“工业4.0”是德国联邦教研部与联邦经济技术部在2013年汉诺威工业博览会上提出的概念。它描绘了制造业的未来愿景，提出继蒸汽机的应用、规模化生产和电子信息技术等三次工业革命后，人类将迎来以信息物理融合系统(CPS)为基础，以生产高度数字化、网络化、机器自组织为标志的第四次工业革命。“工业4.0”概念在欧洲乃至全球工业业务领域都引起了极大的关注和认同。西门子作为德国最具代表性的工业企业以及全球工业业务领域的创新先驱，也是“工业4.0”概念的积极推动者和实践者。

德国经济以其强大的工业基础为特征，特别是它的机械与设备制造、汽车工业和能源工业。工业4.0的实施绝对是对未来发展的关键。　　——德国议会国务秘书，联邦经济技术部部长ErnstBurgbacher　　物联网和服务网在制造业中拥有巨大的创新潜力，如果我们成功把基于网络的服务整合进工业4.0，将极大地扩展这种潜力。　　——德国工业-科学研究联盟交流促进组织成员JohannesHelbig　　深刻把握新一轮科技和产业革命发展新趋势。近来，国际社会对新工业革命的讨论比较多，尽管观点各有不同，但较为一致的看法是信息技术和制造业进行融合，加上新材料、新能源等技术的重大突破，将引发新一轮科技和产业变革。　　——工信部副部长苏波　　新一轮工业革命正在深化，发达国家纷纷实施再工业化战略。数字化、智能化技术深刻地改变着制造业的生产模式和产业形态，是新工业革命的核心技术。　　——中国工程院院长周济　　工业4.0（Industrie4.0）强调“智能工厂”和“智能生产”，其实质是实现信息化与自动化技术的高度集成，旨在保持德国制造业在全球的竞争优势。当前，中国制造业正面临前所未有的挑战，受到高端制造业向发达国家回流，低端制造业向低成本国家转移的双重挤压，因此，学习和借鉴工业4.0的理念，建设智能工厂，推进两化深度融合，具有十分重要的现实意义，是推动中国制造业转型升级的一剂良方。　　——e-works总编黄培

　　鲁思沃（Siegfried Russwurm）教授是西门子公司董事会成员和工业部的首席执行官（CEO）。在完成其制造工程学的大学学习后，鲁思沃教授于1992年作为医疗技术部门的生产计划员和项目负责人进入西门子公司开始了他的职业生涯。随后他在德国和瑞典担任了该公司的众多重要领导职务，其中包括运动控制系统的业务管理职务。
　　从2006年起，鲁思沃成为了西门子医疗系统集团执行管理层的一员。2008年，他进入西门子股份公司管理委员会，成为领导公司人力资源部门，劳动董事及欧洲、非洲和中东地区分公司负责人的主管。2010年，鲁思沃接管了工业部的领导工作和对企业信息化和企业供应链管理中央机构的监督工作。
　　乌尔里希森德勒（Ulrich Sendler），生于1951年，毕业于克雷菲尔德市恩斯特莫里茨阿恩特人文中学。在经过奥迪公司内卡苏尔姆工厂的模具制造人员培训和位于海尔布隆市的德劳茨模具制造公司的数控编程人员培训之后，进入海尔布隆大学学习精密仪器工程学，并于1985年获得硕士学位。
　　随后，他在总部位于内卡苏尔姆的科尔本施密特公司CAD系统开发部门任职，再后来成为海德堡CAD-CAM报告杂志的一名编辑。
　　自1989年以来，他成为虚拟产品开发和产品生命周期管理（PLM）领域的一位独立记者、作家和技术分析师。2009年，海德堡柏林施普林格出版社出版了由他主编的《产品生命周期管理概论》。此外，他还是费尔达芬工业峰会——系统领导2030年的发起人和组织者。
