工业 4.0：7 个实际数字制造实例

工业 4.0、IIoT 和数字化是当今制造业中讨论最多但最不为人所知的话题。

围绕工业 4.0 仍然存在很多困惑，今天我们将探索工业 4.0 背后的关键技术以及实际应用。

工业 4.0 概述

工业 4.0 标志着传统制造业格局的变化。工业 4.0 也被称为第四次工业革命，包含推动这一转变的三大技术趋势：连接性、智能和灵活的自动化 .

工业 4.0 融合了 IT（信息技术）和 OT（运营技术），以创建网络物理环境。

由于数字解决方案和先进技术（通常与工业 4.0 相关）的出现，这种融合成为可能。其中包括：

• 工业物联网
• 大数据
• 云计算
• 增材制造 (AM)
• 高级机器人
• 增强和虚拟现实 (AR/VR)

这些技术通过跨价值链和供应链的互连计算机系统整合以前不同的系统和流程，帮助推动制造业的数字化转型。

拥抱工业 4.0、数字化制造和随之而来的互联性为公司带来了无数好处，包括更高的敏捷性、灵活性和运营绩效。

1.工业物联网

工业 4.0 的核心是物联网 (IoT)。

简而言之，物联网是指以数字方式互连的物理设备网络，通过互联网促进数据的通信和交换。这些智能设备可以是从智能手机和家用电器到汽车甚至建筑物的任何东西。

工业物联网是物联网的一个子集，其中各种传感器、射频识别 (RFID) 标签、软件和电子设备与工业机器和系统集成，以收集有关其状况和性能的实时数据。

IIoT 有许多用例，资产管理和跟踪是当今该技术的主要应用之一。

例如，可以使用 IIoT 来防止库存积压或库存不足。

实现这一目标的一种方法是使用安装在货架上的传感器和称重设备将库存信息广播到您的仓库管理系统。部署这样的系统可以让仓库经理监控库存水平，从而获得对库存的实时可见性和控制。

让我们来看看 BJC HealthCare 如何使用集成的库存管理解决方案来节省其供应链的成本。

聚焦：BJC HealthCare 采用物联网进行库存和供应链管理

BJC HealthCare 是一家医疗服务提供商，在密苏里州和伊利诺伊州经营着 15 家医院。

该公司部署射频识别 (RFID) 技术来跟踪和管理数以千计的医疗用品。 RFID 技术使用无线电波读取和捕获附着在物体（例如医疗用品）上的标签上存储的信息。

以前，跟踪库存的过程涉及大量体力劳动。然而，手动监控库存可能是一个挑战，因为医院从供应商处购买各种产品，并在现场存储大量物品以用于特定程序。

在某些情况下，需要密切监控产品的到期日期，而库存损失可能会导致花费大量时间进行库存检查。

基于这些原因，BJC决定在2015年实施RFID标签技术。

自实施该技术以来，BJC 已能够将每个设施的现场库存量减少 23%。该公司预计，一旦今年全面实施 RFID 标签，每年将持续节省约 500 万美元。

如本示例所示，IIoT 可以显着改善运营、提高效率、降低成本并提供整个供应链中有价值的实时可见性。

2.大数据和分析

大数据是指物联网设备产生的庞大而复杂的数据集。这些数据来自各种云和企业应用程序、网站、计算机、传感器、相机等等——所有这些都采用不同的格式和协议。

在制造业中，有许多不同类型的数据需要考虑，包括来自装有传感器的生产设备的数据以及来自 ERP、CRM 和 MES 系统的数据库。

但是，制造商如何将收集到的数据转化为可操作的业务洞察力和切实的收益？

带数据分析。

就数据而言，数据分析的使用对于将数据转换为可提供可操作见解的信息至关重要。

机器学习模型和数据可视化可以帮助数据分析过程。从广义上讲，机器学习技术应用强大的计算算法来处理海量数据集，而数据可视化工具使制造商能够更轻松地理解数据讲述的故事。

最终，通过获取以前孤立的数据集、收集和分析它们，公司现在能够找到优化对产量影响最大的流程的新方法。

聚焦：博世汽车中国工厂的大数据决策

博世将工业物联网和大数据相结合，是博世推动其位于中国无锡的博世汽车柴油系统工厂数字化转型的秘诀。

该公司连接其机器以监控其工厂核心的整个生产过程。这是通过将传感器嵌入工厂机器中来实现的，这些传感器然后用于收集有关机器状况和周期时间的数据。

收集后，高级数据分析工具会实时处理数据，并在发现生产运营中的任何瓶颈时提醒工人。

采用这种方法有助于预测设备故障，使工厂能够在任何故障发生之前很好地安排维护操作。

因此，工厂能够保持机器运行更长时间。

该公司表示，以这种方式使用数据分析有助于在某些领域提高 10% 以上的产量，同时提高交付和客户满意度。

最终，更深入地了解工厂的运营情况有助于整个组织做出更好、更快的决策，从而减少设备停机时间并优化生产流程。

3.云计算

几十年来，制造商一直在收集和存储数据，以改善运营。

然而，随着物联网和工业 4.0 的出现，现实情况是数据以惊人的速度和大量生成，使得手动处理变得不可能。这就产生了对可以更有效地存储和管理这些数据的基础设施的需求。

