机器视觉是一种图像处理技术，可以在设定的视野内自动扫描物体。在工业中，机器视觉正在被纳入进一步开发工业流程、确定改进领域并在机器人技术中实现智能运动。工厂操作员可以在生产线或单元上安装摄像头，以进行实时过程控制、产品检查和分拣以及机器人引导。 该技术使机器人能够解释其视觉环境，从而使它们能够独立移动。视觉信息可用于识别环境并做出非直接编程的决策。 得出结论 相机的视觉方式与人眼不同。机器视觉系统使用模式检测软件来检查数据并根据先验知识得出结论。该技术在检查原材料和最终产品的质量是否存在缺陷或缺陷时特别有用。例如，如果发现问题，可以重定向部件或纠正流程以解决问题。 除了缺陷检测外，机器视觉

根据 Research and Markets 的一份新报告，全球机器状态监测市场预计将从 2019 年的 26 亿美元增长到 2025 年的 39 亿美元，复合年增长率 (CAGR) 为 7%。 该报告还发现，预测性维护 (PdM) 在全球制造业中越来越受欢迎。 PdM 是一种设备维护策略，它基于测量设备的状况以评估它是否会在未来某个时期发生故障，然后采取适当的措施避免该故障的后果。 其他发现包括加工业更加重视设备维护，更多的人力、物力和资金被用于帮助生产过程，因为这些公司正在寻找降低运营成本的方法。 现场部署 现场状态监测在 2018 年主导市场，越来越多的组织更喜欢这种方法来保护

Chesterton 最近发布了一款新的物联网 (IoT) 传感器和应用程序，以帮助工业团队增加其轮换的正常运行时间设备。 Chesterton Connect 是一种 24/7 全天候设备监控传感器，旨在使用户能够安全方便地监控设备振动、设备表面温度、过程压力和过程温度的变化。可用于任何旋转设备，包括泵、搅拌机、齿轮箱、电机和风扇。 该传感器易于安装并通过蓝牙与移动应用程序通信。该应用程序支持多个传感器，以提供工厂设备健康状况的综合视图，并在超出设备操作限制时提醒用户。然后可以导出收集的数据进行分析，以帮助用户了解设备的运行情况并采取预防措施以延长平均维修间隔时间 (MTBR)。 Ch

当人们听到人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 这两个术语时，大多数人会想到一个电影中经常描绘的未来世界。然而，在第四次工业革命中，许多预测现在正在实现，目前正在以各种可以想象的方式改变世界的运作方式。 尽管人工智能和物联网的全部功能仍处于相对起步阶段，但现在这两种技术正在各个行业中结合使用，在这些场景中，信息和解决问题可以改善所有利益相关者的成果。 上一次如此大规模的大融合发生在 1990 年代后期，当时移动电话和互联网正处于改变人类历史进程的碰撞路线上。大多数人现在掌握的计算能力比 1969 年将人送上月球所需的还要多。人工智能和物联网的融合即将在更大范围内做同样的事情。 信息就

GE Appliances 最近宣布其位于阿拉巴马州迪凯特的制冷工厂竣工，其中包括多项工业 4.0 新增功能，例如数据可视化、3D 扫描、快速原型制作和其他智能自动化。 该公司对该设施的 1.25 亿美元投资将生产能力提高了 25%，并确保尽早满足 2022 年制冷剂变化的要求。此次扩建还创造了 255 个新工作岗位，使工厂的总就业人数达到 1,300。 GE Appliances 供应链副总裁 Bill Good 表示：“迪凯特是我们如何在美国九家工厂中注入数字化和其他新技术以提高安全性、质量和制造效率的一个很好的例子。 “我们可以随时随地监控生产线并快速查明问题，使生产能够顺利高效地继