　　格哈德鲍姆（Gerhard Baum）是IBM工业研究院的成员和IBM汽车部门负责欧洲及新兴市场汽车业务的副总裁。 　　鲁思沃（Siegfried Russwurm）教授是西门子公司董事会成员和工业部的首席执行官（CEO）。在完成其制造工程学的大学学习后，鲁思沃教授于1992年作为医疗技术部门的生产计划员和项目负责人进入西门子公司开始了他的职业生涯。随后他在德国和瑞典担任了该公司的众多重要领导职务，其中包括运动控制系统的业务管理职务。
　　从2006年起，鲁思沃成为了西门子医疗系统集团执行管理层的一员。2008年，他进入西门子股份公司管理委员会，成为领导公司人力资源部门，劳动董事及欧洲、非洲和中东地区分公司负责人的主管。2010年，鲁思沃接管了工业部的领导工作和对企业信息化和企业供应链管理中央机构的监督工作。
　　乌尔里希森德勒（Ulrich Sendler），生于1951年，毕业于克雷菲尔德市恩斯特莫里茨阿恩特人文中学。在经过奥迪公司内卡苏尔姆工厂的模具制造人员培训和位于海尔布隆市的德劳茨模具制造公司的数控编程人员培训之后，进入海尔布隆大学学习精密仪器工程学，并于1985年获得硕士学位。
　　随后，他在总部位于内卡苏尔姆的科尔本施密特公司CAD系统开发部门任职，再后来成为海德堡CAD-CAM报告杂志的一名编辑。
　　自1989年以来，他成为虚拟产品开发和产品生命周期管理（PLM）领域的一位独立记者、作家和技术分析师。2009年，海德堡柏林施普林格出版社出版了由他主编的《产品生命周期管理概论》。此外，他还是费尔达芬工业峰会——系统领导2030年的发起人和组织者。
　　格哈德鲍姆（Gerhard Baum）是IBM工业研究院的成员和IBM汽车部门负责欧洲及新兴市场汽车业务的副总裁。
　　在完成航空航天技术的大学学业后，鲍姆进入奔驰公司，开始了碳纤维技术开发和CAX应用研究的职业生涯。随后他逐渐接管了IBM德国、欧洲和全世界的销售、解决方案和咨询等领域的领导工作。
　　格哈德鲍姆目前的研究重点是先进的交通工具和产业转型。此外，他还是埃斯林根大学工业咨询委员会的成员。
　　霍尔格伯切丁（Holger Borcherding）教授曾在汉诺威大学学习电气工程，并于1999年在该大学获得博士学位。直到2003年，他在哈默尔恩市的伦茨驱动系统有限公司任伺服控制器的开发主管。2003年，他被任命为德国莱姆戈市东威斯特法伦—利珀大学的电力电子技术、电力驱动技术和电磁兼容性教授。他与一个由13名科技人员组成的工作团队合作进行电驱动技术和电力电子的电磁兼容性的研究。
　　从2011年开始，除了教授职位之外，伯切丁教授还接管了驱动和自动化阀门领先者伦茨SE公司创新部门的专业领导工作。他负责协调伦茨SE公司内部和外部的研究工作，并成为伦茨SE公司在标准工作组和行业协会中的代表。
　　曼弗雷德布罗伊（Manfred Broy）博士是慕尼黑工业大学计算机科学系软件和系统工程专业的教授。他的主要研究课题是软件在网络世界中的作用。
　　作为德国国家科学与工程院（acatech）的成员，受德国联邦教育及科研部委托领导异度物理系统的研究，该课题广泛研究了在全球联网的下一阶段异度空间和嵌入式系统的联合可能产生的影响和具备的潜力。
　　马丁艾格纳（Martin Eigner）教授于1985年成立了由其担任执行合伙人的EIGNER+PARTNER有限责任公司，并在公司转型为股份制公司后担任了董事长。2001年7月至2003年8月，他担任公司新总部位于马萨诸塞州沃尔瑟姆市（美国）的艾格纳公司董事长兼首席技术官一职。2003年该公司的一部分被出售给美国的Agile公司，2007年公司的剩余部分被出售给美国的ORACLE公司。艾格纳先生于2001年7月成立了ENGINEERING CONSULT咨询公司，并自那时起一直任该公司总经理一职。