这就是云计算的用武之地。

云计算为用户提供了一个平台，可以在远程服务器上存储和处理大量数据。它使组织能够使用计算机资源，而无需在内部开发计算基础设施。

术语云计算是指存储在“云”中的信息，可通过互联网远程访问。云计算本身并不是一个单独的解决方案，而是可以实现其他曾经需要大量计算能力的解决方案。

云计算提供可扩展的计算资源和存储空间的能力使公司能够通过使用大数据分析来获取和应用商业智能，帮助他们整合和简化制造和业务运营。

据 IDC 称，制造商在云计算平台上的全球支出预计将在 2021 年达到 92 亿美元。这种采用背后的一个关键因素是能够集中运营的好处，消除信息可以在整个组织中共享。

根据 IDC 的一项调查，质量控制、计算机辅助工程和制造执行系统 ​​(MES) 是云中采用最广泛的三种系统。

显然，云计算正在改变制造的几乎每个方面，从工作流程管理到生产运营，甚至产品认证。

聚焦：大众汽车打造汽车云

联网汽车是汽车行业的一大新趋势，已成为为客户提供数字增值服务的机会。最早抓住这一趋势的汽车制造商之一是大众汽车，它与微软联手开发了一个云网络，即“大众汽车云”。

该技术计划于 2020 年推出，将提供一系列功能，包括智能家居连接、个人数字助理、预测性维护服务、媒体流和更新。

大众汽车的目标是在该云服务的帮助下，每年为其物联网 (IoT) 增加超过 500 万个大众汽车品牌产品。

随着汽车行业在开发先进的自动驾驶和电动汽车方面取得了令人瞩目的进步，汽车制造商需要想出一种有效的方法来管理和传输大量数据到他们的汽车。整合基于云的存储和通信平台成为克服这些汽车制造商面临的挑战的有效途径。

4.高级机器人

虽然机器人技术已在制造业中使用了数十年，但工业 4.0 为这项技术赋予了新的生命。

随着最近技术的进步，新一代先进机器人正在出现，能够执行困难而精细的任务。在尖端软件和传感器的支持下，它们可以识别、分析从环境中接收到的信息并对其采取行动，甚至可以与人类合作和学习。

机器人技术获得显着关注的一个领域是协作机器人（“cobots”），旨在在人们周围安全工作，将工人从重复和危险的任务中解放出来。

聚焦：Fetch Robotics 帮助 DHL 改进仓库运营

位于加利福尼亚的 Fetch Robotics 开发了协作自主移动机器人 (AMR)，用于在仓库和物流设施中定位、跟踪和移动库存。

荷兰的一个 DHL 配送中心正在使用 Fetch AMR 来执行取放操作。在 DHL，AMR 与工人一起在设施内自主移动，自动学习和分享最高效的旅行路线。据该公司称，以这种方式使用自动驾驶机器人可以帮助将订单周期时间缩短多达 50%，并将拣选生产率提高两倍。

随着机器人变得更加自主、灵活和协作，它们将能够处理更复杂的任务，将工人从单调的任务中解放出来，并提高工厂车间的生产力。

5.增材制造

除了机器人和智能系统，增材制造或 3D 打印是推动工业 4.0 的关键技术。增材制造的工作原理是使用数字 3D 模型通过 3D 打印机逐层创建零件。

在工业 4.0 的背景下，3D 打印正在成为一种有价值的数字制造技术。曾经只是一种快速原型技术，今天，增材制造为几乎所有行业的制造提供了从工具到大规模定制的巨大可能性。

它使零件能够作为设计文件存储在虚拟库存中，以便它们可以按需生产并更接近需要点——这种模型称为分布式制造。

这种分散的制造方法可以减少运输距离，从而减少成本，并通过存储数字文件而不是物理零件来简化库存管理。

聚焦：Fast Radius 的数字增材制造解决方案支持新的商业模式

有很多增材制造得到充分利用的例子，但一个关键的例子可能是 Fast Radius。

2018 年，世界经济论坛将 Fast Radius 的芝加哥工厂评为全球九个顶级智能工厂之一.

