第四次工业革命

已经发生了三场基本的工业革命。第一个是蒸汽机，第二个是驱动大规模生产的流水线，第三个是计算机的速度。今天，第四次革命正在发生，称为工业 4.0。工业 4.0 使用 IoT（物联网）和 IoS（系统互联网）通过机器学习和人工智能改进制造。这场革命不仅带来新技术，还需要学习如何有效和负责任地利用它。也许克劳斯·施瓦布说得最好，“我们必须对技术如何影响我们的生活以及如何重塑我们的经济、社会、文化和人类环境形成一个全面的、全球共享的观点。从来没有比这更有希望或更大危险的时候了。”

到 2025 年对物联网的潜在经济影响（万亿）

来源：麦肯锡全球研究院分析

到 2025 年，物联网将产生 9 万亿到 11.1 万亿的经济影响。三分之二的价值将由 B2B 产生。物联网未来增长最快的市场是工业 4.0。以下是一些将影响这场革命的技术......

5G 网络

人们在介绍 5G 时首先会问的问题之一是它到底有多快。速度范围从 10 Gbps 到 20 Gbps。相比之下，4G只有1Gbps。为了说明 20 Gbps 的速度有多快，用户可以在大约 34 秒内下载 600 MB 的视频，而 4G 则需要 2.3 分钟。 5G 将具有蜂窝和 WiFi 之间的无缝开放漫游功能。用户无需重新认证就可以在室外和室内保持连接？ 5G 将允许 MIMO（多输入多输出）。这意味着一台设备可以有多个能够接收和传输数据的发送器。目前，非独立 5G 建立在现有的 4G 基础设施之上。但是，到 2022 年，独立 5G 应该会普遍可用。5G 将改变我们的世界。 5G 不仅会提高速度并减少延迟，而且还会创造 4G 无法实现的创新。更快的速度将使企业物联网设备能够更快地连接。

人工智能

制造商每年收集 2 EB 的操作数据。这些信息来自内置于电机、传送带系统和 5 轴机器中的传感器。这就是机器学习如此重要的原因。原始数据需要转化为有用的信息。商业智能物联网使用人工智能来转换这些数据——例如，实时位置数据被分析以提供规划、预测和可操作的信息。人工智能的第一步是找到关键用例，例如产品质量检查和需求规划，但今天这还不够。有了人工智能，智能机器将通过预测性维护来照顾自己。这意味着机器将能够在出现问题之前解决自己的问题。现在，人工智能原型被放置在实时工程环境中。这些“收集实时实时数据”的原型正在与当前的制造系统集成，以测试新想法，至少直到可以成功证明独立 AI 系统的吞吐量。人工智能面临的最大挑战之一是数据治理和人工智能/数据人才的坚实基础。关键用例将继续快速变化，这就是为什么建立一个可以快速定义和响应关键用例的框架很重要的原因。

机器人

无论您喜欢与否，机器人技术都可以实现超越人类能力的质量、准确性和生产力水平（即使在危险环境中） 事实上，黑暗工厂（制造过程完全自动处理）已经开始进入制造业。这并不意味着对人类的需求将完全消失。协作机器人（或 Cobots）开始成为制造业的替代品，预计将成为中小企业的巨大颠覆者。到 2025 年，协作机器人的市场价值预计将达到 97 亿。这种类型的机器人技术将使机器和人一起工作。尽管 cobot 听起来像是 IIoT 的对立面，但它实际上是向前迈出的一大步。尤其是第六阶段的协作机器人，不仅涉及人与机器人的密切交互，而且机器人位于移动平台上，可以移动到制造工厂的任何位置。移动资产需要资产跟踪。

边缘计算

云计算具有三种基本的服务模式：SaaS、PaaS、IaaS。然而，它在未来制造中的应用是实时或接近实时的信息。如前所述，制造商每年收集 2 EB 的数据。并且需要强大的云计算才能将这些数据转化为可用于快速循证决策的信息。将数据转化为信息的挑战在于处理能力。这就是边缘计算可以提供帮助的地方。它通过避开云来减少延迟，并通过分散的计算基础设施使边缘网络更接近设备。边缘计算是传感器如何实时判断当地天气或设备所在位置的方法。据 Gartner 称，“传统数据中心将在 2025 年消亡。”

工业 4.0 的未来

任何旅程都没有障碍，在工业 4.0 成为主流之前，制造商需要解决几个障碍。这些挑战有多种形式，例如隐私和安全或安装新技术。目前，大多数制造商正处于测试季节。他们正在现有基础设施之上构建新的传感器和人工智能原型。在 Link-Labs，我们专注于经济高效的室内和室外资产跟踪和 RTLS，提供报告和分析以使用该数据来有效管理您的流程。如果您需要帮助迈向制造物联网的未来，请联系我们以获取更多信息。