　　在1980年获得卡尔斯鲁厄大学（TU）CAD领域的博士学位后，马丁艾格纳教授就成为罗伯特博世有限公司业务部技术数据处理和组织的负责人。在这个职位上，他主要负责技术数据中心（CAD，CAE，工作计划，零件清单，数控等）的工作，还负责电子开发和微处理器应用、合理化（流程，材料和零部件的合理化）、产品许可和产品变更管理方面的工作。
　　自2004年10月1日起，作为工程博士的他成为凯泽斯劳滕技术大学虚拟产品开发教研室的负责教授。
　　1979年，胡桉桐（Anton S. Huber）在西门子公司半导体业务部开始了其职业生涯。在从事了各种人员管理和生产线管理方面的工作之后，1989年，他负责收购了美国的本迪克斯电子公司，并承担了随后将该公司整合到西门子汽车LP公司中的管理任务。1991年，胡桉桐成为了西门子汽车LP公司的总裁兼首席执行官，随后又成为巴伐利亚州罗达赫汽车空调系统业务部的负责人。1996年，他成为了西门子自动化与驱动集团（A＆D）过程自动化及仪器业务部门的负责人。胡桉桐领导了西门子所收购的西屋公司与发电部门（KWU）中常规电厂的业务整合工作。
　　自1999年10月起，胡桉桐成为了西门子自动化与驱动集团执行委员会成员，并负责研发和生产以及在亚太地区的业务发展。
　　赫伯特 K.科勒（Herbert K.Kohler）教授于1976年进入了当时的戴姆勒—奔驰公司，并任职于公司工厂的生产规划部门。1982年，他在斯图加特大学获得了博士学位。
　　在赫伯特 K.科勒的领导下，戴姆勒-奔驰公司于1992年成立了“环境、技术和运输”中心。1993年，他加入了梅赛德斯—奔驰的开发部门并负责战略性产品的规划管理，该工作他一直做到1999年年底。1998年，他被授予斯图加特大学名誉教授称号。
　　在从事了产品管理、乘用车销售工作之后，2000年10月科勒教授开始负责车身与动力系统研究所的工作。从2006年8月至2009年3月，他负责戴姆勒股份公司新创建部门“车身与动力系统”的集团研究与预开发。2009年4月至2012年4月，他成为新成立管理部门“电子驱动器和未来交通”在研究和预开发方面的负责人，其中也包括电池驱动的开发。
　　自2012年5月起，科勒教授负责戴姆勒集团新成立的研究和预开发管理部门。自2002年3月起，他成为戴姆勒股份公司的环保全权代表。
　　马蒂亚斯施通普弗勒（Matthias Stümpfle），斯图加特大学机电工程硕士学位（专业：通信原理），并在该校通信网络和计算机工程系获得了博士学位（导师是P.J.库恩教授）。施通普弗勒于1997年进入戴姆勒研究所，在帕洛阿尔托（美国）进行世界上第一台互联网汽车的研究。从那时起，他参与了从基于光纤的最新信息娱乐总线到利用后端基础设施的车辆互联网连接解决方案的多个架构项目。
　　施通普弗勒目前负责戴姆勒公司研发中心的“系统架构和平台”预开发部门。

前言
第一章工业4.0：通过系统生命周期管理（SysLM）控制工业的复杂性乌尔里希·森德勒（UlrichSendler）
第二章软件：工业的未来鲁思沃（SiegfriedRusswurm）
第三章作为下一次工业革命基础的创新格哈德·鲍姆（GerhardBaum）
第四章中小型机械制造业——系统开发也是灵活和高度创新的霍尔格·伯切丁（HolgerBorcherding）
第五章使用基于模型的软件和系统工程作为一致性系统生命周期管理（SysLM）的元素曼弗雷德·布罗伊（ManfredBroy）
第六章系统生命周期管理平台上基于模型的虚拟产品开发马丁·艾格纳（MartinEigner）
