刘永奎 1，2 王力翚 1 王 曦 1 徐 旬 3
1.瑞典皇家理工学院生产工程系，斯德哥尔摩，11428 2.西安电子科技大学机电工程学院，西安，710071 3.奥克兰大学机械工程系，奥克兰，1142
摘 要： 云制造概念于2010年被提出后，相关研究已进行了8年多，取得了巨大的进展。然而，现有研究表明，人们对云制造中的若干关键问题还存在不一致的理解，对云制造的开展和实施缺乏明确、具体的思路，关于云制造定义也有不同表述。为此，对以上问题进行再探讨，并给出了一个可能的云制造定义，最后提出了云制造未来有待进一步研究的若干关键问题。
关键词： 云制造；云计算；信息物理系统；面向服务的制造
2010年，李伯虎等 ［1］ 针对以前的网络化制造模式（如应用服务提供商、制造网格等）在运营和服务模式、资源动态共享和智能分配、终端物理设备嵌入式接入以及安全等方面存在的问题，结合云计算理念、商业运营模式和技术，以及其他技术如物联网（internet of things，IoT）、高性能计算、云安全等，提出了一种面向服务的网络化制造模式——云制造。2012年，李伯虎等 ［2］ 又在新一代信息和通信技术（如大数据、移动互联网、高性能计算等）、人工智能技术（如机器深度学习、大数据驱动下的知识工程、基于互联网的群体智能等），以及新兴的制造技术（如3D打印、智能化机器人、智能制造装备等）基础上提出了“智慧云制造”的概念。到目前为止，云制造研究已进行了8年有余。8年多来，云制造在学术研究 ［3］ 和工业应用 ［4］ 两方面都取得了许多重要进展。云制造概念也得到了越来越多研究者和工业界人士的关注、理解和认同。然而，已有研究表明，人们对云制造中的若干关键问题（如云制造和云计算的关系、云制造和其他相关概念及制造模式的关系）还存在不同理解，对如何开展和实施云制造缺乏明确、具体的思路，对于云制造定义也存在不同表述。虽然云制造研究取得了较大的进展，然而已有研究传递出的观点时常不一致甚至相互矛盾 ［5］ ，这阻碍了云制造的进一步发展。本文对云制造与云计算的关系、云制造与相关概念和制造模式的关系以及云制造开展和实施的相关问题进行再探讨，给出我们对这些问题的理解，为以后的研究提供参考。此外，给出一个新的云制造定义。
云制造的提出、研究和发展都受到了云计算的深刻影响 ［6］ 。为了深入理解云制造，有必要弄清两者的关系。总体上，两者的关系可以从资源、应用和技术3个方面（图1）进行阐述：从资源的角度，云计算中主要是通用计算资源，而云制造中的资源包括云计算中的通用计算资源、面向制造的计算资源以及纯制造资源；从应用的角度来看，云计算中主要是面向通用计算资源的应用，而云制造中除了包含云计算中面向通用计算资源的应用外，还包含面向制造的计算应用和纯制造应用；从技术的角度来看，云计算中主要是面向计算资源（包括通用计算资源和面向制造的计算资源）的云技术，而云制造中则包括面向通用计算资源的云技术、面向制造中计算资源的云技术、面向纯制造资源的云技术，以及其他技术（如IoT以及制造应用相关的技术）等。下面分别从理念、运营模式、服务模式、服务内容、技术体系、体系架构以及本质特征等角度对两者进行详细的对比和分析。
图1 云制造和云计算的关系（从资源、应用和技术的角度）
Fig.1 Relationship between cloud manufacturing and cloud computing from the application，resource and technology perspectives
云计算采用了“一切皆服务”的理念，包括基础设施即服务（infrastructure as a service，IaaS）、平台即服务（platform as a service，PaaS），以及软件即服务（software as a service，SaaS） ［7］ 。云制造借鉴了云计算“一切皆服务”的理念，提出“制造即服务”的理念，即将制造资源/能力封装为云服务并通过互联网提供给消费者。从服务类别的角度，云制造能够提供的制造服务总体上也可以分为（广义）基础设施即服务（包括制造和计算基础设施）、平台即服务（即类似于云制造操作系统的服务如云服务和大数据管理等），以及软件即服务（如面向制造和计算的工业软件应用和工业APP等）。虽然都采用“一切皆服务”的理念，但需要指明以下两点：
