什么是工业 4.0?

工业 4.0 技术是物理世界和数字世界之间的桥梁，它们是智能和自主系统的基础。尽管企业和供应链已在使用其中一些技术，但它们在结合使用时才会发挥出全部潜力。下面是七种最重要的工业 4.0 技术:
 

1. 云计算。 云计算是工业 4.0 的主干，因为推动大多数工业 4.0 技术的数据都驻留在云中。
2. 物联网。 物联网 (IoT) 是一个概念，旨在将常规 Internet 的优势(包括持续连接、远程控制能力和数据共享)扩展到现实世界中的商品。设备、计算机、机器人和产品等物理设备具有实时了解其条件、性能或位置d的嵌入式传感器。 获取 IoT 信号:制造聚焦报表。
3. 数字孪生。 数字孪生是物理对象的数字表示形式，例如模拟计算机、过程、工厂、系统或供应链。它有时会包括物理资产的 3D 呈现。数字孪生是工业 4.0 的核心组成部分，它可支持企业提高生产力、改进工作流和设计新产品。
4. 大数据和分析。 大数据分析系统可以处理监视制造业运营的每个功能过程中生成的大量数据。利用机器学习和 AI 技术，可以实时快速处理数据，以在整个制造业运营中改进决策和自动化。
5. 边缘计算。 边缘计算是一种通过在网络边缘(靠近数据源)执行数据处理来优化云计算系统的方法。这种方法特别有用，因为它减少了延迟时间，即从生成数据到需要响应的时间。
6. AI 和机器学习。 AI 和机器学习对于工业 4.0 转型以及迁移到智能工厂和制造至关重要。AI 采用智能工厂生成的数据来优化机械、改进工作流和简化物流以提高效率。
7. 网络安全。 在工业 4.0 中，物理环境和数字环境之间连接的增加意味着恶意攻击和恶意软件的潜在威胁也会随之增加。但机器学习等技术可以自动执行威胁检测、保护和响应，同时最大程度地减少跨网络的漏洞和生产延迟。
8.  

工业 4.0 技术有许多优势，包括：
 

• 高效工作。由于 AI 和自主系统扩充了工厂员工，从而提高了生产效率和质量并减少了故障时间，因此生产力将会有所提高。
• 自动化。自动化通常是在最大程度上提高生产效率的解决方案。AI 和机器学习等技术可以实现自动化。
• 资产利用率。工业 4.0 技术为整个制造业的运营带来了更大的灵活性，这意味着资产利用率的提高和收入的增加。
• 优化了过程。所有工业 4.0 技术的部署都处于一个目的，即优化制造流程，以提高效率并改进客户服务。
• 运营连续性。 确保业务和运营连续性至关重要，因为在制造和生产过程中，需要为故障时间承担极其高昂的成本。
• 改进了质量。 敏捷工厂和智能制造流程可提高整体吞吐量和质量，同时降低成本。
• 简化了物流。借助 AI 和数据分析对整个供应链的可见性，制造商可以优化生产和交付。

向工业 4.0 转型也伴随着一系列挑战。例如，将现有资产集成到数字化转型过程中可能会非常困难且耗费大量时间。另一个要克服的障碍是新员工在数据科学、AI 和网络安全等关键领域的潜在技能缺口，以及退休员工的流失。

随着数字化转型，鉴于众多技术的融合会产生更大的攻击面，网络安全漏洞将会始终是一个令人担忧的问题。数据安全仍将构成保护安全和高效商务活动的关键问题。最后，数字化转型产生的海量数据还需要更多的存储和处理能力。数据路径本身通常会达到几个层的深度，因此支持这些层公开通信既昂贵又复杂。

如前所述，向工业 4.0 转型有许多好处。我们来看一些已应用的工业 4.0 技术的实际示例。
 

扩展数据见解

Dow 利用 Microsoft 解决方案分解了数据孤岛并加速了数字化制造，在设备运行时间、生产效率和员工协作方面都有所改善。 阅读 Dow 的故事。
 

提高性能

Novo Nordisk 使用混合现实来优化车间流程，从而允许技术人员以更高效、更优化和更具协作性的方式执行任务。 阅读 Novo Nordisk 的故事。

实现更快的见解

通过在多台计算机上实现 IoT 传感器来查看广泛的性能指标，Stanley Black & Decker 实现了更快的见解。

上面的实际示例指出了未来工厂的潜力。在构想未来的工厂时，不难预测自动化程度的提高以及机器人技术在生产中的更多应用。通过 智能制造解决方案 和智能工厂战略，工厂已变得更加灵敏。例如，一家灯塔工厂(由世界经济论坛全球灯塔网络定义)大规模实施了先进制造和 AI 驱动技术，并实现了运营和财务收益。

详细了解未来的工厂。