第七章数字化企业的目标：实现生产与产品研发的数字可视化
胡桉桐（AntonS.Huber）
第八章作为高档汽车关键指标的连通性马蒂亚斯·施通普弗勒（MatthiasStümpfle）和赫伯特·科勒（HerbertKohler）
跋

　　软件：工业的未来
　　鲁思沃（Siegfried Russwurm）
　　概 论
　　工业企业欲在未来长期保持竞争优势，必须做好三件事：提高生产力、加强节能高效，提高生产灵活性。只有这样，才能降低成本；缩短产品上市时间，并通过提高产品的种类，扩大需求；满足个性化的生产需求。为实现高度灵活的规模化生产，对客户和合作伙伴能够在日益复杂的价值创造链条中进行高效资源优化，使生产和服务形成更加紧密的连接，工业企业还需要高效的生产和运营。
　　经过了几十年发展的制造业，如今正面临着产业模式的转变。随着制造业中虚拟与现实的交互性不断加强，生产方式必将因工业 IT 和软件技术的应用而发生根本性的改变。功能性工业软件的智能应用和研发，将无疑成为了影响制造业和过程工业发展的一个决定性因素。这些行业现有的发展态势，已经证明了这一点。
　　一个企业乃至一个行业的未来，越来越不取决于工厂本身。相反，软件工程师的地位变得越来越重要。是他们使生产工序间有了交互性，这种交互性不只作用于生产层面，还作用于业务层面，例如：工程师所承担的一部分工作，将企业和企业外部组织连接在了一起。通过工业软件，实现了虚拟与现实的交互，显著提高了生产力。因此，工业软件也就成为了未来制造业研究的重要课题。
　　2.1 工业领域在全球化市场竞争中的挑战
　　在过去很长一段时间里，世界工业格局的划分已经基本完成：高科技产业在西方国家发展并不断完善，这一事实毋庸置疑。而那些简单的加工产品，即使是在发达国家出售，也是在低收入国家、特别是亚洲国家生产的。“高精尖”产品的创新周期具备可规划的特点，其产品上市时间也可预见。当批量生产时，产品本身的特点会减少。无论是规模经济（Economies of Scale，通过批量生产降低成本），还是范围经济（Economies of Scope，通过产品组合获得成本协同效益）的原理都已得到了验证。但对于中小型企业来说，大多数只能接到小批量订单。
　　以前提高生产力的方法主要有以下手段：优化现有流程、提高制造业的自动化程度、改进设计、降低劳动成本以及完善供应链管理模式。随着经济全球化，特别是在资源严重短缺和技术不断进步的背景下，提高生产力的方法有了根本性的转变。在过去60年中，全球贸易量增长了20多倍。全球化是把双刃剑：一方面，工业企业有机会获得更大的市场，从而从中获得更大的利润；另一方面，全球化也就意味着企业将面临更加激烈的国际竞争。价格更低、品质更好、效率更高，这三点加在一起就是现代企业需要一直要追逐的目标。当前的企业价值链，已远远超越了地区界限。它跨越了国家甚至是时区的界限。在激烈的国际竞争下，企业要不断地改进生产，其商业运作模式的复杂性也在日益增加。
　　汽车制造业就是商业模式改变最明显的实例：目前汽车制造业产值占工业生产总产值的35%。据奥纬企业咨询公司和汽车行业协会的一份调查表明，到 2025 年，制造业的产值将减少五分之一，降至 29%。而研发环节的产值将会从现在的 60% 降至 47%，当然这其中设计服务领域的产值反而会增长将近一倍，从现在的 9% 增长到 17%。这条产业链中各个环节的协作也会发生明显的转变。甚至，这条产业链自身也会发生变化：除了如今沿产业链上各个环节业务布局的纵向集成外，还包括了从设计、生产、组装、分销、销售到服务的业务流程间的横向集成发展。