（1）云制造服务（包括通用计算服务、面向制造的计算服务和纯制造服务）中的制造类服务（即后两者，尤其是纯制造服务）和云计算服务（即通用计算服务）有很大的区别。首先，制造服务更加复杂、多样；其次，制造服务的执行周期比通用计算服务的执行周期要长得多；第三，服务提交的途径不一样。云计算服务可以完全通过网络向消费者提供，而云制造中的纯制造服务（如硬制造资源服务）则需要同时通过网络空间（如网上提交结果）和物理空间（如物流运输、物理加工过程等）向消费者提交。
（2）云计算的主要目的是满足消费者的计算服务需求并支持企业开展云端协同，而云制造的目的除了这些之外，还包括满足消费者的制造服务需求并支持参与企业之间开展资源共享（即相互提供制造资源/服务）。
要探讨运营模式，首先需要明确部署模式，因为不同部署模式下运营模式不同。和云计算一样，云制造也存在4种部署模式：公有云、私有云、社区云和混合云 ［8⁃9］ 。这里以公有云和私有云部署模式为例进行讨论（社区云和混合云的情形可以以此类推），见图2。
（1）公有云。公有云计算的典型运营模式是服务提供者独立地向消费者提供IaaS、PaaS和SaaS服务。在云计算环境下，传统的服务提供者分为两类：云提供者（也称基础设施提供者）和其他服务提供者（主要提供SaaS服务）。前者通常是IaaS和PaaS服务提供者（也有云提供者提供SaaS服务，如谷歌的AppEngine），而后者通常租用云提供者的基础设施资源，并在此基础上向终端用户提供SaaS服务 ［7］ 。例如，亚马逊、微软和谷歌独立构建云计算数据中心并在此基础上提供 IaaS（亚马逊 EC2）、PaaS（微软的 Azure）和SaaS（谷歌的AppEngine）服务。云制造的典型运营模式是制造资源提供者（以下简称提供者）把拥有的制造资源注册到云制造平台，运营者对云制造平台中汇聚的制造资源进行统一管理和运营，从而向消费者提供按需制造服务（图2a）。对比可以发现，云计算中的服务提供者同时扮演了平台运营者和资源提供者的角色，而在云制造中，运营者的主要功能是运营和管理云制造平台（也可能同时扮演少量制造资源提供者的角色，如提供云ERP、云MES以及云CAX等服务），但是云平台中绝大多数制造资源并不归运营者所有；云平台中汇聚的制造资源主要来自分布在不同地理位置的、高度自治的企业等。因此，云制造与云计算最大的不同在于前者对提供者的高度依赖。两者的另一个区别在于云制造中提供者和消费者可能是相同的群体（即一个企业在同一时刻或者不同时刻可能既是提供者又是消费者），而在云计算中服务提供者和消费者通常是不同的群体。云制造中众多自主的、利益独立的提供者的参与极大地增加了其运营和管理的复杂度 ［10］ 。产生以上差别的主要原因是计算资源相对简单和单一，云计算服务提供商能够独立购买并拥有构建一个完整的云计算平台所需要的全部计算资源（至少是计算基础设施资源），而制造资源/能力高度复杂和多样，没有任何一个公有云制造平台的运营者能够独立地提供构建一个完整的云制造平台所需要的全部制造资源/能力。在这种情况下，云制造平台的运营者必须依赖于不同的企业提供其所拥有的制造资源/能力。需要指出的是，云制造实际上代表着一个复杂的产业生态系统，其发展涉及多个层次、不同领域的多个主体，包括产业链上游的云计算、数据管理和分析等技术型企业（平台建设者）、产业链中游的制造类和信息通信以及软件类企业（资源提供者和平台建设者），以及产业链下游的垂直领域用户和第三方开发者（消费者和资源提供者） ［4］ 。在这种情况下，产业链上的企业可以根据需要开展合作。例如，云制造运营者可以选择独自构建云制造平台或者委托第三方开发和构建云制造平台；云制造平台运营者可能独自拥有构建云制造平台所需的云计算基础设施资源（如航天云网的INDICS平台在IaaS层自建数据中心 ［4］ ）或者租用云计算服务提供商的云计算基础设施（如西门子的Mindsphere租用亚马逊的云计算基础设施 ［11］ ）。
图2 云制造和云计算运营模式对比
