9未来加工技术先进制造业的融合趋势机械工业信息研究院战略与规划研究所 陈 琛 李 振在过去的几十年中，制造业已经从劳动密集型的机械化进程逐步转变为日益复杂的信息-科技密集型的进程。
随着制造业高端化发展，这一趋势将更加明显。
正在改变全球制造业的几大趋势越来越集中，而且定义了未来的变化。
专家们确定了适用于制造业的五大趋势：①信息技术的全面渗透。
②建模与仿真应用于制造业全过程。
③对供应链管理的加速创新。
④响应客户需求和外部挑战，制造业趋向高可变度。
⑤对可持续制造的认可和支持。
这些趋势考虑到了研发与生产更加紧密的结合、个性化包装定制、自动化程度提高以及关注环境。
这些趋势之间并不是相互排斥的。
五大趋势的融合将如何加速先进制造企业涌现？先进制造企业如何把这种趋势转变为它们自身的企业优势？本文解释了这些趋势将如何导致了四项技术的选择，以及在未来几年内先进制造业将会如何改变。
1. 信息技术先进制造业中的第一个主要趋势是信息技术渗透加强。
在制造业的领域里有大量信息技术应用的例子，领域包括数控系统、资产管理软件、计算机辅助设计(CAD)、能源信息系统和集成传感器。
信息技术的运用不仅推升了生产效率，还有利于保证产品质量。
近年来，信息技术在工业领域里的渗透越来越广，这使得提高生产速度的同时也能保证生产精度的提高。
在制造业中信息技术的大量使用有助于大型产品单个组件在其设计阶段就和其最终产品紧密关联，形成协同发展态势。
通信技术的进步，使工厂里的“智能制造”以及“智能供应链设计”在企业和物品之间形成精准对应变成可能。
这时候必须对其中所产生的大量数据进行妥善管理。
在另一方面，随着信息技术大范围使用，人们也产生了对网络安全性的担忧，重点集中在数据的安全采集、传输和存储。
地理分散的企业、政府机构和军事部门受到攻击的次数不断增多。
复杂的自动化和机器人技术推动了制造业的民主化。
这一进程从价值链低端起步，但不断转向具有复杂决策功能的高端领域。
专注于高技术产品和组件大规模制造的合同制造商开始增加机器人的数量，以此来对抗工资的增长和生产复杂度的提高，以此来提高竞争力。
30年前，大多数白领工作人员无法管控信息流，他们仅单向地接收通过大型主机生产的纸质报告。
主动传播自己的信息是一个费时费力的工作。
电脑的普及改变了这一切。
在20世纪90年代后期，电子邮件和电子表格等工具将办公室工作推向高度自动化。
同样，信息传递和自动化生产的也不断在工厂中普及。
当前的工业系统和机器人相当于大型主机，先进制造业的创新主要依靠超级计算机，但系统升级需要制造业的过程控制系统提供基础层面的支撑。
得益于自动化工具和机器人在生产领域的普及，通过“武装”普通工人，可为其提供具有直观界面的生产工具，同时大量应用视觉及其他传感器，甚至可以形成类似IT产业基于网络的分布机制。
在1980年，很难想象秘书们会变身为“程序员”，现在同样很难想象普通的工人会变成制造业的工程师。
那些曾经被称为秘书的人现在经常使用电子表格，排版出版物并在全球范围内调动资源。
我们同样需要通过高技术工具来武装我们2013年 第4期10冷加工-低价格”的制40多软件及无线射频识别技术的广泛运行，使得管理复杂供应链可行性加大。
随着供应链的全球化以及复杂化，企业高管们对风险更加重视。
全球供应链的安全风险不断增加，但我们将更多的注意力投向了民用运输领域，其他如政治干扰、自然灾害、罢工等因素，可能是更为重要的。
在更广泛地降低库存和大规模定制趋势中，供应链破裂可能成为一个更为严重的问题。
还存在一些潜在的安全性问题，包括突发事件和假冒伪劣商品的出现。
在信息技术和全球化融合之前，物流服务供应商为了获得固定报酬，将货物从一个地方运送到另一个地方。
如今，他们直接与采购商，集成服务商和顾问协同合作，为他们灵活提供符合企业资源规划的物流解决方案。
创新的供应链管理使得企业可减少交货时间。
例如，某些产品可能在一两天内就能生产出来，但产品的流通和分销却可能耗费一两个月的时间。
因此，优化供应链结构比提高工厂内部的效率可能更有价值。
如果制造开始走向更加分布式和离散式的模式，供应链管理和创新将变得更加重要。
虽然射频识别技术已经被广泛应用于零售业和产品装配领域，有越来越多的工作应用射频识别技术来获取订货交货信息，这可使得建模更加逼近现实。
沃尔玛等企业已经将射频识别技术和先进I T技术、机器人技术结合起来，提升供应链的智能水平。
制造企业也开始采用类似的方法，结合无线射频识别技术、I T的进步、数据挖掘、低成本的传感器和机器人来跟踪供应链中的项目，并实时做出调整。
4. 制造业的高可变度第四个趋势是，为了应对客户需求和外部扰动的制造业走向高可变度。
这样一来，“高可变度”成为了一个内涵丰富的术语，包罗了当前描述变化的生产力的各类术语。
这些术语是“柔性”、“可重构性”、“可变换性”、“灵活性”。
这些术语的层级在图1中展示，这些术语是由Wiendahl提出，为了区分发生在不同产品层次和生产阶段的变化。
