【干货】工业4.0的五十个术语点评

点评：工业4.0的重要内涵之一，主要是对工厂的边界提出疑问和挑战。德国工业4.0计划中提及的三个集成（横向集成、端到端集成和纵向集成），其本意就是要实现工厂边界的突破，甚至突破生产车间的挑战。纵向集成主要基于管理域和生产现场结合，这样可以大大提高生产的效率和柔性，更多基于内部工厂资源的整合；而横向集成则是跨越了供应商的边界进行融合，形成了新的价值体系。在这一点上，跟波音打造供应商价值链的GCE（全球协同环境）一致，但波音已经在十年的实践中实现了这一价值的追求；端到端集成需要跨越生产资料供应商和销售网络的边界，甚至直接进入到消费者环节，用户可以获得更好的体验和服务。这是以用户需求驱动单元生产线（甚至单元机器）的巨大挑战，是对呼声甚嚣的C2B（用户订单定制）的回应。这对制造以工厂为核心的体系并不多见。

18.TQC Total Quality Control 全过程质量控制

点评：自动化大规模的引入，提高质量稳定性是非常重要的原因。在工业4.0时代，靠着机器人和智能终端的精准控制，TQC或将不再是成为棘手的问题。但中国制造业的当下，这却仍然是核心问题。唯德国是瞻的同胞们要注意了——这件事德国甩中国几条街。

19.MRO Maintenance,Repair&Operations M维护、R维修、O运行

点评：通常是指在实际的生产过程不直接构成产品，只用于维护、维修、运行设备的物料和服务。MRO主动性运营和维护其实一直是精明经营企业，率先从产品服务中盈利的主阵地。这次在工业4.0那种捅破天的无所不包的体系下，重新以“大数据”的光环冲出江湖，大家会惊异的发现，这里是工业数据最容易流出来的地方。马航370失事飞机的发动机，意外地成为MRO在线运维数据的热点案例。想想GE未来15年内将要向市场投放4万台发动机，那里将是一片无垠的数据蓝海。

20.CE Concurrent Engineering 并行工程，亦称同步工程（Simultaneous Engineering）

DFM Design for Mngineering 面向制造的设计

DFA Design for Assembly 面向装配的设计

点评：并行工程师目前国际上制造工程领域中重要的研究方向，它是一种思想和系统方法，以集成的、并行的方式，设计产品及其相关过程，包括对制造过程、支持过程的设计，从而打破涉及面与制造面，相互分离的局面。

21.Lean Manufacturing 精益制造

点评：它包含了即时响应（just-in-time，JIT）、零库存及敏捷制造的概念，同时也以减少错误为目的的六标准差（Six Sigma）互相补足。精益制造主要专注在客户的增值项目上、减少生产的废弃物以及提倡不断改进生产过程的方法。这是从丰田走向全球的明星概念和实践。丰田独具慧眼的发现，小批量生产完全可能比大批量生产的成本更低。这对工业4.0的推动，有着一脉相承的示范效应。

22.IPT Integrated Product Team 集成产品研发团队

点评：国外最流行的产品开发模式，便于统一资源。

23.EDI Electric Data Interchange 电子数据交换

点评：曾经是最激动的概念；现在听上去已经是过气的明星，但实际上它带来的无纸化贸易正在时时刻刻地发挥着巨大的作用。

24.CM Configurationg Managemeng 构型管理

点评：飞机制造史上最为重要的数字化管理思想。通过构型管理，复杂系统的销售、设计、制造、售后维护等都变成了数据一体化的命题。波音。空客都以此一飞冲天。当国产ARJ的年产量跌跌撞撞不过15架的时候，空客每3天可以制造一家A320的飞机。可惜CM不被国人重视，国人最爱工业4.0。

25.BOM Bill of Materials 物料表，但不是简单指物料清单，而是包含一定的母子结构关系

点评：BOM是制造业真正的DNA，其管理水平才区分先进制造业企业竞争力的核心指标。可惜的是，每个企业都熟练应用它，但它的实际价值又被令人惊诧的忽视——大量的BOM表的流通，基本是割裂式处理，伴随着大量的手工处理，巨大的工业大数据财富藏在其中却动弹不了，好像金子镶嵌在砂岩石上。

