智能工厂、智能制造全面解读

智能工厂、智能制造全面解读

智能工厂作为工业智能化发展的重要实践模式,已经引发行业的广泛关注。本文将解读什么是智能工厂、智能工厂的核心架构是怎样的、能为企业的转型提供哪些支撑。

 

 

智能工厂、数字化工厂与智能制造

 

不可忽视的是,往往很多企业在提及这些概念时,容易将这些概念混为一谈,数字化工厂、智能工厂以及智能制造之间到底是否可以互相替换,这些概念之间是否存在区别?

 

1、数字化工厂

 

对于数字化工厂,德国工程师协会的定义是:

 

数字化工厂(DF)是由数字化模型、方法和工具构成的综合网络,包含仿真和3D/虚拟现实可视化,通过连续的没有中断的数据管理集成在一起。数字化工厂集成了产品、过程和工厂模型数据库,通过先进的可视化、仿真和文档管理,以提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能:

 

 

在国内,对于数字化工厂接受度最高的定义是:

 

数字化工厂是在计算机虚拟环境中,对整个生产过程进行仿真、评估和优化,并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物,主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。从定义中可以得出一个结论,数字化工厂的本质是实现信息的集成。

 

2、智能工厂

 

智能工厂是在数字化工厂的基础上,利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务,提高生产过程可控性、减少生产线人工干预,以及合理计划排程。同时,集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体,构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。

 

智能工厂已经具有了自主能力,可采集、分析、判断、规划;通过整体可视技术进行推理预测,利用仿真及多媒体技术,将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构,具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。因此,智能工厂实现了人与机器的相互协调合作,其本质是人机交互。

 

3、智能制造

 

智能工厂是在数字化工厂基础上的升级版,但是与智能制造还有很大差距。

 

智能制造系统在制造过程中能进行智能活动,诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作,去扩大、延伸和部分地取代技术专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

 

 

智能制造系统不只是“人工智能系统,而是人机一体化智能系统,是混合智能。系统可独立承担分析、判断、决策等任务,突出人在制造系统中的核心地位,同时在智能机器配合下,更好发挥人的潜能。机器智能和人的智能真正地集成在一起,互相配合,相得益彰。本质是人机一体化。

 

 

国内很多企业都在炒作智能制造,但是绝大多数企业还处在部分使用应用软件的阶段,少数企业也只是实现了信息集成,也就是可以达到数字化工厂的水平;极少数企业,能够实现人机的有效交互,也就是达到智能工厂的水平。

 

走进三一重工18号厂房

 

三一18号厂房是亚洲最大的智能化制造车间,有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线,是三一重工总装车间。2008年开始筹建,2012年全面投产,总面积约十万平方米。

 

 

三一重工总装车间分为装配区、高精机加区、结构件区、立库区、展示厅、景观区六大功能区域;主要生产泵车、拖泵、车载泵和平地机、压路机、摊铺机、正面吊等产品。厂房规划全面应用数字化工厂仿真技术进行方案设计与验证,此举大大提高了规划的科学性,及布局的合理性。

 

1、智能加工中心与生产线

 

三一重工在上海临港产业园建成全球最大最先进的挖掘机生产基地,焊接机器人大规模投入使用,使得三一挖掘机的使用寿命大约翻了两番,售后问题下降了四分之三。目前,三一重工已经完成车间机加设备的研发采购与安装调试。

 

▲智能加工中心与生产线

 

2、智能化立体仓库和物流运输系统

 

三一智能化立体仓库由华中科大与三一联合研制,总投资6000多万元, 分南北两个库,由地下自动输送设备连成一个整体,总占地面积9000平方米,仓库容量大概是16000个货位。这个库区有几千种物料,能支持每月数千台产品的生产量。

 

▲自动配送物料的AGV小车

 

3、智能化生产执行过程控制

 

三一集团制造执行系统,它充分利用信息化技术,从生产计划下达、物料配送、生产节拍、完工确认、标准作业指导、质量管理、关重件条码采集等多个维度进行管控,并通过网络实时将现场信息及时准确地传达到生产管理者与决策者。

 

▲高度智能化的生产车间

 

4、智能化生产控制中心

 

采用了Andon系统之后,一旦发生问题,操作员可以在工作站拉一下绳索或者按一下按钮,触发相应的声音和点亮相应的指示灯,提示监督人员立即找出发生故障的地方以及故障的原因,可以减少停工时间同时又提高了生产效率。

 

 

智能工厂的智能化基因

 

在智能工厂里,人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作,生产出来的智能产品能够理解自己被制造的细节以及将如何使用,能够回答"哪组参数被用来处理我"、"我应该被传送到哪里"等问题。

 

同时,智能辅助系统将从执行例行任务中解放出来,使他们能够专注于创新;灵活的工作组织能够帮助工人把生活和工作实现更好地结合,个体顾客的需求将得到满足。

 

1、三元战略

 

美国与德国的工业发展战略核心均为CPS(Cyber- Physical System)系统,是典型的二元战略。美国是C(Cyber,包括:数字、信息、网络等虚拟世界)+P(Physical,包括机器、设备、设施等实体世界),德国是P+C,两国均是基于高素质劳动者、国家人力匮乏、企业高协同化、高法制化的基础之上而提出的战略!

 

▲三元战略

 

而中国装备水平较美国和德国有一定差距,数据采集分析决策能力也有局限,但中国具有人力资源优势,所以应该充分挖掘人的作用。因此,中国制造企业推进工业发展不能完全照搬发达国家的二元战略,更宜采用CPPS(Cyber-Person-Physical System)人机网三元战略,充分体现人的能动作用。

 

2、六维智能

 

所谓“六维智能理论”,就是在设备联网+远程数据采集的基础上,实现智能化的生产过程管理与控制,从6个方面打造适合中国国情的智能工厂,这6个方面包括:

 

▲六维智能

 

  • 智能计划排产,是从计划源头上集成ERP,进行APS高级排产。

  • 智能生产协同,从生产准备过程上,实现物料、刀具、工装、工艺的并行协同准备。

  • 智能的设备互联互通,是CPS信息物理系统的典型体现,实现数字化生产设备的分布式网络化通讯、程序集中管理、设备状态的实时监控等。

  • 智能资源管理,包括对物料、设备、刀具、量具、夹具等生产资源进行精益化管理、库存智能预警等。

  • 智能质量过程管控,是对影响产品质量的生产工艺参数进行实时采集、控制,确保产品质量。

  • 智能决策支持,是基于大数据分析的决策支持,形成管理的闭环,以实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。

     

智能工厂核心架构

 

工业4.0是什么?每个人站在不同的角度会有不同的理解,是互联、集成(纵向、横向、端到端)、数据、创新、服务、转型或是CPS、是智能工厂、是智能制造亦或是国家战略、企业目标。工业4.0核心内容就是建一个网络、三项集成、大数据分析、八项计划和研究两个主题。

 

1、建一个网络(CPS)

 

CPS让物理设备具有计算、通信、精确控制、远程协调和自治等五大功能,从而实现虚拟网络世界与现实物理世界的融合,将网络空间的高级计算能力有效的运用于现实世界中,从而在生产制造过程中,与设计、开发、生产有关的所有数据将通过传感器采集并进行分析,形成可自律操作的智能生产系统。

 

 

2、三个集成

 

工业4.0中的三项集成包括:横向集成、纵向集成与端对端的集成。

 

▲图片来自工业4.0研究院

 

工业4.0将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络,使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联,从而实现横向、纵向和端对端的高度集成,集成是实现工业4.0的重点也是难点。