这家合约制造商专注于 AM 但也提供 CNC 加工和注塑成型，在芝加哥、新加坡和 UPS Worldport 工厂设有生产基地。这使得 Fast Radius 处于有利地位，可以借助先进的制造技术推动其产品快速周转和大规模定制的愿景。

Fast Radius 敏捷性和灵活性背后的一个关键因素是其专有技术平台。

该平台可以从 Fast Radius 虚拟仓库中存储和制造的每个零件设计中收集数据和结果。这些数据可帮助团队确定适合 3D 打印的应用程序，并评估以这种方式生产组件的工程和经济挑战。

此外，该公司通过其虚拟库存提供供应链优化。例如，Fast Radius 为一家重型设备制造商创建了一个包含 3,000 件物品的虚拟零件仓库。由于存储很少订购的零件涉及高成本，这种方法是供应链管理的创新解决方案。

6.数字孪生

数字孪生的概念为优化工业系统的性能和维护带来了巨大希望。全球研究公司 Gartner 预测，到 2021 年，50% 的大型工业公司将使用数字孪生来监视和控制其资产和流程。

数字孪生是真实世界产品、机器、流程或系统的数字化表示，可让公司通过实时模拟更好地了解、分析和优化其流程。

虽然数字孪生可能与工程中使用的模拟相混淆，但这个概念还有很多。

与工程模拟不同，数字孪生根据从连接到机器或其他设备的传感器接收的数据运行在线模拟。

由于 IIoT 设备几乎实时发送数据，因此数字孪生能够持续收集这些数据，在产品或系统的整个生命周期内保持与原始数据的保真度。

这使数字孪生能够预测潜在问题，以便采取先发制人的措施。例如，操作员可以使用数字孪生来识别零件故障的原因或预测产品的使用寿命。这种连续模拟有助于改进产品设计并确保设备正常运行。

长期以来，数字孪生的这种使用一直是要求苛刻的航空航天、重型机械和汽车应用的重要工具。现在，计算技术、机器学习和传感器的进步正在将数字孪生的概念扩展到其他行业。

聚焦：与数字双胞胎一起赢得胜利

赛车队在产品开发方面面临着极具挑战性的要求，美国职业赛车队 Penske 队也不例外。

为了加快赛车开发过程，Team Penske 去年与西门子合作，获得了先进的数字设计和仿真解决方案，包括数字双胞胎。

拥有数字双胞胎为 Penske 团队的工程师提供了一个虚拟测试平台，用于创新新零件，在他们接触实体汽车之前优化汽车性能。

赛车数字孪生基于安装在真实汽车上的传感器。这些传感器收集轮胎压力、发动机控制和风速等数据，然后将其转换为虚拟汽车模型。正是这种模型让工程师能够测试不同的设计配置，以非常快的速度进行有效的、数据驱动的设计更改。

对于 Penske 团队来说，这最终等同于更便宜、资源效率更高的产品测试过程，并有望成为开发更快车辆的一种方式。

7.增强现实

尽管在消费类应用中得到了广泛应用，但制造业才刚刚开始探索增强现实 (AR) 技术的优势。然而，该技术还有巨大的未开发潜力，从帮助组装过程到帮助维护制造设备。

增强现实通过将虚拟图像或数据叠加到物理对象上，弥合了数字世界和物理世界之间的鸿沟。为此，该技术使用具有 AR 功能的设备，例如智能手机、平板电脑和智能眼镜。

让我们以一个医学实例为例——外科医生在手术过程中使用 AR 眼镜。这种眼镜可以将患者 MRI 和 CT 扫描的数据（例如神经、主要血管和导管）叠加到患者身上，并以颜色突出显示它们。这有助于外科医生找到进入需要侵入的区域的最安全路径，最大限度地降低并发症的风险并提高外科医生的精确度。

在制造业的背景下，AR 可以使工人加快组装过程并改进决策。例如，AR 眼镜可用于在真实部件上投影数据，例如布局、装配指南、可能出现故障的位置或组件的序列号，从而促进更快、更轻松的工作程序。

聚焦：AR 提高了 GE 的生产力

通用电气提供了增强现实技术如何赋能制造业的一瞥。该公司目前正在辛辛那提的喷气发动机制造工厂试行使用 AR 眼镜。在使用这些智能眼镜之前，喷气发动机制造商通常不得不停止他们正在做的事情，以检查他们的手册并确保正确执行任务。

然而，有了 AR 眼镜，他们现在可以在他们的视野中接收数字化指令。机械师还可以访问培训视频或使用语音命令联系专家以获得即时帮助。

在试点期间，GE 报告说，与以前相比，使用智能可穿戴设备的工人的生产力提高了 11%。最终，这种方法可以提供极大的潜力来最大限度地减少错误、降低成本和提高产品质量。

即使有这个来自 GE 的例子，在制造环境中实施 AR 时，我们仍然只触及皮毛。

仔细看看 GE 的 AR 眼镜的实际效果：

乘着数字化制造的浪潮

随着新的数字技术的出现，现在对于制造业来说是一个激动人心的时刻。新技术浪潮为企业采取措施提高灵活性、可持续性和生产力提供了机会。工业 4.0 还促进了人机协同工作的新方式，使企业能够获得更深入的洞察，降低错误风险并做出更好的决策。

最终，工业 4.0 将在整个制造生态系统中扎根。但只有了解和利用推动工业 4.0 的技术，制造商才能保持在这个新数字时代的前沿。