Fig.2 Comparison of operational models of cloud manufacturing and cloud computing
（2）私有云。与公有云情形相同的是云计算和云制造中角色构成并不发生变化，不同的是所有参与者均来自同一组织（图2b），所有的资源也来自企业内部。在云计算中，云计算平台管理部门扮演了云提供者的角色，而公司的其他使用云服务的部门扮演了消费者的角色。在云制造中，私有云制造平台中汇聚的制造资源/能力来自同一个企业的不同部门，而运营者通常来自同一企业的其他部门。因此，在私有云模式下，云制造中的运营者和提供者仍然不同（三方运营模式是云制造的基本特征，本质上是由制造资源的多样性和复杂性决定的）。与公有云情形不同的只是所有参与者来自同一组织。这使得私有云制造平台运营的复杂度相对较小，因为虽然三方不同个体的利益诉求不会完全一致，但因为属于同一组织，可以通过组织内部的协调来保证云制造系统的顺利运行。另外，与公有云平台相比，私有云计算/云制造平台中能够提供的计算和制造服务的数量和类型是有限的。
以云平台为中心，云计算中的交互主要存在于云服务提供商和消费者之间，而云制造中的交互同时存在于运营者和消费者以及运营者和提供者之间。因此，云计算环境下的服务模式主要是针对消费者的，其服务模式是按需自服务模式，即消费者可以单方面自我按需且自动地获取计算能力，如服务器的时间、网络存储等。在这个过程中，消费者不知道也无需知道提供者在哪、是谁 ［12］ ，而云制造环境下的服务模式同时包括面向消费者的服务模式以及面向提供者的服务模式。在云制造中，由于制造资源/能力、制造过程、消费者需求以及提供者需求的复杂性，服务模式比云计算服务模式要复杂得多（适用于所有部署模式，尤其是公有云）。首先是面向消费者的服务模式。在云制造环境下，对于计算资源（包括通用计算资源和面向制造的计算资源）需求，可以按照云计算中按需自服务的服务模式进行提供；对于纯制造（如制造装备、设备等）资源需求，其服务模式则相对复杂，主要体现在在制造过程中，除了跟云平台运营者进行交互，消费者通常还需要跟提供者进行交互和协商以确定详细的参数、设计和方案，以及知识产权归属 ［13⁃14］ 等。在这种情况下，消费者无法像获取计算资源服务一样单方面获取服务而不需要了解提供者的任何信息（如是谁、在哪）。这种服务模式可以称为按需交互服务模式（即服务获取的过程中消费者需要与提供者进行显式的交互）。因此，云制造环境下的服务模式既包括云计算环境下的按需自服务模式，也包括按需交互服务模式，它们统称为按需服务模式。其次是面向提供者的服务模式。存在两种模式：提供者将资源全权委托给运营者来运营（即保留了资源所有权但是向运营者出让了全部管理权和使用权），或者提供者将资源注册在云平台中但保留拥有权和管理权。前者称为全权委托模式而后者称为非全权委托模式。对于前者，运营者对该类资源拥有完全的管理权并且可以全权使用，提供者不介入资源的交易过程；对于后者，在资源交易过程中，运营者需要和提供者进行协商来确定是否能够调用其发布的资源（这类资源通常是提供者的核心资源，如机床、机器人等，并且资源运营过程通常需要提供者的参与和配合）。
服务内容与提供的资源类型有着密切的关系。云计算中能够提供的资源主要是计算资源，因此，所提供的服务主要是计算资源服务，分别是IaaS（如计算和存储类服务）、PaaS（如操作系统定制、中间件平台等服务）和SaaS（如面向各类业务应用的软件服务） ［7］ 。云制造能够提供的资源的类型则要丰富得多，包括通用的计算资源、面向制造的计算资源，以及纯制造资源三大类。相应地，云制造能够提供的服务也包括以上三大类。从制造的角度来看，云制造提供的服务总体上也可以分为IaaS、PaaS和SaaS。不同的是，这里的基础设施既包括云计算基础设施，也包括制造基础设施（如机床、机器人等），平台指的是构建在云计算基础设施之上的云制造平台，而软件主要是面向制造的软件。不同于云计算，云制造有“产品全生命周期”的概念，所提供的服务包括产品全生命周期各个阶段的服务，如论证为服务、设计为服务、生产加工为服务、实验为服务、仿真为服务、经营管理为服务以及集成为服务等 ［15］ 。不同的服务可以在不同的层次上进行提供。例如，论证服务、设计服务和经营管理服务可以作为SaaS进行提供，而基于各种硬制造资源的生产加工类服务可以作为IaaS来提供，有些服务如实验服务和仿真服务因为可能同时用到制造软件和硬件设备而牵涉多个层次。