　　在这条产业链中，已经不再是某个企业内部的数据交换了，而是通过跨企业的数据交换来实现潜力的优化。并且可以预见的是，今后的终端客户可以更加直接地参与产品工程及设计。因此，这条产业价值链的管理也会变得更加复杂。
　　在未来，我们面临的另一项挑战是：产品种类的增多。假设，现在某人想订购一台福特皮卡 F150。他大约有 16 种部件组合可供选择。但当有一天可以使用 6540 亿个零部件，组合成一辆福特 F150 时，将会怎样呢？零部件种类的增加是产品样式增加的直接原因。从 1990 年初开始计算，德国豪华汽车品牌的制造商，平均一年每个品牌生产的汽车款式大约是7到8款，这个数字在2012年时就已经翻了将近2倍：仅奥迪、宝马和奔驰三个品牌2012年在德国地区就推出了66款汽车。大众集团在世界100个地方推出了将近280款汽车。据德国杜伊斯堡汽车研究中心预测，2015年汽车款式将增加至415款，比1995年增加了将近200款。与此同时，从2000年起汽车款式的平均寿命周期几乎缩短了一半——从8年缩短到4年。1974年，大众品牌推出了他们的第一款高尔夫汽车，从那年起这款车生产了将近10年，直至1983年停产。而就在2012年，高尔夫七系替了仅仅生产了五年的高尔夫六系。整个行业的研发时间，从设计到投产缩短了整整三分之一。
　　除了汽车制造业外，其他行业的发展同样如此迅速：中国的计算机品牌联想仅用了3个月的时间就开发出了他们旗下一款智能手机。在2012年，中国共有42款新手机问世。消费品行业中，汉高集团生产的清洁产品有42%的投产时间都不到三年。与此同时，该集团的旗下品牌，碧浪、宝莹、施普雷和白黎斯总共推出了37款产品。它们利用众多的产品种类，打败了对手。产品种类的增加和研发周期的减少成为了所有行业的发展趋势。与此同时，这种趋势带动了企业成本的变化并令企业内部结构更加复杂。
　　伴随着这些巨大的发展变化——增高的成本压力、激烈的竞争、更加复杂的价值创造网络、更多的品种、较短的研发时间以及产品上市时间。社会和国民经济也在改变：在过去的15年里，许多政府都在加大对第三产业的投入。但新经济泡沫的幻灭和经济危机使政治家和企业家们认识到，强大的工业是保证就业率、经济稳定增长、社会和平、公民幸福的重要保障；也正是强有力的工业才促使了服务业的发展。因此，许多西方国家纷纷回归制造业，在全球范围内大规模的数十亿资金项目开始启动。
　　因为国际工资成本的上涨，以上所说的这种“产业回归”是有益的。据波士顿咨询公司称，中国的工资成本平均每年上涨 19%。如果不考虑一些企业管理类的相关因素，如短途运输、海关手续、质量保证等，美国一些地方的工资水平与中国相比也只高出 7%。但就总成本而言，工资成本所占份额也在下降。其原因是自动化程度的提高，特别是在高品质商品的生产过程中，劳动力成本在产品生产的总价值方面所占比例越来越少。
　　这个原理也同样说明了，为什么相对于高精尖的产品，那些对于科技含量要求不高的产品，即使在体积、重量上超过前者，其价值却远少于前者。运输成本份额在产品总份额中的比例还是相当大的。假设生产商将其产品生产场地设置在产品投放产地附近，虽然能减少一定的运输成本，但却分散了生产且增加了生产的复杂性。丹麦玩具品牌乐高的产品策略就说明了这一点：乐高把在北美市场投放的玩具生产基地设在了墨西哥，而面对一个十分繁荣的亚洲市场，乐高也只不过计划在 2017 年，在中国嘉兴的工厂招收大约 2000 名工人。
　　2.2 软件对未来生产的作用
　　无论是玩具生产商、汽车制造商、机械工程制造商、饮料行业，还是化工和电子行业，虽然他们各自面临的行业挑战不同，但相同的是：他们都需提高自己的生产力、生产效率、生产灵活性以及生产复杂性的管理能力。
