(wǎng)和智能制造領域積累了深厚的經(jīng)驗，聯(lián)合合作伙伴一起，規(guī)劃和設計了一大批可復制的解決方案。
制造行業(yè)：聚焦智能工廠和智能工程機械
面向工業(yè)4. 0的解決方案中，智能工廠是一個重要的方向，其通過采用網(wǎng)絡化的分布式生產(chǎn)設施，組合成智能化生產(chǎn)系統(tǒng)，實現(xiàn)智能化生產(chǎn)過程。在智能工廠中，將實現(xiàn)智能生產(chǎn)，這也是工業(yè)4.0的一個核心話題，主要涉及整個企業(yè)的生產(chǎn)物流管理、人機互動以及3D技術在工業(yè)生產(chǎn)過程中的應用等。
為了實現(xiàn)智能工廠和智能生產(chǎn)，需要考慮對現(xiàn)有工廠的設備進行智能化改造，采用有線無線一體化的網(wǎng)絡打破生產(chǎn)網(wǎng)絡和辦公網(wǎng)絡之間的屏障。在此過程中，需要重點考慮設備和網(wǎng)絡開放帶來的安全風險，提供端到端的安全保障。同時，為了實現(xiàn)智能制造，設備和生產(chǎn)過程產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)也要有效地加以利用，以構建先進的制造云平臺，提供生產(chǎn)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析和處理，優(yōu)化生產(chǎn)流程，保證產(chǎn)品質量，提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)安全。
華為的智能工廠解決方案采用多種網(wǎng)絡技術，將短距無線通信和廣覆蓋無線通信之間有效配合，也將無線網(wǎng)絡和有線網(wǎng)絡融合起來實現(xiàn)無縫的接入，最終統(tǒng)一智能工廠的網(wǎng)絡，有效地保障設備與設備之間、設備與制造云數(shù)據(jù)中心之間的數(shù)據(jù)交換，為智能工廠提供網(wǎng)絡基礎。同時，華為能提供面向服務的、可彈性擴展的一體化制造云解決方案，為制造業(yè)的大數(shù)據(jù)分析、存儲及計算提供強有力的ICT基礎設施保障。
另外，在制造領域，工程機械也是很大的一塊市場。目前工程機械正面臨著向服務轉型的巨大機遇。據(jù)統(tǒng)計，目前歐美發(fā)達市場上，工廠機械的服務銷售占比高達70%，而以中國為首的亞太區(qū)域，工程機械的服務銷售占比只有30%，估計到2016年，中國工程機械服務市場規(guī)模將達到1600億美元。在工程機械向服務轉型的過程中，預測性維護是當前的熱點，其將工程機械的當前位置、運行數(shù)據(jù)、運行狀態(tài)實時上報給廠商維護中心，通過對故障進行建模和數(shù)據(jù)分析，為工程機械的高效率使用提供保障。
在預測性維護的解決方案中，實時有效的數(shù)據(jù)采集和回傳是非常重要的。目前在中國，大部分工程機械已經(jīng)實現(xiàn)了基于GPS的定位功能，廠商可以基于此功能對工程機械實現(xiàn)簡單的定位和數(shù)據(jù)采集。但是要做到預測性維護，還需要提供更加實時的數(shù)據(jù)傳輸，在這方面，華為可發(fā)揮網(wǎng)絡優(yōu)勢，將工程機械設備上的傳感網(wǎng)絡、工程車輛的車載傳感網(wǎng)絡和運營商的無線網(wǎng)絡、工程機械集散地的場區(qū)網(wǎng)絡無縫連接在一起，并通過統(tǒng)一的物聯(lián)網(wǎng)連接管理平臺對終端、傳感器進行有效管理，確保數(shù)據(jù)連接的可靠性。
同時，華為也和合作伙伴一起為工程機械制造商提供創(chuàng)新的應用平臺，逐步實現(xiàn)工程機械性能監(jiān)測、健康評估、故障診斷、智能維護、使用培訓、再制造、二手交易等方面的全生命周期管理，以及機群優(yōu)化調度等智能云服務，全面推動工程機械行業(yè)從“生產(chǎn)型制造”向“服務型制造”的轉型升級。
能源行業(yè)：提升生產(chǎn)效率和HSE
在能源行業(yè)，特別是油氣領域，生產(chǎn)事故或者危險物質泄漏造成的人身安全、財產(chǎn)損失層出不窮，在局部區(qū)域，對環(huán)境也帶來巨大的危害。因此，HSE在油氣行業(yè)廣受重視，而最新物聯(lián)網(wǎng)技術帶來的傳感器和通信成本的大大降低，也進一步推動了HSE（Health, Safety, and Environment，健康、安全和環(huán)境管理體系的簡稱）相關解決方案的快速發(fā)展。
以石油煉化工廠為例，由于行業(yè)的特殊性，在生產(chǎn)過程中，會排放出大量的廢水、廢氣，同時廠區(qū)內還存在一些有毒、易燃、易爆氣體泄漏的問題，極大地影響石化員工的人生安全，降低了整個工廠的生產(chǎn)效率。為了確保管線的生產(chǎn)安全，目前行業(yè)內采用大規(guī)模的人工巡檢方式，這需要投入大量人力，也帶來人身安全的隱患。
以管道測厚為例，一個中等規(guī)模的化工廠，針對不同的管道類型，每月需要定期巡檢一次，同時針對高危管線和位置，巡檢的頻度還需要加強。在這種情況下，基于物聯(lián)網(wǎng)技術采用無線測厚裝置，能夠極大提升測量的準確率，降低測量的工作量，避免漏測、測不準帶來的安全風險。另外，危險區(qū)域的有毒氣體檢測也非常重要，一方面有毒氣體的提前預警，能夠避免人員誤入危險區(qū)域，降低人身損害；另一方面，有毒氣體的監(jiān)控，也能夠及時有效地對問題進行處理，提高問題解決的時效性，避免大規(guī)模的環(huán)境污染。