毫无疑问，云技术是云计算的核心技术，也是云制造的核心技术之一。按资源类型，云技术可以分为三类：面向通用计算资源的云技术、面向制造的计算资源的云技术，以及面向纯制造资源（尤其是制造装备资源）的云技术。云计算中的云技术是基于云计算商业模式的、应用相关的网络技术、信息技术、平台管理技术以及应用技术等的总称 ［16］ ，包括面向服务的架构（SOA）、服务质量（quality of service，QoS）、互操作、容错、负载均衡、虚拟化、云部署、云安全、业务过程管理、计费、服务等级协定，以及分布式海量数据存储和管理等技术 ［17］ 。云计算中的云技术是面向通用计算资源的云技术。同理，云制造中的云技术是基于云制造商业模式的网络技术、信息技术、平台管理技术、信息化制造技术以及制造应用等的总称。云制造中包括所有以上三类云技术。云制造中面向制造的计算资源的云技术和面向通用计算资源的云技术没有本质区别，但是面向纯制造资源的云技术是云制造中特有的，需要进一步突破。云制造中的云技术也包括诸如面向服务架构 ［18］ 、QoS、互操作 ［19⁃20］ 、容错、负载均衡、虚拟化、业务过程管理等内容，但是加入了与制造（尤其是硬制造资源）相关的内容，以及由此而需要引入的其他技术，如 IoT（internet of things）、CPS（cyber⁃physi⁃cal system）等 ［21］ 。因此，云制造中面向纯制造资源的云技术在原理、内容和逻辑上都与云计算中的云技术不完全相同，其要点是面向硬制造资源的云技术，核心是硬制造资源如机床、加工中心、机器人等的虚拟化和服务化技术 ［22］ 。硬制造资源不同于计算资源，具有高度的多样性和复杂性，并且在使用上具有独占性。硬制造资源的独占性就决定其不可能像云计算中的计算资源（如服务器、存储器等）一样虚拟化出多个副本供多个用户同时使用 ［18，22］ 。实际上，由于制造资源和计算资源的巨大差异，云制造中面向纯制造资源的云技术和云计算中的云技术在几乎所有方面都存在差异，包括互操作 ［19⁃20］ 、QoS、负载均衡 ［23］ 和云安全 ［24］ 等。
图3 云制造和云计算架构对比
Fig.3 Comparison of architectures of cloud manufacturing and cloud computing
除了云技术，云制造还需要得到与硬制造资源相关的一系列其他技术的支持，如IoT、CPS、工业大数据、人工智能、3D打印、机器人以及制造应用相关的技术等 ［2］ 。以前的研究对此进行了非常多的论述，此处不再赘述。
体系架构可以分为平台体系架构和系统体系架构（图3）。云计算平台体系架构包括基础设施层（即虚拟化层或IaaS层）、平台层（即PaaS层）、应用层（即SaaS层）和用户接口层，而云计算系统体系架构还应该包括资源层（即硬件/数据中心层） ［12］ 。云制造平台体系架构包括虚拟服务层（对应IaaS层）、全局服务层（对应PaaS层）、应用层（对应SaaS层）和用户接口层，而云制造系统体系架构还应该包括资源层。两者的对应关系以及各层包含的内容见图3。对比表明：①除了通用计算资源，云制造资源层还包含面向制造的计算资源和纯制造资源；②相比云计算的虚拟化层，云制造虚拟化层还包含硬制造资源的感知和接入等功能；③对于云计算和云制造，平台层通过提供各类软件框架和引擎等来实现一个类似操作系统的功能，如屏蔽底层设备连接、进行软件集成与部署以及管理计算/制造资源调度的复杂性等；④云计算应用层主要是面向计算的应用，而云制造的应用层提供面向计算和制造的应用 ［25］ 。此外，云制造架构还包括支撑以上所有层实现的标准规范层和安全管理层等 ［8］ 。
云计算具有5个本质特征，包括按需自服务、泛在网络访问、计算资源池化、快速弹性，以及服务可计量 ［12］ 。根据以上分析，云制造也具有5个本质特征，包括按需服务、泛在网络访问、制造资源池化、快速弹性以及服务可计量。
