新兴工业 4.0 技术与实际示例

什么是工业 4.0 技术？

工业 4.0，也称为第四次工业革命，旨在让业务变得更智能、更自动化。第三次工业革命侧重于将机械和模拟过程转换为数字过程，而第四次工业革命则侧重于通过使我们的机器更加自给自足、能够相互“交谈”并考虑以人类根本无法实现的方式获取大量数据——所有这些都以效率和增长的名义。工业 4.0 技术代表了企业运营方式的根本转变，与第二次工业革命中从蒸汽动力到电力的转变一样重要。

想了解更多？阅读我们关于工业 4.0 的完整指南。

工业 4.0 技术如何影响制造业？

在制造业，工业 4.0 产生了广泛的影响。它用于提高运营效率、改进需求预测、打破数据孤岛、参与预测性维护、为员工提供安全和虚拟培训等。工业 4.0 作为更广泛的数字化转型概念的一部分，涵盖从规划到交付的制造，提供深度分析、车间数据传感器、智能仓库、模拟变更以及产品和资产跟踪的解决方案。

对于制造商而言，工业 4.0 技术有助于弥合曾经独立的流程之间的差距，从而在整个组织中获得更加透明、可见的视图，并提供大量可行的见解。

10 项现实世界工业 4.0 技术与示例

以下是工业 4.0 带来的顶级数字化转型技术。随意选择其中任何一个跳转到特定部分：

1. 大数据与分析
2. 自主机器人
3. 模拟/数字孪生
4. 水平和垂直系统
5. 工业物联网 (IIoT)
6. 网络安全技术
7. 云
8. 增材制造
9. 人工智能
10. 增强现实

1.大数据与分析

大数据正是它听起来的样子——海量数据。大量的统计数据和数字如此庞大，以至于人类和团队可能花费数年时间手动筛选它，但仍然无法获得很多真正的价值。有了驾驶座上的机器，情况就完全不同了。利用当今的先进计算能力，这些庞大的纯净数据流可以转化为准确、可操作的洞察力，从而推动制造业领导者的决策。数据源可以包括从工厂车间和照明系统上的物联网传感器到销售数据或供应链相关因素（如天气和政治气候）的所有内容。

大数据是工业 4.0 的许多其他技术的基础。使用的数据越多，效果水平就越高。

制造业大数据和分析示例

想象一下：威斯康星州某处的车间有一个小型传感器（一种工业物联网传感器，我们将稍后更深入地介绍）连接到该工厂的每台机器。该传感器不断记录和分析传感器站点以及云中的信息（我们还将介绍）。来自这个小型物联网传感器的所有数据，包括机器使用量等信息，都会被收集并输入到机器学习算法中。

可以分析收集到的机器数据以预测质量缺陷并延长刀具寿命。

该算法或公式会得出有关该设备维护计划的结果。它说，“这台机器的皮带可能会在 2-3 周内断裂。”考虑到这一点，维护安排在一周内的“下班”时间，机器在所有工作时间内保持运行效率。这就是所谓的“预测性维护”，如果没有大数据，它根本就行不通。 大数据帮助这家工厂保护资产、降低成本并限制停机风险。

2。自主机器人

自主机器人是自给自足的机器，无需人工操作即可智能地管理其任务。他们可以快速准确地执行重复性任务，即使它们很复杂，而且除了维护之外几乎不需要停机。

制造业中的自主机器人示例

自主机器人用于制造业，以在生产线上保持和移动重物。这有助于防止在焊接、组装和码垛时造成人身伤害。自主机器人还可以帮助在仓库级别进行订单拣选，因为它们能够快速分析并选择最有效的拣货路线——即使是多个订单。它们也可以用于连续生产，因为它们不一定需要休息。

3.模拟/数字孪生

数字孪生虽然听起来像是从科幻电影中翻录出来的东西，但它是在数字空间中创建真实世界对象、概念或区域的模拟背后的非常真实的技术。它可以包括整个设施内所有物理资产、操作系统和结构的 3D 表示。数字孪生系统的用例非常广泛。

数控机床的数字双胞胎，一种“类固醇”上的 3D 模型。

制造业中的模拟/数字孪生示例

使用工业物联网传感器，制造公司可以在虚拟空间中“看到”他们的整个车间。他们可以查看每项资产的位置、正常运行时间和维护需求（甚至那些尚未出现的需求）。他们甚至可以“查看”在现实生活中打开会很危险或代价高昂的机器内部。

使用这种数字双胞胎和机器学习，制造领导者可以预测维护任务并找到时间更好地利用设备来减少瓶颈。他们可以在将员工介绍给地板上的非模拟机器之前在安全距离内对员工进行培训，并在花费金钱、时间和精力实施之前测试操作更改的想法。

4.横向和纵向系统集成

横向和纵向一体化被称为“工业4.0的支柱”。横向和纵向系统集成的前提是连通性和可见性。这可能意味着在单个组织内或与行业合作伙伴一起在组织外。机器和公司不断地交流和共享数据，帮助实现更深入的分析机会、更高的透明度和更高的效率。

