與前三場革命一樣，工業(yè) 4.0 旨在利用最新技術(shù)改變制造業(yè)。 這一次，是先進(jìn)的信息和通信技術(shù)創(chuàng)造了物聯(lián)網(wǎng)。 工業(yè) 4.0 將物聯(lián)網(wǎng)與人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人技術(shù)相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的數(shù)字化。

　　物聯(lián)網(wǎng)是工業(yè) 4.0 戰(zhàn)略的關(guān)鍵部分，該戰(zhàn)略致力于創(chuàng)建靈活且互聯(lián)的數(shù)字工廠，促進(jìn)系統(tǒng)所有部分之間的通信。 當(dāng)今物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的最佳方面是它們的應(yīng)用范圍。 這些技術(shù)適用于工廠車間以及規(guī)劃和管理等其他領(lǐng)域。 制造商甚至可以將客戶和業(yè)務(wù)合作伙伴整合到價(jià)值和業(yè)務(wù)流程中。

　　如您所見，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 具有改善制造業(yè)的巨大潛力。如今，幾乎所有工廠都使用自動化和機(jī)器人。人工智能的使用也在加速，這提高了自動化和制造效率。隨著制造商尋找擁抱物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè) 4.0 的方法，到 2027 年，智能制造市場的價(jià)值預(yù)計(jì)將達(dá)到 2282 億美元。以下是該行業(yè)朝著這一目標(biāo)邁進(jìn)的一些方式。

　　制造自動化中的物聯(lián)網(wǎng)

　　網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng) (CPS) 是工業(yè) 4.0 所設(shè)想的智能工廠的核心。 CPS 是在制造的所有部分使用傳感器和軟件的系統(tǒng)。這些部分可能是機(jī)器、車輛、路線、庫存和廠房本身。傳感器記錄并保存數(shù)據(jù)，然后由計(jì)算機(jī)處理以做出決策。這些決策通過執(zhí)行器和人機(jī)界面 (HMI) 直接影響物理系統(tǒng)。

　　CPS 改進(jìn)了使用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的自動化機(jī)器。常規(guī)的自動化機(jī)器使用該軟件隔離工作。相比之下，CPS 收集并與工廠的所有資產(chǎn)和區(qū)域共享數(shù)據(jù)。云計(jì)算用于分析這些數(shù)據(jù)以做出優(yōu)化系統(tǒng)的決策。企業(yè)還可以根據(jù)之前的結(jié)果使用 AI 和 ML 進(jìn)行更智能的優(yōu)化。

　　CPS 和 IoT 相輔相成，打造智能工廠。這些具有競爭力的工廠減少了停機(jī)時(shí)間，提高了效率，創(chuàng)造了更好的產(chǎn)品，并提高了生產(chǎn)力。在制造業(yè)中實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)的工廠報(bào)告成本降低和質(zhì)量提高。

　　物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè) 4.0 的三大優(yōu)勢

　　預(yù)測性維護(hù)

　　維護(hù)是任何工廠經(jīng)理最頭疼的問題。與之相關(guān)的停機(jī)時(shí)間和成本可能證明是昂貴的。常規(guī)維護(hù)的經(jīng)典方法效率低下，增加了機(jī)床破損和磨損的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而增加了成本。

　　預(yù)測性維護(hù)系統(tǒng)使用物聯(lián)網(wǎng)獲取有關(guān)每個(gè)在役資產(chǎn)的實(shí)時(shí)信息。根據(jù)這些信息，系統(tǒng)預(yù)測資產(chǎn)維護(hù)的時(shí)間。制造工廠具有相互關(guān)聯(lián)的系統(tǒng)，其中有多種因素在起作用。一個(gè)位置的負(fù)載、設(shè)計(jì)和過程更改會影響整個(gè)工廠?；谖锫?lián)網(wǎng)的預(yù)測性維護(hù)和云計(jì)算在這種情況下非常有用。該系統(tǒng)使用來自工廠周圍資產(chǎn)的數(shù)據(jù)來預(yù)測維護(hù)需求。