云制造是一种借鉴云计算理念的新型网络化制造模式，是对以前制造理念（如敏捷制造、网络化制造、面向服务的制造等）和模式（如虚拟企业、协作网络、制造网格、应用服务提供商、工业产品服务系统和众包生产等）的颠覆式的发展。张霖等 ［26］ 详细分析和比较了云制造与敏捷制造、网络化制造以及面向服务的制造的联系和区别。下面对云制造与这些制造理念和模式的关系做进一步论述，并对比分析云制造与一些相关概念的联系和区别，如基于云计算的制造、CPS以及服务型制造等。
基于云计算的制造指的是在制造的某些领域或环节采用云计算技术的制造，体现的是云计算在制造业务中的应用，如人力资源管理、客户关系管理、企业资源计划，以及装备数据分析等 ［27］ 。云计算在这些方面的应用有助于降低成本、提高效率、增加协同，以及增加决策的智能性等。然而，云制造不仅仅是基于云计算技术的制造，而是在制造领域结合制造的特点对云计算技术、理念、原理和架构的全面模拟和扩展，是“制造领域的云计算” ［28］ 。因为云制造应用包含了云计算在制造业务中的应用，所以“云制造”概念实际上包含“基于云计算的制造”的概念。然而，反过来不成立，即基于云计算的制造不是云制造。从技术上讲，云计算只是云制造众多使能技术中的一种。为了实现“制造即服务”的理念，云制造还需要其他技术的支持，包括IoT、CPS、虚拟化和服务化技术等（这些技术对于基于云计算的制造并不是必需的）。从理念上讲，云制造的一个核心的目的是实现参与企业间基于云制造平台的资源共享（即相互提供制造服务），而基于云计算的制造的目的通常是为了借助于云计算能力改进运营管理，以及增加与业务伙伴的协同，而不是为了和业务伙伴共享资源。
当提到云制造和CPS的关系时，一般认为CPS是云制造的一种使能技术。然而，与CPS相比，IoT作为一种相似的使能技术更加频繁地被提起 ［29］ 。在云制造中，IoT主要负责硬制造资源的感知和接入。然而，如何在云制造中应用CPS技术尚有待研究。有学者认为云制造是一个提供按需制造服务的集成的CPS ［30］ 。然而，除此之外，其他工作并没有对云制造和CPS的关系做过多的论述。在进一步讨论之前，首先讨论什么是CPS。一般认为CPS是计算、网络和物理过程的集成，其中计算和物理过程通过网络相互监控和影响，构成了一个反馈环 ［31］ 。CPS可以应用在很多不同的领域，在生产制造领域的应用构成了信息物理生产系统（cyber⁃physical production system，CPPS）。关于云制造和CPS的关系，首先，总体上可以把一个云制造系统看成是一个规模巨大的CPS，其中物理的部分是分布在各个参与企业的物理制造资源/系统，而信息的部分则是分布式物理制造资源在云平台中的逻辑映射（即制造云服务） ［32］ 。云平台实时采集物理制造资源的数据，并实施优化以及必要情况下的反馈控制。从微观的角度来看，一个云制造系统包含许多不同层次和粒度的CPS。然而，并非一个云制造系统的所有部分都是CPS。这是因为，首先，云制造中纯计算过程由于没有物理过程的参与而不能认为是CPS ［21］ ；其次，CPS本质上是一个闭环的反馈控制系统，而云制造强调对分布制造资源的感知、接入和监控 ［33］ ，但并不总是强调闭环反馈控制。其原因有两点：①从需求的角度来看，如果开环应用能够满足需求，则不需要实现为一个CPS（需求是多样的并且具有不同的要求）；②从实际运营的角度来看，云制造平台的运营者并不总是能够获得对制造资源/能力的反馈控制权。然而，不可否认的是，将典型的制造资源（如机床、机器人等）和系统实现为CPS，能够更好地实现向消费者提供按需制造服务的目标。另外，云制造环境下的CPS和云技术有着密不可分的联系 ［16，21］ 。
现有工作对云制造与相关的制造理念和模式（如敏捷制造、网络化制造、面向服务的制造及其模式，包含虚拟企业、协作网络、制造网格、应用服务提供商、工业产品服务系统和众包生产等）的关系进行了探讨，指出云制造在理念、模式、组织实施、技术架构等方面对以上理念和模式进行了拓展 ［26］ 。此处不再做过多论述，但需要指出的是，云制造作为以上制造理念和模式的进一步发展，其目的并非是为了完全取代以上制造模式。恰恰相反，云制造为在其框架下实现以上制造模式提供了良好的支持。也就是说，除了标准的云制造运营模式和服务模式，云制造还能够基于云制造平台/系统实现以上制造模式。例如，针对虚拟企业和协作网络，云制造通过其具有高度弹性的云架构支持实现松耦合、紧耦合等不同形式的协作方式、构建不同形式的联盟。云制造通过对资源/能力的统一管理和运营，支持制造网格所强调的制造资源/能力的分散资源的共享，而且还包括了硬制造资源的集成和共享等。因此，云制造是一种“向后兼容”的制造模式。