26.SSPD Single Source of Product Data （逻辑相关的）单一数据源产品数据

点评：将被镶嵌在岩石里的数据黄金抠下来的唯一手段。波音公司1997年提出的信息化概念，随后是十年的实践和推动，使得波音从2D图纸文档，彻底走向给予模型驱动的数字化企业。目前是波音和空客公司的核心竞争力之一。

27.BD Big Data 工业4.0核心问题是大数据的问题

点评：但中国制造业最头疼的问题是，数据被捆绑在不同的系统、软件、硬件、文档上，而无法解放。这是中国多年的二维图纸文化，重文档图纸不重模型造成的。没有人愿意做底层的数字化处理，这是“中国制造2025”的悖论，大家都认为问题出在高端装备制造上，其实根问问题之一在于工业基础的数字化表达和基于模型的驱动做的远远不够。

28.DT 大数据技术

点评：“从IT到DT”，这个对称而吸引眼球的概念，帮助人们迅速过渡到大数据时代。

29.EA：Enterprise Architecture企业体系架构，实体体系

点评：一种类似于蓝图的上层设计；这个E很容易有误导作用，听起来像是“公司”。这是顶层思想模型化管理的最重要的根基之一。中国制造2025需要它。

30.AF Architecture Framework 实体体系框架，用来描述体系的顶层架构

点评：中国智能制造的工业顶层框架，一定应该从这里出发。但从上而下是不可能一蹴而就的，因为需要照顾到不同的视角；而自下而上也不可能实现。但一定要一步步建设。这才是工业升级版本的依据。没

有数字化模型和顶层体系架构的逐渐演化，谈论工业版本，毫无意义，纯粹是文字游戏。没有数字化，就没有工业版本。

31.TOGAF The Open Group Architecture Framework 一种开放的实体体系架

点评：这是EA的具体表现形式的一种。从美国国防部的信息管理技术框架演化而来，摆脱过于明显的军方背景。

32.RAMI4.0 Reference Architecture Model for Industrie4.0

这是ZVEI 在2015年3月CeBIT 展会上提出来的德国工业4.0的顶层体系框架

点评：德国人并不擅长顶层体系框架，系统工程视角也是其弱项，但从工业4.0开始，德国制造业高层显然已经考虑到这个问题。有了这个参考架构，才能真正称得上德国工业4.0元年。

33.DoDAF DoD Architecture Framework 美国国防部（DoD:defense of Department)全军顶层体系框架

点评：在C4ISR的基础上，美国国防部制定了DoDAF顶层体系机构，为美国的联合作战指挥部、海陆空天等各军种、军备采购等六种作战业务方向，提供了顶层的框架设计规范，从而使得军方无论在指挥体系，装备数据交换。项目进度监控都有了无与伦比的模型驱动能力。美国人无疑是模型化的绝对先驱。DoDAF的引入与演化，在军队指挥史上具有里程碑的意义，英国、北约、挪威、澳大利亚纷纷以此构建了自己的顶层指挥体系。2015年2月兰德在《参考消息》上发表的一篇文章，指出中国解放军的作战能力落后的原因上，不无散漫地指出“中国指挥体系的落后”是其中最为重要的原因之一。如果用工业4.0做一个类比，美国、北约是在用数字模型和知识作战，而中国是在应用文档和沙盘作战。

34.IoT Internet of Things 物联网

点评：标准混乱，当下实践意义不明显但未能成大气候。许多人甚至与物流领域成熟的RFID相混淆。

35.IoTS Internet of Things&Services 物与服务联网

点评：目前进展不大，物品、设备、机器以及制造者，都没有走到这一步。在工业4.0的体系下，属于横向价值网络。

36.MiRA Mixed-Reality Application 混合现实

（编辑：鞍山站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!