 

3、数据处理:大数据分析

 

随着信息物理系统的推广,智能装备和终端的普及以及各种各样传感器的使用,将会带来无所不在的感知和无所不在的连接,所有的生产装备、感知设备、联网终端,包括生产者本身都在源源不断地产生数据,这些数据将会渗透到企业运营、价值链乃至产品的整个生命周期,是工业4.0和制造革命的基石。

 

 

总体来说,工业4.0关注的企业数据分为四类:

 

  • 产品相关的数据,俗称企业主数据;

  • 运营数据,一般称为交易数据

  • 整个价值链上的数据,如供应商、分销商、客户等数据,也是属于企业主数据管理的范畴

  • 对企业经营分析有价值的外部数据。

 

智能工厂实施解决方案

 

1、西门子

 

西门子实现虚拟生产和与现实生产环境的融合,采用创新软件、自动化技术、驱动技术及服务。

这些能够缩短产品上市时间、提高生产效率和灵活性。

 

2、兰光创新

 

在对数控设备进行DNC联网的基础上,以图形化高级排产为技术核心,以机床的数据自动采集形成闭环管理,建成程序编制、物料准备、刀具准备等协同制造环境。

 

3、元工国际

 

元工制造执行系统MES,是精益生产、数字化工厂、智慧工厂的支撑平台; MES和SCM基于多年积累的智配平台。

 

 

元工CPS是工业4.0的执行平台,支持多种物联协议。

 

4、LG CNS

 

LG CNS通过AA (Advanced Analytics)解决方案, 为客户提供从收集大数据到实现客户业务为止的整合服务End-to-End 解决方案。

 

5、艾普工华

 

以MOM解决方案为主体,通过艾普工华MDI系统,提供国内外主流的数字化设计系统与数字化管理系统的集成与咨询实施服务,形成的一套离散制造业数字化工厂整体解决方案。

 

 

 

 

 

案例 | 西门子智能制造构造解析

近年来,工业化变革无疑成为各国关注的重点,美、德等工业制造强国纷纷推出工业互联网、工业4.0等国家计划,我国也出台了《中国制造2025》战略,借助计算、通信、控制等手段推动工业的转型升级。德国的西门子公司是最早提出工业4.0的机构之一,在工业智能化制造领域处于全球领先水平,建立的数字化工厂更是成为未来制造业发展的典范。

 

 
 

 

企业概况
 
 

 

(一)西门子企业概况

西门子股份公司是全球领先的技术型企业,创立于1847年,业务遍及全球200多个国家,公司的业务主要集中于6大领域:信息和通讯、自动化和控制、电力、交通、医疗系统和照明。170年来,西门子以出众的品质和令人信赖的可靠性、领先的技术成就、不懈的创新追求,在业界独树一帜。

2016财年,西门子计划投入48亿欧元用于研发,相较于2014年增长约20%,所增投入主要用于电气化、自动化、数字化等领域的研发工作。西门子对数字化寄予厚望,不断在软件、硬件、系统集成等方面寻求突破,将越来越多的业务放在了工业的数字化发展上。

(二)西门子的工业4.0解决方案

在德国工业4.0的进程中,西门子作为主要的推动者和领导者,一直以来被看做德国第四次工业革命的典范。

不同于以往单纯依靠电气工程技术,西门子已将信息技术作为业务主驱动。其瞄准物联网、云计算、大数据等技术,集成了目前全球先进的生产管理系统,以及生产过程软件套件和各类硬件。如西门子产品生命周期管理(PLM)软件、工业设计软件(Comos)、全集成自动化工程软件(TIA)、过程控制系统SIMATIC PCS 7和仿真软件Simit。这些数字化的企业软件共同构成了西门子工业4.0的解决方案。

西门子开发的数字化企业软件套件的核心是Teamcenter,也就是协同产品数据管理平台,在这个平台上,实现工业制造中产品设计、生产计划、生产工程、生产执行和服务五位一体的自动化工作流程。西门子的产品线现在可以平稳连接产品和生产周期的各主要部分。利用功能强大的产品生命周期管理 (PLM) 软件和工业设计软件(Comos),可以在完全虚拟化的环境中开发和优化新产品;全集成自动化 (TIA) 方案可确保实现所有自动化部件的高效互通,显著节约生产时间和成本。

西门子创新的工业信息技术及软件在工业4.0进程中发挥了决定性的作用,使产品开发和生产得以集成和协同,为全面优化产品开发和生产过程创造了条件。

(三)西门子数字化工厂

1.安贝格电子制造工厂(EWA)

成立于1989年的安贝格电子制造工厂(德文缩写:EWA),是西门子旗下最重要的Simatic可编程逻辑控制器(PLC)及相关产品生产基地,被称为全欧洲甚至全球最先进的工厂之一。

自投产至今,安贝格在工厂面积和员工数量保持不变的情况下,产能却提升了八倍,并且产品合格率大幅提高。原因在于工厂的智能化生产:

生产线上的所有工件在虚拟环境中进行规划,有自己的名称和地址,具备各自的身份信息,因此知道什么时候、哪条生产线或哪个工艺过程需要它们。工件在运输线分岔路口暂停,是在识别去向信息。到达加工中心后,工件被识别出来,生产设备实时调用所需要的全部加工信息,并自动调整生产参数。加工过程中,产品的所有相关数据,都储存在自己的数字化产品记忆库中,以便精确追踪生产的每个步骤。加工完成后,通过光学设备或其它测量设备对工件自动进行检测,在现场发现并剔除不合格的产品。如果机器设备需要补给或者维护保养,则在缺料或故障产生之前发出请求。系统会记录所使用的资源数量,并对库存及时更新。在安贝格工厂的整个生产过程中,生产设备和计算机自主处理了75%的流程工作,剩余工作则由人工完成。

2.成都生产和研发基地(SEWC)

2013年9月,西门子位于成都高新区的工业自动化产品成都生产研发基地(SEWC)正式投产。这是西门子在中国建设的第一个数字化企业,它实现了从产品设计到制造过程的高度数字化,让智能制造更为具象的呈现。

SEWC作为安贝格在中国的姊妹工厂,亦实现了从企业管理、产品研发到制造控制层面的高度互联,通过在整个价值链中集成IT系统应用,实现包括设计、生产、物流、市场和销售等所有环节在内的高度复杂的全生命周期的全自动化控制和管理。正是在这些复杂IT技术的辅助下,生产线上不同零部件或半成品被按需运送至不同路径,生产出不同型号的产品,实现了智能化、灵活化生产。现在SEWC的两条生产线上,可以同时生产20-30种型号产品。

 

 
 

 

工业制造数字化转型的四大基石
 
 

 

(一)集成式软件工具和系统

西门子作为全球领先的产品生命周期管理(PLM)、生产运营管理(MOM)软件、系统与服务提供商,全球客户超过7万多家。西门子通过与企业客户充分合作,为其提供领先的行业软件解决方案,帮助其通过革命性创新获得可持续性竞争优势,从而奠定其在数字化制造领域的领先地位。

西门子不断完善数字化企业软件套件组成部分软件工具产品组合,实现与PLM、MES/MOM(制造执行系统/制造运营管理)和博途软件(TIA Portal)的无缝集成。通过工业通讯网络、安全解决方案和基于MindSphere (西门子工业云)对大量数据进行快速、智能评估,西门子帮助客户实现数字化企业转型。