一个与云制造概念紧密相关的概念是服务型制造 ［34］ 。服务型制造是制造与服务相融合的产业形态。在服务型制造中，产品和服务相融合，客户全程参与，企业相互提供生产性服务和进行服务性生产，实现分散化制造资源的整合和各自核心竞争力的高度协同。云制造通过将所有制造资源封装为制造服务实现了制造与服务的高度融合。云制造实现了分散化社会制造资源的整合，以达到企业之间的基于制造服务的制造资源的高度共享和协同。在云制造中，参与企业主要进行服务性生产，相互提供制造服务，从而实现了制造服务的价值增值。此外，云制造也支持产品与服务的高度融合以及客户全程参与。由此可见，云制造与服务型制造的理念是完全吻合的。因此，云制造是服务型制造的一种具体实现形式。
影响云制造开展和实施的因素主要在以下4个方面或维度：范围、企业信息化水平、行业（不同制造行业对云制造的需求程度不同）以及技术成熟度（云制造依赖的技术在一定时期内具有不同的成熟度）（图4）。不同范围、不同信息化水平的企业、不同行业以及不同的技术成熟度周期内实施云实施的难易程度是不一样的。一般而言，在较小的范围内，在信息化水平较高的企业，在对云制造需求较强烈的行业，以及在技术比较成熟的条件下实施云制造相对容易。以前的研究对云制造开展和实施的思路和策略进行了较宏观的讨论，指出云制造的实施是一个系统工程，需要“政、产、学、研、金、用”等各方面的协同和配合 ［2，15］ 。这里主要关注“产、学、研”3个方面并对其进行较细致的讨论。
图4 影响云制造开展和实施的4个维度
Fig.4 Four dimensions that impact implementation of cloud manufacturing
云制造的发展依赖“产、学、研”三方良性互动。当前，云制造发展面临以下问题：①学术界对云制造概念和技术进行了大量研究，然而，由于研究缺乏工业应用案例的支持，所提出的理论、模型、方法和技术无法在实际工业环境下进行验证，因而其实用性有待进一步检验 ［35］ ；②缺乏理想的、全功能的云制造工业实现。当前云制造已经在一些行业开展了应用探索，最典型的是航天云网 ［4］ 。然而，尚未有全功能实现的云制造工业应用案例（如还无法实现各类设备的虚拟化和服务化以及开展基于云服务的制造应用，如制造云服务的动态组合和调度等 ［23，36］ ）。当前，云制造进一步发展需要工业界的推动（工业界在云制造的发展中起着主导作用）。毫无疑问，当前工业界对云制造是有需求的，然而，云制造工业应用的进一步发展需要解决以下问题：
（1）增强对云制造及其实施的重要性的理解和认识。首先，需要人们对云制造及其重要性有正确的理解和认识，这反过来依赖于云制造概念的描述和宣传。当前对云制造概念的描述和宣传过于理想化和粗粒度化，缺乏清晰的、细粒度的、具体可操作的描述，这使得人们对云制造缺乏理解或者产生误解。未来，需要对云制造概念进一步精炼和具体化，对云制造能干什么、不能干什么给出清晰的界定。
（2）调研云制造在具体行业、企业的需求和可行性，探索分步、可行的云制造实施方案（表1）。首先，对云制造在不同行业、企业的需求和可行性进行详细调研，结合行业、企业的信息化水平以及目前相关技术的成熟度，探索需求和可行性量化评估指标体系，并给出定量化的需求和可行性分析。在此基础上，结合上面提到的4个维度（范围、行业、信息化水平、技术成熟度），制定详细的、具有可操作性的分步实施方案。在企业层面，主要对采用/加入云制造必要性、成本、风险和效益进行详细的评估和分析。云制造实现具有不同的成熟度，需要探索云制造系统的成熟度模型和相应评估指标体系，以指导云制造的开展和实施。
