欧盟未来工厂路线图

欧盟未来工厂路线图

为促进欧洲工业复兴，2014－2020年欧盟和产业界预计向未来工厂公私合作计划共投入11.5亿欧元，由私营方代表欧洲未来工厂研究协会制定的“未来工厂2020”路线图体现了该计划的总体科研方向及优先科研主题。

一、欧盟未来工厂公私合作计划

工业生产占欧洲GDP的16%，是创新、增长和创造就业的关键驱动因素。制造业产品占欧盟出口的80%。然而，欧洲强大的工业地位正在逐步衰退。欧盟未来工厂公私合作计划旨在通过在广泛的行业开发必要的关键使能技术帮助欧盟制造业企业尤其是中小企业适应全球竞争。

欧盟未来工厂路线图提出了该计划的总体目标，包括：通过开展研发创新活动，及时开发以知识为基础的新的生产技术和系统，提高欧盟工业的全球竞争力和可持续性；促进欧盟实现智能、绿色和包容经济2020年目标；支持欧盟工业政策目标，促进欧盟制造业占GDP比重由16%提高至2020年的20%。具体研发目标包括：为先进制造系统集成并示范创新技术，形成40－50个新的最佳实践；研发环境友好型制造技术，减少能耗高达30%，减少废物高达20%，减少材料消耗高达20%；增强社会影响，建立安全、有吸引力的工作场所，让大部分工科毕业生和博士进入制造业就业；促进创新创业，增加制造业企业研发支出。

二、制造业趋势与未来愿景

欧盟未来工厂路线图认为，人口变化、全球化及未来市场、资源稀缺性、气候变化挑战、技术与创新、全球知识社会、大规模定制等大趋势对几乎所有制造业行业具有重要影响，并推动产业结构变化。运输成本上升、工厂对更高效率和生产力的需求、客户对更环保产品的需求、原材料供应和能源价格更加不稳定、产品交付时间缩短将推动更加认真地检视去本地化战略（迁址至低成本国家）。以服务为主导的个性化产品将要求西方国家的再工业化（“全球化2.0”）采用新范式，使精品制造回流。

展望2030年，四大范式将引导欧洲制造业变革。一是工厂与自然的关系将绿色可持续，能源资源消费极低，通过产品和工艺可重用和可循环形成生产闭环，材料、生产工艺和人均可持续；二是工厂将是好邻居，将贴近工人和客户，贴近城市地区人口，融入生活环境并被接受，融入客户需求；三是工厂在价值链中将更加注重协同，力争实现极具竞争力的分布式制造模式，将生产设计导向型产品，生产敏捷且由需求驱动；四是工厂与人的关系将以人为中心，人机接口以人为导向，模拟和可视化面向工艺流程，工厂为高技能和老年劳动力提供不同类型产品和工作，提供信息化教育和培训，工作条件符合生活方式，时间和薪酬制度灵活，知识开发和管理以人为本。

三、制造业的四大挑战与机遇

欧盟未来工厂路线图提出，科研及创新活动应注重综合应对如下挑战与机遇。

一是制造未来产品。欧盟未来工厂路线图把重大社会挑战与所需制造能力相结合，并同时考虑本地与全球对新产品的需求。在欧盟市场，对环境的关注、人口老龄化和产品定制引发了新需求。全球竞争要求企业推出缩短产品商业生命周期、符合用户身体特征或特殊偏好的新产品，而可持续性则要求延长产品寿命。解决该矛盾，需要产品高度个性化、软件功能可轻松频繁更新，需要产品、工艺和系统设计支持可持续再制造和材料循环利用。绝大多数工业部门需要通过采用新材料和新功能进行产品创新。未来产品的服务提供和功能增强还要求产品智能化。

二是经济可持续。将高性能、高质量与生产的成本效益相结合，实现可重构、自适应和能演化的工厂，能够经济可行地进行小批量生产。通过运用高度智能的生产工艺，进行高附加值制造，生产越来越多的高技术、智能产品，实现制造业的经济可持续性，必须成为欧洲工业的突出特征。经济可持续依赖于一系列技术，尤其是信息通信技术、机器人和机械电子技术。