　　为了实现这个目标，制造业的产品自动化必须从其局部自动化开始，并建立起一个明确的机制。在一个现代化工厂里，产品零部件、工具、运输箱、机器等每一个环节都配备有传感器和通信设备，以便进行数据交换和业务沟通。这种全面的信息自动化代表了当前最先进的制造业水平。为进一步优化生产，企业需按以下顺序不断改进工业流程：产品设计、生产规划、生产工程、生产实施以及生产服务。其中，服务环节还包括：产品维修及维护，以及节能环保服务等。
　　以上各个环节跨越的地区、国家乃至时区越多，其优化的难度就越大。为了保证企业的长期竞争力，企业的整体优化是必不可少的。因此，企业就需要一个全新的软件系统，并覆盖整个产品生命周期：从最初的产品设计理念，到生产和物流，再到运行与服务
　　由于产品研发与生产过程是一个统一的整体，工业企业必须要考虑到产品每一个环节的生命周期成本。功能强大的硬件只有靠新兴工业软件作为支撑，才能使自动化和驱动技术产生根本的革新进步。
　　工业行业正在面临着全面的产品研发数字化——这种数字化涵盖了几乎所有的生产流程。由于虚拟与现实世界不断交互融合，所以企业需要从新的角度来思考生产方法的改进措施。工程数据可以直接转化到生产过程中；相反，生产信息也可以直接作用于优化产品研发及生产过程的上游工序中，也就是将所有的数据都整合进唯一的数据库中。这种把产品和产品生命周期中每一个环节优化整合的软件，已经被推广到了各个工业领域，并正在飞速的发展中。在这种数字化组织中，不仅产品设计可以通过计算机完成，就连其制造过程都需要使用计算机。利用产品生命周期管理软件（PLM）和自动化软件技术，可以大大提高企业的生产力和竞争力。一个新产品的上市时间可以因此减少50%。也就是说，利用同样的资源与能源成本可以生产出更加优质的产品。
　　2.2.1 软件对产品设计的作用
　　软件可以用于价值创造链的所有环节。在产品设计中，您可以应用产品生命周期管理软件（PLM），在计算机上进行虚拟的产品设备测试，以达到在不需要实物的情况下，优化产品设计。数字虚拟化可以模拟出高精尖设备研发所需要的自然环境。例如，2012年8月此项技术被用于火星探测器的研发与制造全程：喷气推进实验室（JPL）为美国航空航天局（NASA）配备了一款西门子产品生命周期管理 （PLM） 软件NX，用于数字化仿真及虚拟装配，从而实现各个组件及其接口的测试。
　　这款软件还可以应用在汽车行业：可显著缩短产品上市时间，大幅提高灵活性。比如，戴姆勒公司将 NX 软件首先应用于其旗下汽车和卡车的研发部门。随后，戴姆勒集团为其超过 20 个研发中心和最主要的供应商，都配备了这种新型研发平台
　　2.2.2 软件对生产规划的作用
　　从大众品牌改造一条汽车冲压生产线的案例，就可以看出软件在生产规划中的作用。大众汽车改造一条已经使用了 17 年之久的冲压生产线时，将产品生命周期管理软件（PLM）与其自动化软件相结合，使得改造时间有了明显的减少：在早期改造生产线的规划阶段，为提高生产效率，可以使用冲压线仿真软件，模拟出现有机器和处理设备，再对其进行优化。为了将冲压件的模拟程序做到最精确，在使用仿真软件的时候，还需要配合使用运动控制软件（Motion Control Software）。运动控制软件除可用于虚拟环境外，还可用于现实操作中。使用这种技术，在完成最后冲压线改造工程之后，经计算实现节能35%，每分钟冲程数可由14次提高至16次，生产力明显提高。虽然表面上看，这2个冲程数并不起眼，但放在每个班次上所提升的效率是相当可观的。
　　2.2.3 软件对生产工程的作用