西门子还从三个维度集成了驱动系统,将每个驱动系统组件都完美集成到整个系统中,涵盖整个生命周期,实现从工程到服务的优化使用。第一,横向集成,即驱动链产品线层面。实现无缝集成、完美协同,既可提供标准解决方案,也可进行定制;第二,纵向集成,即 TIA 集成层面。能够无缝适用于任何自动化环境:从现场层到控制器层,再到 MES 层的各种应用;第三,生命周期层面。涵盖整个生命周期的丰富软件工具和专家服务:从产品设计、生产规划、生产工程,到生产实施,直到服务。从而可确保优秀的性能和更佳投资保护,实现最高生产力、可靠性和效率。

(二)工业通讯

基于产品和系统的工业通讯,是智能化生产得以高效运转的基础。西门子在工业以太网领域有着非常丰富的经验和领先的解决方案,工业通讯实现从简单的传感器连接到整个工厂质量和生产数据采集和传输网络的互联,将企业内所有区域有效地集成到一个统一系统中。

西门子公司基于工业以太网,提供各种组件,用于实施高效工业网络和总线系统。西门子公司以其雄厚的研发实力,为工业通讯提供全面的解决方案SIMATIC NET中,SCALANCE X(工业以太网交换机)各种互为基础的产品线,可以根据具体的自动化任务做出调整,设备提供不同接口并支持多种IT标准。更高级的SCALANCE S交换机能够满足工业领域中对通讯的更高要求,能够对自动化单元和所有不具备自身安全功能的设备进行保护,使其免受非法访问以及协议外间谍程序和非法操作的干扰。

在工业无线通讯领域,西门子的提出的技术标准GSM/GPRS、IWLAN、WirelessHART等具备强大的健壮性,都能满足在恶劣的室内、室外环境下达到可靠、稳定、安全的通信要求。

(三)安全解决方案

安全解决方案是数字化工厂的基础保障。正是基于如何先于黑客发现工业控制系统中的安全漏洞,增强西门子产品安全性的理念,西门子制定了从检测到保护的研究路线图。西门子为应对控制网络安全挑战已经开发了工业安全测评系统(Styx)这一解决方案,Styx可提供适用于工业自动化环境中的通信协议,比如PROFINET、Modbus/TCP的安全检测套件。凭借涵盖26项协议的1000多万个检测用例,Styx能够检测出工业控制系统、软件、设备中的未知安全漏洞。目前,Styx已被集成到西门子产品部门的系统检测流程, 并且已经开始了Styx的全球推广应用计划。

此外,西门子已经面向市场推出的西门子工业云平台,任何工业企业都可以将其作为数字化服务,譬如预防性维护、能源数据管理以及工厂资源优化的基础,MindSphere在帮助客户实现最佳运营效率同时,也能够切实保障数据的安全性。

随着信息安全问题在涉及到国家经济命脉的行业中重视程度日益加深,西门子也展开了在石化、制造和医药等行业领域信息安全解决方案研究,在为这些行业进行风险评估以及保护生产设备免受潜在安全威胁提供了帮助的同时,也不断扩大了西门的市场份额。

(四)数据服务

1.远程分析和维护服务

西门子将其所有的远程分析和维护服务融合在一个名为Sinalytics的平台上。该平台整合了远程维护、数据分析以及网络安全等一系列现有技术和新技术,并且支持对机器传感器产生的大量数据进行整合、保密传输和分析处理,西门子能够利用这些数据为客户提供全新的服务。Sinalytics平台与安装在世界各地的西门子系统互联,并对其进行远程监控和服务,通过设定的数据分析方法,预测和预防设备故障,从而缩短维护间隔。当前,约有30万台设备连接至Sinalytics平台。此外,对机密数据进行保密传输、储存和分析的网络安全数据技术是此平台的核心技术之一,保障平台进行远程分析和维护服务的数据安全。

2.数据异常分析服务

西门子推出Performance Analytics(PA)解决方案。该解决方案不仅能对整个供应链中的数据和客户体验进行监测,还能在短短数秒之内对数十亿的数据组合进行分析。通过挖掘能够精确指出产品问题来源的、隐含的信息,OmneoPA能够实现对大数据的前瞻性分析。OmneoPA的发现功能可以对所有可能的数据集进行快速的组合分析,使客户对大数据获得前所未有的深入了解,并可以清晰地识别并显示导致数据异常的最大因素,从而使每个价值链决策都尽可能对现有和未来的产品性能产生最大、最积极的影响;OmneoPA的图形化监测功能可以提供贯穿整个价值链的产品性能完整视图,进而使企业可以持续地追踪与其产品相关的当前趋势和最新趋势;OmneoPA灵活、友好的控制面板,可以实现对数据分析方式和关键性能指标(KPI)的定制化。

 

 

什么标准能满足智能制造的通信要求

 

传统网络的弊病和局限
 
传统的网络结构难以全面满足工业4.0和智能制造大环境下企业、通信载体(运营商)和最终用户的要求。这在很大程度上是因为在数字通信联网发展的过程中,为了高性能、可靠地解决某个特定领域的通信问题,定义了许多相互难以兼容的技术和通信协议。而这些协议又继承了不同的技术源头,还需要对联网通信的成本加以考虑。现在回过头来看,明显的问题出在:①这些协议都倾向于将问题隔离起来,就事论事解决当时所要解决的通信问题。②在当时的技术发展方法论上,完全没有意识到基本的抽象将会带来的利益。③传统网络结构缺乏对网络规模的掌控能力,远不能满足今天网络流量控制方式必须是不可预测且极度动态的要求。这是因为随着要采集的数据越来越多,建立了越来越多的数据中心,还出现了虚拟化的数据中心。可是传统网络结构只能在网络流量不能满足要求时,通过扩大网络的方式去解决问题,于是一方面需要对成百上千的网络设备进行组态,另方面网络只能按照预测的流量控制模式运行。④传统网络结构十分依赖于制造商,当企业和通信运营商想利用新性能服务,以快速响应变化中的业务需求或用户的需要,他们只能去求助于制造商。而制造商要提供适应这些要求的设备或许要好几年的时间,根本跟不上变化。
图1  
 
显而易见,要将那么多用适于各个领域的通信设备联成网络,把数据送给主系统,使问题变得十分复杂。如何把不同的网速、不同的通信距离、不同的拓扑结构的网络可靠的连接,如何将原来的网络的静态特性改造为今天服务环境所需要的网络的动态特性,成了难解的事情。
 
传统网络结构的策略不一致,导致为联网必须对成千成万万的网络设备进行组态。这使大规模的联网实在是复杂至极。充分利用移动通信设备、服务的虚拟化和云服务的出现,这要求重新审视传统网络结构。
 
图2  分散型服务支撑智慧制造系统
 
传统的网络结构基本上是多级的分层递阶系统,采用以太网交换器构成树形结构。这种静态结构的设计能满足客户端-服务器计算方式占主要地位的应用,但面对今天企业对信息的处理和存贮要求变成动态的时候,这种网络结构就完全不适应了。
 
新型网络结构的特点和基本特性
 
由上所述显而易见,实现工业4.0、智慧工厂和智能制造,必须建立在一类包括实时控制和及时监控在内的、强有力的联网技术和规范的基础上。这类联网技术和规范可以在一定程度上继承原有的联网技术和规范,但更重要的是一定要突破原有技术和规范的局限和明显不能满足实现工业4.0、智慧工厂和智能制造的架构和思维。
 
新的网络结构必须具有以下特点:流量控制方式必须是动态的;信息技术必须是“客制化”的,按用户要求配置智能提升云服务的能力;应对大数据的挑战,意味着网络需要更多的带宽。
 

图3  分散智能和集中智能

 