（3）分步实施，并且在实施过程中发现存在的技术和管理问题，开展技术攻关和管理创新。云制造的开展和实施是一个复杂和长期的过程，需要在清晰的云制造实施策略的指导下分步实施。在实施过程中，发现关键技术以及相关管理问题，开展技术攻关，探索合适、有效的云制造实施模式和策略。
表1 企业内和企业间实施云制造的前提、收益、风险和策略
Tab.1 Prerequisites，benefits，risks and strategies for implementing cloud manufacturing within and across enterprises
下面结合美国国家标准和技术研究院（NIST）的云计算定义 ［6，12］ 并且在考虑云制造特征的基础上，给出一个新的云制造定义。首先给出定义云制造的需求和原则：
（1）应全面、准确地抓住和体现云制造最本质的特征，包括：①从定位上，应指出云制造是一种制造模式；②应（直接或间接）体现云制造三方运营模式（提供者、运营者以及消费者，尤其是对提供者的高度依赖是云制造与云计算的重要区别之一）；③应体现云制造的核心特征——资源池化；④应体现“产品全生命周期”概念（云计算中不存在类似概念）。
（2）不应涉及实现技术和实现方案。这些不是一个定义应该包含的内容。
（3）不宜提及实施云制造能够达到的效果（如敏捷化、服务化、绿色化和智能化等）。在谈论云制造的时候，这些内容应该被提及，但不是在定义中，也不应该成为定义的一部分。
根据以上需求和原则对现有定义的分析见表2。
根据分析，可定义云制造如下：
云制造是一种支持将分布式制造资源（如包含在产品全生命周期中的制造软件工具、制造装备以及制造能力等）以可配置的制造服务的形式聚集在一个共享池中，以及支持对该服务池进行泛在、便捷、按需网络访问的制造模式。该共享服务池中的制造服务只需要很少的管理工作或者与服务运营者和提供者进行很少的交互就能够被快速提供和释放。
本文对云制造进行了再探讨。首先，从理念、运营模式、服务模式、服务内容、技术体系、体系架构以及本质特征等方面探讨和分析了云制造与云计算的关系。其次，探讨了云制造与基于云计算的制造、CPS以及相关制造理念和模式（尤其是服务型制造）的关系。第三，对云制造开展和实施中需要注意的问题进行了讨论。最后，给出了一个新的云制造定义。然而，限于论文篇幅，无法对上述所有问题展开详细讨论。此外，还有一些对理解和实施云制造非常重要的问题也无法在本文中进行讨论，主要包括：
（1）云制造概念的内涵和外延。云制造是一个不断演化发展的概念，并且与众多智能制造相关的概念有重合之处，比如工业4.0 ［39］ 、工业互联网 ［40］ 、智能制造 ［41］ 、社群化制造 ［42］ 等。未来，需要进一步阐明云制造与这些概念的区别和联系，并以此来阐明云制造概念的内涵和外延。
（2）云制造技术。云制造的实现需要很多技术的支持。然而，现有的研究并没有说明哪些技术是核心技术、哪些技术是辅助技术，哪些技术是实现一个最小云制造系统所必须的、哪些技术不是必须的但有助于扩展和完善云制造系统的功能。未来，需要结合云制造实现对云制造需要的技术做进一步的梳理和分析。
表2 现有文献中的云制造定义
Tab.2 Definitions of cloud manufacturing in existing literatures
（3）云制造中的云服务和数字孪生的关系。数字孪生 ［43］ 是智能制造领域非常重要的一个概念。云制造中的云服务和数字孪生的概念有紧密联系。未来，非常有必要阐明两者的区别和联系，以更加深入地理解云制造中服务的概念。
（4）硬制造资源的虚拟化和服务化技术。硬制造资源的虚拟化和服务化是构建制造云服务的最核心的技术之一。没有这方面的突破就没有云制造的实现。未来，需要结合具体的硬制造资源，研究和探索硬制造资源的虚拟化和服务化技术。
（5）云制造企业。云制造是一种新型制造模式，势必会对企业内部管理和运营产生重要影响。云制造环境下的企业称为云制造企业 ［44］ 。未来，需要进一步研究云制造环境下企业的需求、架构等。另外，当前智能工厂 ［45］ 是智能制造领域非常重要的一个概念，因此，还需要研究云制造企业与智能工厂之间的联系和区别。