制造业中横向和纵向系统集成示例

如果一家公司拥有多个生产设施，横向整合可以确保无缝共享库存水平和延迟等数据问题。制造中的垂直整合可以包括打破部门间的孤岛，使整个组织作为一个整体工作——从研发到采购，从制造到销售等等。人人共享数据，人人受益，人人动态运作。

5.工业物联网 (IIot)

工业物联网是指部署小型传感器，有时具有计算能力，在整个企业中实时收集和监控数据。物联网传感器基本上可以与从灯光到 HVAC（供暖、通风、空调）再到工厂车间机械的任何东西一起部署。工业物联网是工业 4.0 的基础技术。联网设备的好处是巨大的，因为它可以提供洞察力，以便在组织的多个层面做出更好的决策。

完全互联的工业运营利用包括物联网在内的工业 4.0 技术来更深入地了解性能。

制造业中的工业物联网 (IIoT) 示例

我们已经讨论了工业物联网在预测性维护中的作用。制造业中工业物联网的另一个例子涉及打破瓶颈并推动生产吞吐量的大幅提升。如果生产车间的每台机器都连接了一个物联网设备来监控生产效率、使用情况、正常运行时间等，那么可以使用这些数据结合机器学习算法。这决定了哪台机器代表最高优先级的瓶颈以及如何修复它。机器需要升级吗？它只是需要在一天中的更多时间点使用吗？

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6.网络安全技术

如果没有某种保护措施来防止黑客和其他恶意代理进入您的系统，您就不可能在业务的各个层面都涉及大量技术。网络安全技术是保护您的数字系统免受内部和外部攻击媒介的任何东西。现代网络安全涉及区块链或人工智能等技术，可以保护工业物联网设备等新技术。

制造业中的网络安全技术示例

随着数字化、智能系统的到位，没有足够网络安全的制造商将面临知识产权被盗、制造设备被破坏者征用以制造有缺陷的产品、勒索软件、身份盗用等威胁。但是，制造商可以通过制定计划来缓解安全威胁，以防万一发生漏洞，并启用保护性网络安全措施来保护他们的数据和设备，包括他们的物联网系统。

7.云

云是一个模糊的术语，指的是互联网上大量连接的系统。通常，这意味着服务器位于您企业的异地。 “云”可用于存储在 Internet 上某处（例如其他人的服务器）而不是本地计算机上的软件和数据。

在完整的物联网架构中， 制造商可以同时利用云和边缘 提供具有深度处理能力和可扩展性的快速决策。

制造业中的云示例

云为制造商提供了很多好处。它可以安全地保存大量传感器数据，并且冗余已经到位。它可以安全地保存客户数据。它可以用于计算。计算密集型任务（例如使用机器学习进行风险建模）可以在云端完成，以降低高性能机器的管理费用。近年来，它也被用于“云制造”，可以指软件或跨不同地理位置的真正分布式制造。

8.增材制造

增材制造意味着逐层创建项目，添加新材料而不是减去它。这与旧的制造方式（减法制造）相比，后者涵盖了切割和雕刻木材等任务。

制造业中的增材制造示例

3D打印是增材制造的一种形式。主流采用者包括3D打印鞋的阿迪达斯，其设计基于大数据。

9.人工智能和机器学习

人工智能和机器学习是指利用算法处理数据并得出人类开发人员未编程的结论的机器。这些机器从数据中学习，以便生成越来越准确的预测。

制造业中的人工智能示例

人工智能和机器学习广泛用于制造需求预测和预测性维护。由于人工智能可以考虑来自传感器和其他来源的大量数据，因此它非常适合以人类无法做到的方式近乎实时地预测易变、复杂、动态的情况。 AI 可以很好地预测和预测制造商的市场变化。

10.增强现实

增强现实包括额外的感官输入，通常是视觉的，叠加在现实世界上。常见的例子包括 Google Glass 和 Pokémon Go 游戏。

制造中的增强现实示例

在制造业中，增强现实可用于工人培训和维护等。新员工可以在进入工厂车间之前学习如何在安全的虚拟化环境中使用可能存在危险的机器。通过提供工具提示、维修手册和其他符号，在技术人员的视野范围内，AR 也可以在维护任务期间变得很容易在现场看到。增强现实还可以让技术人员看到内部 危险而复杂的机器在他们打开之前就知道了，所以他们在开始之前就确切地知道他们在寻找什么以及要做什么。

机器指标 正在通过提供直观灵活的工业物联网平台来加速数字工厂转型，该平台可以轻松地从任何制造设备收集数据并将其转换为功能强大、可操作的应用程序。

目前，数百家制造商已将全球工厂的数千台机器连接到 MachineMetrics，以减少机器停机时间、优化产能并提高其制造运营的吞吐量和盈利能力。