按照智慧制造系统的功能要求,智能功能可以划分为分散智能和集中智能两类(见图3)。这两类智能对通信的要求是不同的。从时间响应看
 
–分散智能:在1微秒至几个毫秒
–集中智能:在几个毫秒至10秒
从应用场合上看
–分散智能:现场、控制、机械装备
–集中智能:机械装备、工段或生产线、工厂、……
 
也就是说,分散智能要求实时通信,需要保证功能安全,主要应用于状态监控和实时控制;集中智能要求信息安全,采用OPC UA,集中智能主要应用性能优化、大数据分析、……
 
智慧制造要求打破多层递阶的信息流
 
在传统的控制架构中数据的请求或是事件驱动、或是循环发送,这都是响应上一级设备或软件系统的请求,下一级则总是充当服务者或响应者。譬如HMI可向PLC请求发送其状态,或者向PLC下达一个新的生产配方。完成的过程往往是将传感器的电信号转换位数字形式,然后由PLC赋以时间戳,再把信息传送至MES IT层,以进一步提供相关服务。在工业4.0的环境中,多层级的严格分隔和信息流的自上而下的方法将会软化和混合。在一个智能的网络中,每个设备或者每个服务都能自动的起动与其他服务的通信。传感器、测量仪表、RFID芯片、PLC、HMI、MES和ERP系统所有这些设备和软测量仪表资产,都为企业提供重要的生产数据。
 
智慧制造系统有三类通信:B2B、B2M和M2M。B2B和B2M属于软实时通信其时间响应在毫秒级至几分钟之间。M2M属于硬实时通信,时间相应在微秒至毫秒之间。德国工业4.0的WG2执行委员会精确定义了三类通信事务:
 
1、B2B通信两类业务过程相互通信。信息交换所需时间由几个毫秒到几分钟。例如:ERP应用与MES应用的信息交换;HMI和MES见的信息交换;MES与另一MES的信息交换;或者传感器与云的交换。
 
2、B2M通信软实时过程与硬实时过程通信。所需的交换时间由几毫秒到几分钟。例如:业务应用过程与机械装备间的信息交换HMI与PLC,MES与PLC的信息交换。
 
3、M2M通信在自动化环境下两个过程的通信,这些过程可以是硬实时过程与硬实时过程的通信,也可以是软实时过程与硬实时过程的通信。例如:一个机器人平台控制器与一个手持式机器人控制器之间的横向通信。
 
其交换信息的时间由微秒至几个毫秒,必须发生在硬实时、且为确定性的循环内。也可以把确定性看成是具有一定时间要求的QoS(服务质量),即在一个有保证的时间间隔(如100微妙)完成响应。另一个例子是两个控制器之间的横向通信(软实时的快速、循环、独立于现场总线的通信)。已经实现运用无线移动通信完成M2M,这里是指一个设备的接口(即装载设备上的SIM卡)通过移动通信与某个IT过程进行通信。
 
图4  软件定义联网的网络架构
 
全新的网络规范—软件定义联网
 
从目前网络通信技术的发展来看,能够满足智慧制造系统通信要求可能有两种解决方案,即软件定义联网和OPC UA。
 
先看软件定义联网。能不能采用一种全新的思维摒弃传统的通信结构,建立一种网络结构使得:对多个供应商提供的网络设备进行集中管理和控制;网络大小规模便于各种应用剪裁,与供应商无关;用一种公共的API (应用程序编程接口,Application Programming Interface)对底层的联网的细节从其精心的设计安排中抽象出来,提供给系统和应用。用这种方式改善网络的管理和自动化。通过提供新的网络性能和服务达到创新,而无需对单个网络设备进行组态,或等待供应商的改进。近年来成立的开放联网基金会ONF(Open Networking Foundation),提出了软件定义联网SDN(Software-Defined Networking)就是为了建立一种新网络结构。开放联网基金会ONF提出的软件定义网络SDN,并发布了控制数据层接口的规范OpenFlow,实现了将联网设备与网络服务解耦。
 
为了适应智能制造和智慧工厂的需求,当前工业网络正面临加速由现场总线向工业以太网转型、由单一功能的通信总线向多功能通信演进、由缺乏网络管理向智能网管发展的趋势。
 
看起来能够综合各方面要求的解决方案,非软件定义工业网络莫属。也就是说,利用软件定义网络的基本理念和实施规范来开发软件定义工业网络,是工业网络技术的创新突破的方向。
 

图5  CISCO开发的软件定义工业联网架构

 

美国CISCO正在发展的一种软件定义工业网络的架构(图5)。图中SDN控制器中的标准工程服务通过OnePK、OpenFlow、CLI或SNMP等中间件转换为右下部的各种IT资产的运行数据;SDN控制器中的OT服务通过各种工业通信网络(如CIP、Ethernet/IP和Profinet)与图中右中部的各种OT资产相连接;图中右上部的OT网络管理中心与SDN控制器中的OT应用程序的链接,则是通过CIP、RESTFUL API等进行。
 
在SDN中,运用被称之为表达状态转移(Representation State Transfer)的互联网技术RESTFUL API,作为支持系统和应用之间标准接口的架构。这样便可允许控制设备的供应商独立的编写应用程序而又能在SDN中协调的运行。控制工程师则可以运用这个软件来定义其控制应用(甚至把也包括定义网络通信的端口)。
 
说的更清楚一些,也就是在软件定义联网的设计中,控制工程师可以像在编制PLC程序时控制某台驱动器运行或停止,并发出以什么速度运转的指令那样,让SDN控制器发出信息指示交换器和路由器的那个端口开启,数据如何流动等等。
 
图6  用SDN控制器的应用程序控制
 
 SDN控制器控制应用程序的基本原理如下:以太网交换器内装有SDN应用程序接口(API),这样SDN控制器就能够通过数据来控制应用程序(譬如SDN控制器发送对PLC和其它工业设备运行的组态数据,让以太网交换器打开PLC I/O数据通往数据面板端口)。当然,也可以通过SDN控制器发送相关数据,让两个端口之间还可以提供反馈信息,为网络和相互连接的各种设备建立一种控制回路的潜在机会。图6中SDN控制器通过北API向PLC组态平台发布命令,让它经由工业通信协议把PLC的I/O数据通过工业通信网往发往数据面板。与此同时,SDN控制器还经过南API通知以太网交换器打开相应端口
 
网络节点间的通信
 
PLCopen和OPC UA的联合解决方案
工业4.0和工业物联网的基本概念要求在设备和服务之间建立高度融合的网络化和通信。高速而且动态的生产显然需要适当的联网和通信支持,以满足从传感器到企业IT管理的实时和即时的交换,且一定是通信方之间直接进行。目前用于PC控制的对应协议标准可以满足这一任务。开发一种能满足面向服务架构SOA(service-oriented architecture)的PLC也是实现工业4.0和工业物联网的一种现实途径。PLC提供互联网服务、进行数据存取并不是新概念,但把SOA和PLC结合,或许就会为智能制造、工业4.0和工业物联网大大提升附加值。
 
ISA 95是由美国ISA学会开发的企业信息集成系列标准,现在已被IEC和ISO接受为国际标准(IEC/ISO 62264)。而B2MML是这个系列标准的XML实现。 B2MML包括一系列用W3C的XML语言XML格式规范。美国的ISA学会又与OPC基金会合作开发基于B2MML接口标准的OPC UA/ISA 95伙伴规范。这样,过去控制工程师使用OPC UA对象进行控制层、MES层和ERP层之间的通信碰到的难题,如在处理关键数据的存取时,如何在制造运营管理(MOM)系统的高速要求与企业信息系统的慢速而又随机存取的要求之间构筑一种顺畅通达的桥梁,成为可能而又可行。
 