三是社会可持续。人的能力与机器智能将融入生产系统，实现效率最大化，同时提高工人满意度。未来工厂中的知识工作者应与智能制造技术进行动态互动和任务分工。与机器人的安全合作、感知位置的移动通信设备等将会增强人的能力。知识工作者能力提高将会增加制造的柔性和质量。跨学科的科研创新活动将会建立价值体系，鼓励人们取得现在不可能取得的成就。

四是环境可持续。要减少资源消耗和废物产生。气候变化、自然资源枯竭、原材料获取的不确定性、日益增长的人口、污染和消费将推动欧洲制造业变革，包括降低能源消耗，更高效利用材料，减少排放和废物，从化石资源向生物基资源过渡。

四、关键技术及推动因素

实现制造业变革需要协调科研及创新活动，持续部署下列关键技术和推动因素，应对制造业的挑战和机遇。

1．先进制造工艺。现在与未来产品制造的效率和可持续性仍极大地取决于产品成形和组装工艺。须重视的先进制造工艺包括：增材制造，基于光子技术的材料加工技术，材料成形和微纳结构成形技术，微纳制造高效自组装技术，零件加工、计量和检测方法，塑料电子片对片、卷对卷批量柔性印刷工艺，创新的物理、化学和理化工艺，柔性生产、组装和喷涂设备，实现多功能制造工艺开发的非传统技术集成。

2．机械电子技术。对可重构、个性化小批量生产能力的需要不仅要求机械电子智能化，也要求这种制造系统在规划和工程制造方面更具效率和效力。下列技术领域将具有重大影响：控制技术将进一步运用不断增强的计算能力、传感能力和智能，智能化的机械和机器人将从根本上改变与操作者的交互方式，通过无处不在的移动设备和新颖的人机自然交互设备将使用户能随地接受与生产和企业相关的定制信息，对制造系统状况和性能的持续监测能使生产制造可持续且有竞争力，智能的机器部件和构架将使生产系统安全、节能、精确且具柔性。

3．信息通信技术。信息通信技术将支持产品设计师、工程师、先进制造设施和客户之间在协同制造中持续反馈信息。移动信息技术将使工人和主管在指间获得关键数据。对制造业情报的研究将促进对因合作和连接增加而产生的大量数据的消化吸收，并通过移动设备迅速向管理人员和车间主管提供信息。预计将产生重要影响的技术领域包括：将工厂和物理世界融入信息世界的技术，下一代数据存储和信息挖掘技术，安全、高性能、开放服务平台，建模和模拟工具，分布式协同应用构架及开发工具。

4．制造战略。只有理解价值创造机制，制造业界才能妥善应对挑战。技术创新、供应链管理和满足市场需求均要跳出固有思维模式。一是由去本地化向“全球化2.0”转变。以服务为主导的个性化产品将要求西方国家的再工业化采用新范式，使精品制造回流。二是由以产品为中心的方式向面向解决方案的方式转变。制造业服务化浪潮在先进国家扩大蔓延，航空、汽车等许多资本密集型行业已经通过向客户提供产品运维升级服务和产品寿命终结后再利用参与国际竞争。中小企业通过提供小众解决方案参与国际竞争，在其价值主张中增添新颖的服务。三是由以用户为中心的设计向注重用户福祉的设计转变。四是制造与新型商业模式之间呈现虚拟化和数字化的相互关系。

5．建模、模拟和预测方法及工具。不论在设计阶段还是在运行阶段，对制造过程的模拟能力或对制造系统和制造过程的预测能力将会增强上述推动因素。信息通信技术在计算能力、通信速度或多模式虚拟化上的进步正在促进模拟和预测工具的发展。产品、工艺、生产系统协同设计及管理的一体化建模和模拟涉及工厂寿命周期各层次的整体虚拟模型。建模、模拟和预测方法及工具会对整个工厂的各层次产生很大影响。

6．知识型员工。人口结构变化和产业界的高技能人才需求提出了新挑战，未来工厂的人力资源问题包括：通过信息技术和自动化克服年龄限制的技术方法，提高工厂工作吸引力的新型技术、教育和组织方法，新的技能开发和知识管理方式，新的知识型员工组织及薪酬体系，安全舒适、以人为本的工作环境。