（6）云制造成熟度模型及其评估方法。云制造的开展和实施不是一个一蹴而就的过程。开发云制造成熟度模型有助于评估不同发展阶段云制造实施的成熟度，也可以为实施云制造提供一个分阶段的、具有可操作性的指导。最小云制造系统是一个重要概念，可以作为云制造实施的起点。未来，需要研究云制造成熟度模型及其评估方法。
（7）云制造开展和实施。主要从范围、行业、企业信息化水平和技术成熟度4个维度对云制造的开展和实施进行详细的分析。比如，不同行业实施云制造的路径和策略是什么？面临哪些挑战？哪些行业更适合应用云制造技术？哪些行业可以更好、更快地实施？
（8）企业加入云制造。企业加入云制造是云制造成功开展和实施非常重要的一环。需要研究的问题包括：如何理解和定义企业加入云制造？企业如何加入云制造？企业加入云制造的成本和收益分析？研究这些问题能够为企业加入云制造提供决策方面的参考。
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A Revisit to Cloud Manufacturing
LIU Yongkui 1，2 WANG Lihui 1 WANG Xi Vincent 1 XU Xun 3
1.Department of Production Engineering，KTH Royal Institute of Technology，Stockholm，11428 2.School of Mechano⁃Electronic Engineering，Xidian University，Xi’an，710071 3.Department of Mechanical Engineering，The University of Auckland，Auckland，1142
Abstract： Since the concept of cloud manufacturing was proposed in 2010，relevant researches were ongoing for more than eight years，and much progresses were made.However，existing studies indicated that there lacked common understandings of a number of critical issues in cloud manufacturing among re⁃searchers.There still lacked clear and concrete ideas for implementation of cloud manufacturing.There were also a number of different definitions for cloud manufacturing.Motivated by this，the aforementioned issues were re⁃discussed and an alternative definition of cloud manufacturing was presented.Finally，some key issues of cloud manufacturing to be addressed in the future were put forward.
Key words： cloud manufacturing；cloud computing；cyber⁃physical system（CPS）；service⁃oriented manufacturing
基金项目： 中国博士后科学基金资助项目（2012M 520139，2013T 60052）
收稿日期： 2018－04－16
DOI： 10.3969/j.issn.1004⁃132X.2018.18.008 开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
中图分类号： TH186；TP11
(编辑 郭 伟)
作者简介： 刘永奎，男，1981年生，副教授。研究方向为云制造、智能制造、生产调度和控制。E⁃mail：yongkuiliu@163.com。