多年来PLCopen一直坚持与开放标准化组织合作建立一种开放标准的生态系统。譬如与OPC基金会合作开发IEC 61131-3的信息模型(2010.5发布),IEC 61131-3 的OPC UA Client FB客户端功能块规范(2015.3发布),IEC 61131-3的OPC UA Server FB服务端功能块规范(2015.3发布)。其实在正式发布这些规范之前,类似的方法和技术已经成功的应用于包装行业建立PackML系列规范(由美国ISA学会属下的OMAC专业委员会开发),大大简化了包装机械与上位生产管理系统的通信。
 
图7  运用OPC UA的功能块进行数据通信
 
这些标准提升了如今广泛运用于计算技术行业的SOA面向服务的架构的应用范围;同时也推进了一度落后于计算技术和软件的自动化系统技术,快速跟上IT技术的进展。
 

运用PLCopen的OPC UA功能块,使由传智能感器、控制器与企业管理系统和生产调度执行系统之间的通信,与云端的通信,与互联网通信在可互操作行方面大为简化和改善。由图7得知,可通过功能块UA_Read的执行直接将数据从PLC读入MES/HMI,通过功能块UA_MethodCall的执行接将数据从PLC送入云端。图8给出调用OPC UA模块实施通信的过程,即准备:连接、指定连接地址、接通处理;通信处理;通信结束:结束处理、断开连接。

 

 
图8  调用OPC UA模块实施通信的过程
 

下面进一步分析为什么运用OPC UA能全面满足工业4.0和智慧制造系统对通信的要求呢?

 

针对工业4.0的要求:通信技术和方法与制造厂、使用范围、操作系统、编程语言无关;OPC UA的解决方案是:OPC基金会是独立于供应商的非盈利组织,成员可以是制造厂商,也可以是使用方;
OPC UA广泛运用于自动化领域,也可以用于信息领域,它与使用范围无关;OPC UA可在所有的操作系统中运行,即使在芯片级没有操作系统也一样可以实现;OPC UA的实现可以使用任何编程语言,常用的有C语言(ANSI C/C+)、.NET和JAVA。
 
针对工业4.0的要求:联网集成的规模可根据需要任意剪裁,联网设备小至传感器、嵌入式设备、PLC、PC机及移动手机,大至大型主计算机、云系统,均可使用;还应完成各个层级的纵向集成和横向集成;OPC UA的解决方案是:OPC UA的最小实现只要求15KB存贮空间,目前流行的CPU结构(如Intel、ARM、PPC等)无论是单核还是多核硬件均可使用。OPC UA可用在各种嵌入式设备,譬如RFID读入器、协议转换器等等,实际上也可在任意控制器、SCADA/HMI产品、MES/ERP系统。在一些运用Amazon(亚马逊)云和微软Azure云的项目中已经成功的使用了OPC UA。
 
针对工业4.0的要求:在应用层面和用户侧,保证安全的传输和传输认证,OPC UA的解决方案是:在应用上,OPC UA采X509(非常通用的证书格式,所有的证书都符合ITU-T X.509国际标准)、Kerberos(为TCP/IP网络系统设计的可信的第三方认证协议)认证或用户/密码。采用符号传输和封装的传输,以及在堆栈中已经提供带审查功能性的、在数据点级别的权限。
 

针对工业4.0的要求:为表达实际产品及其生产步骤的虚拟对象的模型化(建模),要能映射任意复杂度的信息内容,OPC UA的解决方案是:OPC UA不但提供多级分层网络系统,而且也支持包括全网格化的网络,其全网络化和面向对象概念的命名空间,还支持对象描述的元数据。对象结构可经由相互间引用实例和其类型、类型模型(可通过继承加以扩展)得以生成。由于服务器携带它们的实例和类型系统,客户端可通过网络导航,得到它们需要的信息。即使是这些客户端以前未知类的信息型,一样可以得到。

 

针对工业4.0的要求:在智能网络化的结构/基本部件的组合中,应提供自组织的参与网络的性能。也就是说,具备即插即产生的功能,使那些未经计划的自组织的通信可以进行。即插即产生的功能具有存取数据的描述和所能提供的服务功能的描述。OPC UA的解决方案是:OPC UA定义了不同的发现机制,使其能识别在子网中那些具有OPC UA通信能力的设备及其功能/特性。通过子网的集结和智能的、无需组态的的步骤和程序(如Zeroconf),可以识别网络新参与者及其地址。
结论
 
(1)传统网络结构的局限和缺陷阻碍智慧工厂、智慧制造系统、工业4.0的实施。需要建立一种除实时控制和功能安全控制仍然安排在现场层之外,其他所有的通信服务都是扁平化的踏通信结构。
 
(2)在选择满足这样的网络结构的解决方案时,首先要考虑的是保留近十几二十年来企业和工厂的通信资产和软件资产。从现有的发展状况来看,软件定义工业联网SDN和OPC UA这两种解决方案是较为理想的。
 
(3)软件定义联网特别适合把企业和工厂的IT数据中心和OT数据中心融合为OT/IT的运营管理系统。
 
(4)根据目前技术发展的成熟度来看,OPC UA应该是近期已获得足够实践效果,远期也能广泛运用的通信技术。在今后工业通信方向上基于IP的通信绝对是占主要地位,因此OPC UA优势明显。特别是在垂直集成方面,由于OPC基金会与各种工业行业组织的合作十分有效,其不同层次间的语义可互操作性的发展潜力可期。
 

(5)传统的现场总线和工业以太网在现场实时控制和功能安全控制的作用是不可替代的。完全可以运用OPC UA和软件定义工业联网SDN来扩展其满足智慧制造、工业4.0所要求的通信功能。 

 

 

 

 

 

每个制造强国都需要一堆神话 | 民族制造是一种气味

一个制造大国的国际化道路,绝不是完全用产品来征服用户的,与它相伴生的是一系列的思想、文化和神话。国家制造业的神话,背后就是“民族制造”的影子。
 
当用户在购买日本马桶盖、德国机床的时候,他们早已经熟知这个国家诸多精益求精的故事。这些故事,已经独立于一个公司、一个产品、一种服务之外,它是属于一个国家制造业的神话。它是一种神奇的国家气味,让消费者产生了区隔性的化学反应。
 
所向无敌的日本制造业有三个支撑的神话,也就是它们的制造业文明化体系,分别是:精益思想、知识创造和工匠精神。
 
中国制造业对源自日本的精益体系已经开始有了些许的重视。当然这个迟到和勉强,与中国的制造业大国的地位是如此地不匹配。精益思想或者相关日本神话故事早已扎根全球制造业,但在中国工厂的实践仍然是差强人意的。
 
如果谈到工匠精神,一般人立刻会首先想到日本,日本学者和作家也非常给力地推出了相当多的神话脚本——各种流派的理论和图书,不遗余力地介绍“工匠精神”、“道场文化”。
 
而在知识管理,日本同样有一个大牛,他的著作连德鲁克都称之为“经典之作”。他就是野中郁次郎。野中本人在知识管理享有很高的位置,被称之为“知识运动之父”,其相关著作据信为业内引用最多的文献。
 