五、科研及创新重点

欧盟未来工厂路线图按照六个领域识别了一系列科研重点。以下六个领域都体现了向未来工厂转型的某个方面。

1．先进制造工艺。一是新颖材料及结构加工，包括：定制部件制造，先进材料和多材料连接组装技术，热固树脂与陶瓷基热固树脂复合结构或产品的自动化生产，非耗竭型原材料、生物材料和细胞产品制造工艺，可实现自适应控制、内置传感、自愈合、抗菌、自清洁、超低摩擦、自组装等新功能的大规模生产表面加工工艺。二是复杂结构、形状及测量，包括：近成形制造、自然结构仿生制造、产品再制造和废物循环利用、工艺控制改进、在线检测系统、前处理预测和事先预防型控制等材料节约型制造工艺，大批量微纳制造，微纳技术产品稳健生产，将激光加工、水射流加工、超声加工、电火花加工、打印等非传统技术集成起来的新型多功能集成制造工艺，聚合物、弹性体、先进织物等高性能柔性结构制造。三是支持颠覆性制造技术的商业模式与商业策略，包括：先进材料的产品寿命周期管理、创新的产品供应链、颠覆性制造技术的新型应用模式、光子技术加工链。

2．自适应、智能制造系统。科研重点包括：柔性、可重构机械及机器人，机械及机器人的嵌入式认知功能，身临其境、安全高效的人机交互，用于柔性生产的智能机器人，用于自适应工厂、高性能制造设备的机械电子和新型机器架构，高精密生产设备，采用先进材料的高性能设备，跨学科机械电子工程工具，自适应工艺自动化及控制，动态制造执行系统，基于智能传感器和传感网络的制造工艺监测和感知，面向未来制造企业的机对机云连接，工厂中直观的用户界面、移动技术和丰富的用户体验技术，大规模定制与现实资源的集成。

3．数字化、虚拟化、资源节约型工厂。关注工厂设计、数据收集管理、运营和规划。科研重点包括：综合工厂模型，智能维护系统，工厂寿命周期管理的集成高性能计算工具，未来制造企业能源监测及管理，生产质量和产量提高多层次模拟及分析工具，产品制造风险评估及减轻服务，工厂快速初始化按需、模块化模型，工厂性能及资源综合管理移动软件，面向系统的质量控制策略，生产设备和过程设计与管理，生产系统设计与管理，制造策略设计与管理，设计方法及工具集成，拆解回收厂。

4．协同化、移动化企业。这组科研重点关注网络化的工厂和动态的供应链。科研重点包括：基于云计算的制造业供应链业务网，用于敏捷、开放的供应网络的移动应用程序商店及应用程序，供应链网络中的物联网对象，供应网络中的复杂事件处理，供需协同规划、执行与产品追溯，企业供应网络中产品和代码的数字化知识产权管理，基于多种企业角色的访问控制。

5．以人为中心的制造。未来工厂中的知识工作者将使用多模式用户界面，工作流程直观且由用户体验驱动。无处不在的移动信息通信技术让工人远程遥控和监督生产过程。科研重点包括：新型制造技术教育方法和电子学习，用于知识创新和学习的先进信息模型，车间的自动化与持续适应水平，制造系统中工人与其他资源的互动与协同，下一代数字化制造知识推荐系统，动态工作环境中的即插即用界面，工人活动监测分析工具，复杂制造和产品数据的可视化优化，互联企业的组织知识链接。

6．聚焦客户的制造。从产品工艺设计到与制造相关的创新服务，均需要关注制造业价值链中的客户。科研重点包括：产品设计智能工具，节能产品寿命周期监测与生态利用的信息技术方案，产品服务系统协同设计环境，个性化和创新产品设计众包，产品服务可持续性模拟，成本与制造能力评估，产品使用数据匿名化收集和分析，以客户为中心的按需制造、产品质量评价标准及工具，模块化、可升级、可重构、可拆卸产品的制造方案，由柔性设计制造过程实现的创意和用户驱动型创新。

（作者：刘润生，中国科学技术信息研究所战略研究中心副研究员，主要从事科技战略研究。）