　　数字化规划和生产流程向实际工程环境转化时，会涉及到不同生产自动化和产品设计软件模块间的相互协同。只有实现运行、机械和工序之间的最佳工作流，以及各个系统之间的无缝通信，才能显著提高生产力，使企业自身、客户和终端用户均受益
　　医疗技术领域通常是被业界拿来说明以上观点的最好实例。因为，医疗技术发展的特点是先遇到挑战，然后建立必要的数据结构，而不像其他行业一样，用现有的数据去解决出现的问题。为了在节省成本的同时，制造出适合患者的膝关节植入体，西门子医疗业务领域和工业业务领域通力合作，通过创新，制造出了一种膝关节植入体。这种创新至今还被广泛应用于膝关节植入体的制作流程中：因为膝关节植入体有尺寸与形状的限制，所以医师在为患者植入这种膝关节植入体时，必须为患者施行削骨手术。由于人工关节使用量很小，且关节的制作必须由人工完成，因此它的造价非常昂贵。按西门子公司的新思维：可以在为患者订制第一个骨模型之前，先搜集患者有关数据。然后将这些数据快速进行自动化处理，转化成一个假体模型，再通过数控设备的加工，最终制作出来。而对患者的膝关节进行扫描，主要是通过CT和核磁共振成像（MRT）来实现的。西门子PLM软件部的NX CAM 系统可以在半个小时之内生成生产用数控数据。而用人工制作的话，至少需要两天。
　　膝关节植入体的实际生产采用西门子 Sinumerik 840D sl 数控系统。安装有该开放式控制系统的机床可以无缝集成到上位生产控制系统，实现从患者的数据输入开始直到植入体被运送到患者手中的连续过程链。
　　在生产工程中，这种工业软件与自动化技术、生产技术相互协同的生产模式，在西门子已经被成熟地运用了许多年。集合丰富的应用经验与知识，最终西门子开发出了TIA 博途软件平台。TIA博途软件平台是一个被称作“单一工程环境”的自动化软件。也就是说，用统一的操作平台和画面，可以操作整个价值创造链——从规划、调试，到运行和维护，以及自动化系统扩展。通过工业软件与自动化和驱动工程技术的结合，使产品设计、生产实施和服务三个环节紧密相连。通过该软件平台，可实现最佳工作流程，降低工程成本高达 30%。
　　2.2.4 软件对生产实施的作用
　　企业通过优化生产链条的第一个环节（产品设计、生产规划和生产工程），可以在整个生产流程中起到事半功倍的效果。借助于全集成自动化，可以优化生产环节的自动化解决方案以及之后每一个环节。制造执行系统（MES），如 Simatic IT 平台可保证生产的高性能。通过数据融合，所有生产流程的管理变得十分透明，工程设计的各个阶段实现实时交互。
　　通过采用集成自动化与驱动解决方案，能够显著提高生产效率和灵活性。原东德玻璃制造商 f|glass 就是一个很好的实例。它的工厂可以算得上是全世界最先进、最节能的工厂之一了。该工厂采用了一套集成自动化解决方案、一个先进的能源管理系统以及一个创新的热回收系统。从原材料供应和混合，到熔化过程，再到玻璃表面的精加工和调试，生产与物流均完全实现了自动化。通过全集成自动化（TIA），所有集成仪表、驱动、自动化及配电解决方案相互协同，所有生产流程高效而灵活。过程控制系统 Simatic PCS 7 可视化控制着 700 米长设备上的 3000 个测量点，实现了一年 365 天连续可靠的运行
　　玻璃制造商f|Glass工厂中的触屏控制系统
　　2.2.5 软件对生产服务的作用
　　在过程工业和制造业中，能否为客户量身订制服务解决方案，日益成为企业能否成功的一个决定性因素：除了传统意义上的维修保养、故障修复、能源与环境服务、综合性维修解决方案外，还包括远程维护。
　　为了提高设备的利用率，降低维护成本，实现机械设备的远程监测和维护是一项行之有效的措施。在线访问将比现场服务更经济、更快捷、更灵活。通过远程监控，可以对设备实施预防性检测与维护（状态监测）。