我们在敬仰这些思想体系的时候,也注意到了背后它所宣扬的日本企业案例,和着力传播的日本神话。
 
日本在对外输出的管理方式,无疑是首推丰田的精益生产。这是日本汽车厂整体的一个成就,随后也变成了强大的日本制造巨大神话。
 
同样如果打开野中得以成名的图书《创造知识的企业》,除了曼妙的知识管理的理论模型之外,充满了对日本企业的呵护和推崇。
 
图1 “日本制造的神话
 
野中对松下公司的提炼——那是一个神话打造的过程,远远超过了松下幸之助本人的实践和认识。而全书中充满了对本田、对夏普、对花王的赞美之意,不仅仅溢于言表,而且营造了一种神话的氛围。
 
日本研究者在锻造这些神话的时候,许多企业很多不过是自发的认识和实践,都被高度抽象成具有前瞻性的落子布局了。
 
而将企业实践的理论提升,这不是在赞颂一个企业,而是在赞颂一个国家。这既是对日本企业的神话化,也就是培育一个制造帝国的民族气味。
 
向全球输出思想,就是缔造国家制造的神话。
 
德国的“隐形冠军”,是一个最棒的超级销售计划。为什么一个符合德国国情的中小企业,会被描述成一个被全世界接受的隐形冠军?那些提炼出来的观点和故事,在其它国家的企业实践中,也绝不会是孤例。

 

企业的生产实践本身有着大量的共性,但一旦被提炼后,就变成了一种专属的标签。这个标签化的专属过程有如香水的制成,你可以用相同的化工原料制造出一种跟Poison、或者No.5一样的香水,但这种气味,已经与品牌捆绑在一起,变成Dior、香奈儿所专属。

 
“隐形冠军”早已成为“德国制造”的气味。多年以后,我们再回头来看工业4.0,或许也是一个相当完美的民族制造的神话。在这样的国家制造的神话中,一些非常小的德国企业信心满满地跑到中国来,找到他们在德国国内从不曾遇到过的大型工厂,开口就是提供“工业4.0解决方案”。这并不会令人发笑,反而是一个自然而愉快的商务谈判之旅。因为不管大小,他们身上都有一种令人已经熟悉的“德国香水”味道。
 
图2 “德国制造的神话
 
美国从来都是高科技的代表,这些高科技产品充满了各种神话般的素材:硅谷文化、六西格玛、车库创业、个人史诗般的英雄主义。我们把这种敬意,留给了美国的“民族制造”的神话。同样一个产品,如果转换了国家,就会立刻被抛弃。联想的每一次收购,都会被国人骂成收购垃圾。这让我们注意到,民族制造的神话,并不是依附于产品,并不是依附于企业,而是依附于国家。
 
图3 “美国制造的神话
 
我们如痴如醉的迷恋这些理论和实践,以至于一般很少去挑战这些神话的民族性特征。
但我们需要意识到,如果细细来看这些“民族制造”故事的背后,其实每一个制造强国的神户啊,都是有承载主体:那就是制造业企业。
 
民族神话的边界,就是国家制造业的边界。
 
国家神话有多让人着迷,民族制造就有多大魅力。每个企业都在突出自己的精神,每一个强大的制造业国家都在输出自己企业的神话。
 
中国制造业必须建立自己的企业思想和神话,并且向外输出——这才能真正走向强国之路。
 
中国的案例,往往就是企业的宣传稿。缺乏共性的提炼,缺乏企业神话级地锻造,这是制造业呈现的一块软肋,这是民族制造的软肋。与产品、技术等都与一个一个企业相关联而有所不同,工厂神话显然是一个国家的集体属性。一荣俱荣,一损俱损。这是“民族制造”的特点。
 
中国要走向强国,必须要修好这门课——这门课还不是“讲故事”,而是叫“写神话”。Made In China不仅仅只能是产品,而且要成为Story in China。让倾听故事的人,去认同Made In China的价值。否则我们的总理出去推销高铁,只能卷起袖子成为超级大Sale。与之同行的,应该还有大量的故事和思想。
 
中国到底有没有神话的素材?作为制造业体系最为丰富的大国,怎么会没有这样的素材?中国制造业总量已经占到全球的30%,如何没有一点底气?
 
三一重工在工程机械迅速崛起,并且走向能源装备等多样化的公司,怎么会没有自己的神话素材?
 
海尔连GE家电都收购了,但神话却没有讲起来。而国内甚至还在质疑这种价值。要知道,GE家电是一个会触及美国情感的一个品牌。那些GE曾经的电视机、电熨斗、洗衣机、空调等,整整温暖了一代人从生到死的全家式的记忆。这是一个多么了不起的一个成就。它甚至伤害了那些有着多愁善感气质的美国人民的感情。
 
但是,我们有些人会先笑出来,嘲笑那些故事,称之为吹牛。然而,在面向国际市场,“民族制造神话”是必经之关口。崛起三十年的实践案例和素材,如果被搞成是吹牛,不仅仅是表现了我们的自信不足,而且更是凸显了国内企业和研究者互动寥寥的尴尬——企业案例研究,做的实在是太不够扎实。
 
中国制造业现在不能一门心思,光想着从大国到强国的硬件设备和软件。制造业的文化和思想,一定要同时建立起来。
 
然而,这该是谁的事儿?
 
海尔也有自己的故事,但看上还没有整理成一种模式。还没有形成一种国家神话的输出。但这不应该是企业的事,也不是企业家的事。这是研究者应该做的事。但是,这是一个需要企业和学者互动的过程。而且,政府的影子,也一定要在其中。
 
制造“中国制造”的神话,是超乎一个公司、超乎一时功利的公立之心。其中奥秘和认识,对于中国制造业的各层决策者而言,尚需要细细揣摩和学习。
 
野中在做“知识管理”研究的时候,富士施乐公司一直提供了巨大的赞助,不为一时无利所动。因为富士深深知道,这种理论的研究,迟早会成为国家制造的神话,进而给所有日本品牌涂上迷人的辉光——包括它自身。
 
中国制造要走向2025,一大堆事情要办。然而刻不容缓的是,十年之内,我们需要一堆思想的提炼,我们需要一堆的神话。那是一个对全球用户者的交代。所有的中国制造业,都会为此而得以闪耀。
 

制造“中国制造”的民族神话,是强国之路的伴生品。这是一个国家制造的整体邀请函

 

 

 

 

 

工业4.0时代的17个掘金新产业

本文梗概

来源/工控网

回顾历史的长河,全球经济的发展一直是由生产力和生产关系的相互作用推动。从发明蒸汽机、发电机、计算机,再到因特网的广泛应用,新的科技浪潮一直主导着生产力和生产关系的大调整,并不断涌现出新的产业,促进社会进步。

 

 

十年前,全球市值前10名主要还集中在能源、金融等传统产业。现在,已经被苹果、谷歌、亚马逊、谷歌等高科技与互联网企业占据半壁江山。

 

 

十年前企业全球市值TOP10

当前企业全球市值TOP10

  互联网作为新产业从1995年网景上市发展到现在经历了信息门户、电子商务、搜索、社交及共享经济等几个里程碑性的产品阶段,雅虎、亚马逊、谷歌、FaceBookUber等标杆企业不断将产业推向高点。未来,互联网与移动互联网将逐渐往深度精度发展,比如从满足用户的普遍性需求开始向个性化需求延伸。另一方面,互联网+各行业成为共识,互联网与移动互联网作为基础设施,推动万物互联的时代到来。

 

  互联网产业方兴未艾,传统行业也密切嫁接前沿科技,在焕发出新的光彩的同时,也对人类社会生活的的方方面面产生了颠覆性的影响。风力发电、光伏、核电的广泛应用改变了人类的能源结构;锂电池和超级电容改变了电能储存和利用方式;新能源汽车在最近几年的爆发震动了整个汽车产业;工业4.0推动传统制造业进化为精细造,大数据、分子诊断、新兴材料、工程技术等在医疗医药产业的大规模应用也不断提高人类自我修复和拯救的能力;等等不一而足。