為了應對HSE的需求，華為無線智能工廠解決方案通過物聯(lián)網(wǎng)技術和4G移動通信技術相結合，實現(xiàn)對生產(chǎn)裝置、罐區(qū)和廠區(qū)環(huán)境的全面感知和監(jiān)控；同時實現(xiàn)各崗位的協(xié)同工作，緊密連接生產(chǎn)經(jīng)營的各個環(huán)節(jié)，達到降本增效、協(xié)同響應、移動化作業(yè)和管理的效果。
無線智能工廠解決方案在邏輯上主要分為3層：
- 應用層：負責石油煉化環(huán)境監(jiān)控、運行管理、協(xié)同調度等；主要包括物聯(lián)網(wǎng)相關的應用，如HSE環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)、排污監(jiān)測系統(tǒng)和智能巡檢系統(tǒng)等，也包括寬帶無線集群調度系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)和人員定位系統(tǒng)等協(xié)同調度的應用。
- 網(wǎng)絡層：實現(xiàn)石化生產(chǎn)各種業(yè)務的承載；保證業(yè)務的實時性、可靠性、安全性；華為提供企業(yè)級的4G網(wǎng)絡，為終端和傳感器提供有效的接入手段。同時，華為還創(chuàng)新性引入LTE-M技術，通過低功耗、強覆蓋的低速廣域網(wǎng)絡覆蓋，解決化工廠區(qū)因管線密集、裝置遮擋等原因造成的無線弱覆蓋問題。
- 終端及傳感器層：實現(xiàn)一線語音、視頻的回傳和各種類型傳感器及傳感網(wǎng)絡的無線網(wǎng)絡接入，包含環(huán)境感知傳感器、移動終端、CPE、視頻監(jiān)控攝像頭和人員定位終端等設備。為了保障企業(yè)的投資，華為也支持傳統(tǒng)的Wireless Hart、ISA-100和WI-PA等短距網(wǎng)絡的接入和中繼。
車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)：交通控制網(wǎng)絡和車載系統(tǒng)是當前熱點
工業(yè)4.0除了將在制造和能源領域產(chǎn)生巨大的影響之外，在車聯(lián)網(wǎng)、可穿戴等諸多和人們生活密切相關的領域，也將帶來深遠的影響。以車聯(lián)網(wǎng)為例，雖然現(xiàn)在很多車輛上已經(jīng)安裝了GPS，而且也能夠通過GPRS或者3G網(wǎng)絡上傳車輛的位置信息，但是未來，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術的進一步發(fā)展，車與車、車與路、車與人、車與傳感設備等的交互將會更加頻繁。通過車與車、車與人、車與路互聯(lián)互通，可實現(xiàn)信息共享，收集車輛、道路和環(huán)境的信息，并在信息網(wǎng)絡平臺上對多源采集的信息進行加工、計算、共享和安全發(fā)布，根據(jù)不同的功能需求對車輛進行有效的引導與監(jiān)管，并提供專業(yè)的多媒體與移動互聯(lián)網(wǎng)應用服務。
在車聯(lián)網(wǎng)領域，華為積極和車廠、運營商及政府相關部門合作，2014年10月，華為和東風汽車簽署了合作協(xié)議，在車載電子產(chǎn)品、車聯(lián)網(wǎng)、智能汽車等相關產(chǎn)品，以及代表未來方向的車載通信設備產(chǎn)品和解決方案等領域展開合作，雙方合作步驟分為3個階段：
- 第一階段：華為為東風開發(fā)系列車機及服務，提供強大的智能互聯(lián)能力，并成功應用在東風風神AX7車型。該車機采用高分辨率的9英寸觸摸屏，具有強大的人機交互界面，可通過有線和無線兩種形式連接智能終端，實現(xiàn)車機和手機的雙屏互動。
- 第二階段：雙方聚焦車聯(lián)網(wǎng)領域規(guī)劃未來的合作產(chǎn)品，包括車人、車車、車云之間互聯(lián)互通，實現(xiàn)車輛互聯(lián)的智能化，實現(xiàn)車內網(wǎng)、車際網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的三網(wǎng)融合。
- 第三階段：共同研發(fā)智能汽車，通過輔人階段、擬人階段和共生階段，最終實現(xiàn)具有情感化自動駕駛的智慧汽車。
建立“德國工程能力中心”
2014年10月10日，中德雙方在第三輪中德政府磋商后發(fā)表《中德合作行動綱要》宣布，兩國將開展“工業(yè)4.0”合作，該領域合作有望成為中德未來產(chǎn)業(yè)合作的新方向。
為了響應政府號召，進一步推動華為和德國工業(yè)界在工業(yè)4.0方面的合作，華為將在慕尼黑建立“德國工程能力中心”，充分利用德國在人才、技術和研發(fā)等方面的優(yōu)勢資源，提升華為在整機及硅光制造、自動化與智能機器人、測試、實時供應鏈管理等領域能力。同時，華為將繼續(xù)與德國產(chǎn)業(yè)界開展合作，支持德國政府提出的“數(shù)字議程2014~2017”和“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略。