　　特别是像航空航天这种特殊行业，往往承担着极为复杂的设备和系统维护任务。如果没有预防性和预测性的技术手段，这项维护任务是象的。因此，西班牙的空客工厂（见）请西门子为其进行设备维护。维护范围包括制造设备维修和备件管理。
　　服务解决方案并不仅仅局限于提供解决方案。通常人们所理解的解决方案比较适合大型公司。但一些没有全球性服务团队的中小型公司，也可以利用这些解决方案。比如说，西门子强大的在线服务网络团队为 Schwbische 机床公司提供的服务。该公司是一家只有大约300名员工的多轴机床原始设备（OEM）制造商和供货商，其客户遍及世界各地。
　　2.2.6 所有生产流程中的软件集成
　　如今是一个创新软件与高性能硬件、虚拟网络与现实生产环境交错的时代。所有产品的开发和生产过程都需要软件应用。先进的精密光学设备行业最能说明这一点。由德国 Opto 光学仪器有限公司研发了一款重达 85 吨的庞然大物。这台机器可以用来制造直径长达 2 米的高精度太空探测望远镜。其测量精度可达30纳米。这款测量距离超过了130亿光年的望远镜镜片也是由Opto 公司研制的。首先，Opto 的光学工程师们使用西门子PLM软件NX CAD解决方案在电脑屏幕上虚拟出一个机器。然后，西门子机电一体化技术人员不断分析、模拟、优化这台“虚拟机”，配套使用了西门子数控系统Sinumerik840D，并为Opto公司专门设计了专属用户界面。通过采用西门子 Sinamics系列驱动产品，Opto公司实现了八轴超精密磨削和研磨抛光机的精确运动。CAD软件与高性能硬件的结合不仅在精度上更上了一个台阶，也加快了制造过程。由于天文光学在全球的需求度非常高，所以其定制的时间难以保证，因此，望远镜能否在最短的时间制作完成，是非常关键的。
　　2.3 工业4.0
　　德国创造出了一个词叫做“工业4.0”，定位于以蒸汽机、大规模流水线生产和电气自动化为标志的前三次工业革命之后的第四次工业革命。该理念意在通过充分利用嵌入式控制系统，实现创新交互式生产技术的联网，相互通信，即物理信息融合系统（Cyber-Physical Systems），将制造业向智能化转型。
　　2.3.1 释义
　　在“工业4.0”的理念中，产品本身就是生产过程中一个十分活跃的元素。这个理念也可以用“智能工厂”来解释，也就是说在这个工厂中，数字世界与物理世界无缝融合。在这些产品中包含有全部必需的生产信息。通过物理信息融合系统，企业不仅可以清晰地识别产品，定位产品，而且还可全面掌握产品的生产经过、实际状态以及至目标状态的可选路径。在“工业4.0”时代，机器、存储系统和生产手段构成了一个相互交织的网络，在这个网络中，可以进行信息的实时交互、调准。同时，物理信息融合系统还能给出各种可行性方案，再根据预先设定的优化准则，将它们进行比对、评估，最终选出最佳方案。这就使生产更具效率，更环保，更加人性化。同时，因为调动了“元信息”，所以提高了过程透明度。
　　这种以信息技术为基础，整合软硬件的系统又称嵌入式生产系统。该系统的应用，一方面使得企业与企业之间纵向一体化程度加深；另一方面，在从预订到交货的横向一体化中，各个环节也被紧密地联系起来了。正如德国技术科学协会（Acatech）发表的一份文件中预测的那样：“物理信息融合系统（嵌入式系统）将彻底变革制造业、交通业和医药业。”文件还进一步提到，采用新的生产工艺，可以将生产力从30%提高至50%。
　　2.3.2 成功之路
　　在“工业4.0”时代，数字化的灵活性，将更强烈地影响现实世界。要实现