 

  社会与经济进步的车轮永远不会停止,资本一直是推动新产业发展的弄潮儿,那么未来10年,又有哪些新产业值得我们期待?那些产业能够孕育出新的千亿美金、甚至万亿美金市值的伟大公司,给投资人带来最丰厚的回报?下文将细数我们认为的最具投资价值的十余个新兴产业,也是我们对上述问题给出的答案。

 

1.云计算

 

  企业向云端迁移是大势所趋。可以看到:

 

 

  1)公有云和私有云市场增长依然齐头并进,不是零和博弈;

  2IaaS层面:拥有多元化的商业应用生态圈越来越重要,如亚马逊、谷歌、微软等;

  3SaaS层面:主要集中在人力资源、OACRM、市场营销、B2B 大宗商品采购等领域,如SalesForceSapOracle等;

  4PaaS层面:没有出现独立巨头,未来更可能由IaaS巨头向上或SaaS巨头向下延伸。

 

  国内云计算市场还处在萌芽期,市场蛋糕正变得越来越诱人。我们预测:

  1)虽然阿里、腾讯、华为等IT巨头等纷纷进入,但中国企业级市场的复杂性使得IaaS层面依然存在机会;

2SaaS层面:除重点关注以上几个细分领域,还应重点分析具体的产品和服务是否符合国内客户的实际市场需求。

 

2.大数据

 

  大数据行业的融资总额2013-2015年分别为8亿美金、15.4亿美金及20亿美金;2013-2015年融资事件分别为10起、42起及超过50起。大数据+”已经渗透到几乎所有行业,如以阿里巴巴为代表的大数据+零售、以丁香园为代表的大数据+医疗、以搜房网为代表的大数据+房地产等等。

 

 

  该领域我们的投资策略为:

 

  1)对于资源型大数据公司:数据资源足够庞大完整,数据价值足够有想象空间,数据挖掘整合能力足够强;

  2)对于技术型大数据公司:技术门槛够高,并足以让公司快速形成规模效应、网络效应,从而快速占领足够市场份额;

3)对于应用型大数据公司:应用市场足够大,公司成长性好且可实现性强。

 

3.虚拟现实

 

 

  我们认为虚拟现实行业已经处在爆发前夜,从一个简单的逻辑来看,人们已经无法满足于2D画面和3D影像的服务。虚拟现实其实是借助计算机系统及传感器技术生成一个全景环境,让用户在这个崭新的环境下调动起所有的感官去产生人机互动,给用户带来完美的沉浸感,同时用户可以在该环境里发挥无穷的想象力去进行创造。目前全球虚拟现实行业经过近百年的发展仍处于早期起步阶段,供应链及各类配套设施还在摸索。然而虚拟现实的发展前景引人想象,具备广泛的应用空间,如游戏、影视、教育、体育、星际探索、医疗等等。当前各大咨询机构均看好虚拟现实在未来5年将实现超高速增长,爆发近在咫尺。

 

  我们认为:

 

  1)短期内,能够布局虚拟现实产业链的厂商,从硬件设备、内容生产到平台分发,均具备投资价值;

2)从长远来看,虚拟现实的内容将是行业灵魂存在,投资成熟内容产业厂商将充满机会。

 

4.人工智能

 

 

  根据Tractica预测,2024年人工智能市场规模将增长至111亿美元。初步的技术积累和数据积累已经在过去有了比较显著的规模效应,因而人工智能重塑各行各业的大潮即将来袭,并引发新一轮IT设备投资。

 

  未来3-5年智能化大潮将带来万亿级市场。在人工智能领域内,2016年我们主要关注的方向包括:

 

  1)计算机视觉识别(以人脸识别为典型);

  2)计算机自适应(以各类机器人为例);

3)各项细分底层技术领域(比如自然语言处理、机器学习和知识图谱)。

 

5.3D技术

 

  经过过去几年3D打印的投资热,3D打印技术步入到了一个新的阶段,但应用市场仍有待突破。专家预测2016年,中国3D打印机市场规模预测将扩大到100亿元;与此同时,Wohlers报告显示2016年全球市场规模可达70亿美金。如果应用市场能够打开,到2020年该市场有可能突破一千亿元甚至达到二千亿元,仅以医疗行业为例,预计到2015年仅该市场规模可达19亿美元。

 

  接下来新一轮的3D技术的投资热点,包括:

 

  13D打印专用材料及其工艺技术;

  23D建模和个性化定制设计软件;

3)围绕3D打印技术出现的行业模式创新企业(即3D打印与教育、医疗和工业4.0等行业的结合)。

 

6.无人技术

 

  无人技术目前主要应用在无人机、无人驾驶汽车等领域。美国蒂尔集团预测全球无人机市场规模会从2015年的64亿美元增至2024年的115亿美元,发展态势迅猛。无人驾驶汽车至今仍未揭面纱,但麦肯锡预测到2025年该领域将会有2000亿美元到1.9万亿美元产值,届时中国无人驾驶汽车产值空间至少也在万亿规模,潜力无限。

 

  该领域我们已经布局工业级无人机第一品牌易瓦特,亦会长期持续关注如下标的:

 

  1)随着政策逐渐放开,百度、谷歌、宝马、奥迪等巨头加紧布局无人驾驶汽车,我们重点侧重汽车电子相关硬件、车联网相关软件、整车等各个领域领导企业;

2)无人机领域,我们将重点挖掘部件制造与总体设计细分领域及无人机解决方案提供商中非常有潜力的优质企业。

 

7.机器人

 

  中国人口老龄化问题日益突出、人工成本急剧上升以及整体经济结构面临转型,机器人未来的崛起及其巨大的市场规模已经被各大机构认可。我们认为未来无论短期或是长期,机器人行业的投资机遇巨大,从工业机器人、协作机器人到服务机器人均有十分可观的市场规模:

 

  1)未来的工业机器人将具备强大的自我学习能力和专业化能力,向更细分的领域和结构进行创新延伸;

  2)协作机器人可以与人协同工作并且广泛应用在生活中各种领域,属于跨界的产物;

3)服务机器人则没有上限,具有远超工业机器人和协作机器人的市场规模潜力,我们认为助老和医用的服务型机器人将领先发展。

 

8.新能源

 

  中国是最大的新能源市场,发展新能源产业是改变我国的能源结构,降低对化石能源的依赖度,同事减少环境污染的必然选择。大力度的财政补贴推动新能源产业快速走向成熟,蕴含丰富投资机会:

 

  1)锂电池在中国已经形成完整的产业链,下游动力和储能电池需求巨大;

  2)中国新能源汽车市场在2015年实现井喷式发展,产销量均超过30万辆,同比增长超过300%,是全球第一大新能源汽车市场;

3)超级电容在快速充放电、高循环寿命、高功率密度方面相比较锂电池有明显优势,能够广泛用于城市公交、轨道交通、风力发电、石油钻探、港口机械等领域。

 

9.新材料

 

  新材料是新经济的基石,我国在军工、高铁、核电、航天航空等尖端制造领域的快速发展均离不开基础材料领域的突破。随着基础化学、基础材料、纳米技术等方面的科研实力的不断积累,新材料领域的创新点将不断涌现,新材料将成为数万亿产值的市场:

 

  1)石墨烯的柔性、力学、光学、电学和微观量子特性与目前现有材料相比整体有明显优势,未来应用行业横跨电子、生物医疗、军工、精密制造业、化工等;