11未来加工技术纵坐标表示不同的产品层级，从纵轴最上面依次往下是产品、子产品、工件，最后降到元件。
横轴上的是生产网络的结构层次，包括了连接供应链的公司，这些公司分布在世界各地，网络是由各个网点组成（例如工厂），其次是分部层次（用来组装、质量检测、包装的设备），再到系统单元（一个工作区域），这个层次的生产活动影响特性层次变化的工件和站点。
制造业的高可变度定义为：（1）转换能力在任何时间，对于指定的一个机器或工作站，在最短的时间内，通过最小的投入来构建加工某种零件或部件的特殊操作能力。
（2）可重构性描述了通过移除或者添加特定的功能，可以在最短的时间内，通过最小的投入来构建加工、组装特定工件或组件的特殊操作能力。
（3）柔性上升到战术层面，指具有能力将整个制造环节的工艺、材料投入、物流等方面进行调整，用尽量少的时间和投入转向一种新的并且相似的产品生产。
（4）可变换性同样指战术层面，是指整个工厂结构切换到另一个产品族群的能力。
这需要在生产工艺和物流系统做结构性的调整，甚至涉及到建筑物的结构、企业组织结构及人事方面的变动。
（5）灵活性这种能力主要强调战略层面。
这种能力是指整个公司打开新的市场，开发必要的产品和服务，和建立必需的生产能力。
可分成五个层级的易变性来自相应的产品和产量的等级，低层级的概念被包含在高层级的概念中，从低到高依次是：转换性、可重构性、柔性、可变换性和灵活性。
不管使用何种术语，日益全球化、短缺的商品、缩短的技术生命周期、多变的客户需求和市场动态，这些都需要一个更广阔的视野去思考如何对生产系统的任一环节进行质和量的调整。
信息、技术、模型和仿真的进步更加促长了高可变度，这有利于诸如大规模定制的制造系统的优化。
要实现真正的柔性制造，需要能够胜任新设计和新材料快速革新的先进的加工设备，这样才能缩短产品制造的周期，而且制造环节更加“强劲”，能够抵抗供应链的中断。
具有自适应功能的设备能够根据运算命令和内部调整去适应变化。
这种机器甚至有学习功能，能够“预测”可能发生的变化。
这些变化反过来对新型制造过程以及处理产品设计的方式提供指示，因为现在的产品不仅要满足两个维度的要求：可被生产以及可被定制。
高可变度减少了设计工程师的约束，更多的材料和设计类型在制造环节具备可行性。
制造业走向高可变度，也标志着一些产品的生产走向分散化。
例如，我们可想象为简单的设备下载数字蓝图，用简单的软件进行定制化设计，再用当地照相馆似的加工中心进行加工。
这种分布式的制造使得在偏远地区也可以进行大规模生产。
比如，西班牙零售商Zara采用了先进的集成制造系统，这个系统可以应对快速变化的客户需求。
供应链各个环节严密衔接，用户“拉动”了设计。
Zara 采用了最高水准的IT和配送系统去收集销售趋势的当日数据，所以他们可以快速推出新的设计。
Zara 为了保持低成本，凭借现有的库存来设计服装（而不用去采购），还在地下铺设200km的自动追踪配送系统和光纤示数装置，降低了成本。
5. 可持续制造业的获得普遍认同最后一个趋势是可持续制造业概念的“深入人心”，或者说是制造业的可持续发展。
尽管文献中有不同的定义，美国商务部的国际交易部门还是给出可持续制造业的定义“一种无污染、低能耗和运用自然资源，对于员工、社区和消费者既经济又安全的工业产品生产过程。
”有几个原因将可持续性摆到了制造业前沿。
其2013年 第4期12冷加工一，原材料和原料成本的提高，使得制造商加强关注并开始选择基于信息技术的节能降耗的解决方案。
其二，可持续发展有企业实现其社会价值，并获得市场和品牌的持久认知。
其三，制造商更关注原材料短缺而带来的供应链断裂的风险，比如近来稀土元素的案例。
6. 从企业层面考虑先进制造业的概念上述五大趋势相互关联并相互加强，从企业层面看，这种聚合发展的趋势非常明显。
智能制造领导联盟（SMLC ）将这些趋势的融合描述为“智能制造”，概括了上面这些趋势的不同维度。
此处，我们将先进制造企业描述成一个可以利用上述的每一种趋势的融合去创造新的商业机会的企业。
之前先进制造企业的概念是“快速制造新产品、快速响应和市场需求，实时优化制造和供应链网络。
”一个智能工厂可以代表上述想法，这个工厂依赖于相互配合的系统，多尺度的动态模型和仿真，人工智能自动化，可扩展、多层级的网络安全，网络化传感器。
这种企业可以将数据和信息应用于整个产品生命周期，这样就可以达到能够适应需求快速变化的柔性制造过程，这种制造过程对于企业来说是低成本的，对于环境也影响较小。
这种过程促进企业内部各个功能部门之间的信息流通，也加强了企业外部供应商、客户和其他利益相关者的联系。
图2对此概念做出总结。
图2 先进制造与企业概念从产品设计到运输，先进制造企业开始用建模和仿真来缩短时间。
比如企业资源计划软件，促成了一个灵活的供应链，使其能够快速响应诸如上游资源价格和下游客户需求的变化。
智能工厂运用精准的程序优化生产效率并提高质量控制。
企业对前段配送环节也进行了跟踪和优化，使得供应链更加流畅，以满足最终消费者的定制要求，大规模定制化时代可能已经来临。
（收稿日期：20130121）。