　　帶有物聯(lián)網(wǎng)的智能維護(hù)管理系統(tǒng)也可以使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。這些可以考慮所有系統(tǒng)對制造的影響，以便隨著時(shí)間的推移做出更好的準(zhǔn)確預(yù)測。

　　預(yù)測性維護(hù)因其對底線的影響而受到特別關(guān)注。根據(jù)麥肯錫的一份報(bào)告，預(yù)測性維護(hù)可以降低 10-40% 的成本和 50% 的停機(jī)時(shí)間。這些改進(jìn)會影響工廠效率，甚至?xí)档烷g接成本。為了保持競爭力，明天的數(shù)字化工廠將不可避免地發(fā)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)。

　　智慧物流管理

　　在 Covid-19 大流行期間，制造業(yè)面臨著前所未有的條件，包括社交距離要求、工人短缺和勞動力規(guī)模限制。所有這些條件都極大地影響了工廠和倉庫。

　　物流是任何企業(yè)的命脈。當(dāng)多個(gè)行業(yè)的物流面臨挑戰(zhàn)時(shí)，世界遭受了供應(yīng)鏈中斷。這些巨大的中斷要求向更智能的物流管理邁進(jìn)。

　　工廠可以在物流的許多領(lǐng)域使用物聯(lián)網(wǎng)。從庫存和物料搬運(yùn)到內(nèi)部運(yùn)輸和運(yùn)輸，物聯(lián)網(wǎng)可以幫助提高物流管理的準(zhǔn)確性和效率。物聯(lián)網(wǎng)在這些領(lǐng)域提供幫助的主要方式是通過資產(chǎn)的實(shí)時(shí)位置和狀況數(shù)據(jù)。這有助于優(yōu)化使用和庫存庫存、更好的資產(chǎn)跟蹤和材料處理系統(tǒng)，減少事故和資產(chǎn)損失。有關(guān)生產(chǎn)和運(yùn)輸?shù)男畔⒖梢耘c合作伙伴和客戶共享。

　　亞馬遜的倉庫使用物聯(lián)網(wǎng)和機(jī)器人技術(shù)來優(yōu)化他們的系統(tǒng)，人類與互聯(lián)機(jī)器人協(xié)同工作。將人與技術(shù)相結(jié)合的方法使亞馬遜成為倉儲領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。預(yù)計(jì)其他企業(yè)將遵循他們的成功模式向前發(fā)展。隨著工業(yè) 4.0 的發(fā)展，預(yù)計(jì)從 2021 年到 2030 年，預(yù)測性維護(hù)市場將以 31% 的復(fù)合年增長率增長。

　　大數(shù)據(jù)和云計(jì)算

　　實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集是數(shù)字工廠和采用物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵優(yōu)勢。所有工廠資產(chǎn)上的傳感器收集大量有價(jià)值的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以提供有關(guān)工廠績效的重要見解。

　　目前，只有一小部分?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)際上被用于決策。這些決策可能與生產(chǎn)、庫存水平或預(yù)測的變化有關(guān)。借助云計(jì)算和大數(shù)據(jù)，企業(yè)可以從數(shù)據(jù)中產(chǎn)生無價(jià)的洞察力。

　　工廠中的物聯(lián)網(wǎng)和 CPS 可確保您擁有來自所有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。云計(jì)算將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的信息。通過可視化和相關(guān)性分析，可以識別問題并針對原因創(chuàng)建假設(shè)。實(shí)施為解決問題而創(chuàng)建的解決方案以檢驗(yàn)假設(shè)。 AI用于計(jì)算變化的影響和參數(shù)的最佳范圍。這種數(shù)據(jù)流和高級分析有助于解碼復(fù)雜的制造流程和系統(tǒng)。

　　數(shù)字工廠的未來：IIoT 和工業(yè) 4.0

　　IIoT 和工業(yè) 4.0 正在為制造業(yè)創(chuàng)造新的機(jī)遇和可能性。數(shù)字工廠是制造業(yè)的未來，早期采用者將具有優(yōu)勢。盡管如此，重要的是要記住，其中許多技術(shù)都在不斷改進(jìn)。企業(yè)必須提前計(jì)劃并制定技術(shù)采用戰(zhàn)略以保持競爭力。