  2)碳纤维是应用相对成熟的新兴材料,相对于传统材料品质好,重量轻,未来需要在降低成本、突破国外技术封锁方面继续努力;

  3)新型膜材料,可广泛应用于水处理、废气治理、锂电池等多个领域;

4)生物基材料,用于齿科、骨科等,可取代、修复人体组织器官功能。

 

10.医疗服务

 

  2016年医疗服务行业的驱动因素来自于药品行业景气度持续下滑,以及药品价格形成机制的变化。分级诊疗和医生多点执业的推动下,公立医院借助民营资本盘活存量资产创造增量价。医疗服务业务为新技术提供了商业化的出口,而新技术给医疗服务业务提供了高附加值的项目。

 

  我们投资逻辑是:

 

  1)符合医院利益诉求、以医为本的商业模式,比如康复医疗、检验领域,以及高端医学影像领域;

  2)具有一定门槛的连锁专科医院如妇儿、辅助生殖、眼科、骨科、医疗美容等;

  3)连锁第三方服务如健康管理、第三方诊断等;

4)一线城市的具有核心技术和专家资源的高端医院。

 

11.生物技术与生命科学

 

  随着基因组学、分子生物学等基础学科的发展,生物制剂与生命科学技术正在治疗中发挥越来越重要的作用:生物制剂方面,越来越多的单抗药物对肿瘤、糖尿病等疑难杂症产生突破性疗效,重磅炸弹级新药频出。2014年全球销量前十大药物中,有7个为生物制剂,其中阿达木单抗位居全球销量首位,年销售额达110亿美元;生命科学方面,全球范围内,基因测序市场从2007年的794.1万美元增长到2013年的45亿美元,复合增长率为33.5%,预计未来几年依旧会保持快速增长;细胞免疫疗法等新兴技术也日渐成为重要的治疗方法。

 

  基于以上背景,我们认为生物技术与生命科学无疑是大健康领域极为重要的投资方向,重点关注的细分领域包括:

 

  1)先进的基因测序及数据分析公司;

  2)技术驱动型生物制剂公司;

  3)与基因测序解读、个体化给药相结合的精准医疗公司;

  4)技术上取得突破的新型生物治疗方式,如CAR-T细胞免疫疗法等。

 

12.医疗器械

 

  医疗器械市场在国内起步较晚,但发展迅速,2001年至2014年,我国医疗器械市场规模从173亿元增长至2556亿元,增长了近15倍,复合增速达到23%。但从医疗器械市场规模与药品市场规模的对比来看,全球医疗器械市场规模大致为全球药品市场规模的40%,而我国这一比例低于15%,随着经济的发展以及国内老龄化程度的提高,医疗器械市场发展潜力巨大。同时,《创新医疗器械特别审批程序(试行)》等一批政策的出台,为国产创新医疗器械的快速成长奠定了坚实的基础。

 

  重点关注的细分领域包括:

 

  1)与机器人、人工智能等先进技术相结合的高端医疗器械;

  2)国产创新型医疗器械;

  3)智能家用医疗器械;

  4)现有成熟医疗器械的进口替代产品。

 

13.互联网医疗

 

  信息技术的高速发展引发各个行业的巨大变革,也为医疗行业带来巨大机遇。随着大数据、云计算、物联网等多领域技术与互联网的跨界融合,新技术与新商业模式快速渗透到医疗各个细分领域,从预防、诊断、治疗、购药都将全面开启一个智能化时代。同时,中国医疗行业特有的资源配置不合理、服务质量低、医患关系紧张等问题,都有赖于凭借互联网技术加以改善。

 

  同时也应看到,互联网医疗在国内仍然处于起步阶段,对传统医疗的改革必然是漫长而艰巨的过程,因此我们认为对该领域的投资应保持乐观但谨慎的态度。重点关注的细分领域包括:

 

  1)医药类电商平台;

  2)医疗大数据分析公司;

  3)慢病管理/健康管理在线平台;

  4)智能及可穿戴式医疗设备。

 

14.健康养老

 

  健康养老产业受需求迫切和政策鼓励双向驱动,将迎来十分确定的发展机会。未来我国政府和个人将面对很大的养老压力,截止201465岁及以上老年人口达1.4亿,占总人口比重10.1%,到2020年老年人口将增至2.6亿。同时,养老作为"健康中国"的一部分已被提升到国家战略性高度。我们将沿着国家提出的建设以居家为基础、社区为依托、机构为补充的多层次养老服务体系挖掘投资机会:

 

  1)涉足养老核心产业---康复医疗,并已具备可行性和连锁化潜力发展模式的企业;

  2)积极探索创新养老模式的企业。

 

15.体育

 

  在过去的一年,中国各路巨头开始瞄准海外优质体育标的资产(尤其是赛事转播权和体育运营公司),渐渐向成熟体育盈利模式靠拢 门票、媒体转播权、赞助和体育衍生品,如乐视购得香港英超和MLB三个赛季转播独家权益;万达购得盈方体育传媒和世界铁人三项公司(WTC)成为万达体育;阿里体育获得 NFL 在中国大陆地区的转播权等等。因此,拥有优质赛事资源和广大受众的体育行业标的将会持续收到资本的追捧。

 

  信中利作为中国最早最广布局体育行业的投资机构,会继续关注如下领域:

 

  1)体育各个细分领域拥有优质体育赛事IP的运营公司;

  2)冲击传统体育的电竞行业,包括内容方和直播平台;

  3)体育运动相关的智能硬件+数据分析软件+可以导流到健康医疗领域的创业公司;

  4)聚焦大众健身的互联网健身上下游公司。

 

16.文化娱乐

 

  中国的2015年是投资圈和BAT们在文化娱乐领域进击的一年。消费升级使得国人的消费习惯逐渐向文化娱乐进行倾斜,消费人群和消费金额也越来越低龄化和增长化。2015年也是独立IP火热的一年,花千骨、琅琊榜、盗墓笔记等一大波影视剧热播,夏洛特烦恼、捉妖记、系列、鬼吹灯等不断刷新国内电影票房记录。此外,伴随游戏、动漫衍生而来的二次元文化兴起,生产数字化、碎片化、娱乐化内容的自媒体大爆发,都将聚集大量新一代年轻用户,引发新的商业模式和机会。

 

  我们将关注以下细分领域:

 

  1)拥有优质IP内容(生产或购买)和强大IP运营能力的公司;

  2)有海量用户及盈利能力的自媒体和新媒体;

  3)文化娱乐行业的大数据分析公司;

  4)二次元内容聚合社区;

  5)泛娱乐直播平台等。

 

17.教育

 

  国内的民办教育市场规模超过6000亿元,而在线教育五分之一的市场份额吸引了无数资本和创业者竞折腰。经过过去一两年的洗礼,教育O2OOnline to Offline)举步维艰,不仅没有革了传统教育的命,还在盈利模式的探索上不知所措。而传统线下教育培训机构除了拥有稳定的线下资源和师资以外,也在互联网+ 的攻势下顺应时代发展做出了很多改革。此外,新一轮的高考改革也将带来新的商业模式和创业机会。

 

  教育行业对于投资机构来说仍是一座金矿,但随着我们会重点关注如下领域:

 

  1)顺应高考改革而生的素质教育和应试教育的优质线下培训机构;

  2)职业教育培训机构与职业经验分享平台;

  3)(性价比高的)可以帮助学生提升课堂体验的虚拟现实技术公司(硬件+软件+内容);

  4)专注在儿童教育领域的优质IP内容生产者。