如今，工业领域的公司开始越来越重视提高可持续性绩效。除了越来越多的行业解决政府法规和执行董事会的期望以适应更环保的运营外，他们的许多工人，尤其是千禧一代，都强烈希望在他们生活的各个方面实现绿色生产：在家、旅行，并在工作中。 “绿色”是一种运动。 许多公司现在非常关注可持续发展目标的脆弱平衡，同时考虑人、地球和利润。工业 4.0 技术正在改变游戏规则，打破长期以来的现状，提供洞察力和指导以提高可持续性绩效，尤其是在生产层面。 事实是，数十年来，数字工具一直在帮助企业实现可持续发展，主要关注能源效率、污染控制和价值链优化。现在，重新努力的目标是跨业务和价值链，需要更好的可见性和洞察力才能取得成

虽然人工智能 (AI) 在金融部门等行业很普遍，在这些行业中，算法和决策树长期以来一直用于批准或拒绝贷款请求和保险索赔，但制造业正处于其人工智能之旅的开始。制造商已经开始认识到将人工智能嵌入业务运营的好处——将最新技术与现有的、广泛使用的自动化系统相结合以提高生产力。 IFS 行业总裁安东尼·伯恩 (Antony Bourne) 解释说，随着人工智能在行业中的普及，制造商必须构建道德体系。他概述了随着制造商加大对人工智能的投资并开始转向这一新技术方向，该行业面临的三个主要道德问题。 制造商正在大力投资人工智能。最近的一项国际 IFS 研究对 600 名受访者进行了调查，其中 383 名是主

“数字孪生”并不是一个新术语，但随着人工智能的进步，它在转变工业运营、创造额外业务价值方面越来越有价值。数字孪生可生成工厂资产或流程的不断发展的概况，获取对整个工厂生命周期（流程设计、运营和维护）绩效的洞察。 AI 代理也使其变得越来越智能，以至于它可以在物理世界中规定行动，以便公司可以实时重新配置事实驱动的选择和替代流程，以减轻工厂停机或瓶颈。 提供有关计划和调度、需求模型、分销模型以及控制和优化等领域的数字视图，并通过规范性行动提高这些运营的效率，从而扩大业务盈利能力（对于许多人来说，这可能是想到的第一大好处） ，在考虑实施数字孪生时）。 但盈利能力只是故事的一部分。 在本次与 A

数周以来，每个人都非常了解前线工作人员为帮助我们度过这场大流行所做的出色工作。我们看到了很多穿着全套防护装备、在急诊室不知疲倦地工作的医护人员、邮政和送货人员带着重要包裹走到我们家门口的图像；和杂货店工作人员在货架上放货，以确保购物者得到他们需要的东西。 但在这场大流行中，还有另一位必不可少的一线工人同样重要，但由于缺乏知名度，媒体很少提及：工厂工人。 我们看到了供应链是如何被打乱的——由于 COVID-19，导致货架上严重短缺。保护必要的工厂工人是继续生产和分销如此多有价值的消费品（个人防护设备、杂货、药品等）的关键。 在与 Parsable 的 Ben Cheng 的问答环节中，我们

全球气候控制解决方案提供商 Munters 看到了日益严重的流行病的早期影响，确定迫切需要利用远程协助来帮助为客户提供服务并支持现场和制造业务。该公司选择向 22 个国家/地区的 200 名员工提供远程协助，并在短短两周内完成了部署。 IFS 现场服务宣传员 Sarah Nicastro 借助此案例研究解释了服务行业如何在短期和长期内快速受益于远程协助工具，而不会中断运营。 一段时间以来，工业组织已经知道，他们必须拥抱第四次工业革命提供的机会，否则就会被淘汰。他们正在建立更多连接的团队、数据驱动的运营和更快的生产能力，许多人现在甚至签订了售后服务合同。对于这些已经在数字化转型之旅中取得长足进

制造工厂正面临一系列极端挑战：劳动力老龄化、知识转移、对使用更少资源的更高质量产品的需求增加以及流行病。解决这些问题对于维持持续运营和控制成本至关重要。如果发生其他事情，例如计划外的设备停机，结果可能是后勤噩梦和财务灾难。但这肯定不是所有的厄运和悲观。采用创新技术在缓解意外问题和人员配备挑战方面发挥着关键作用。 制造业劳动力 根据德勤和制造协会的一份报告，美国制造业在 2015 年至 2025 年期间预计将出现 200 万工人的短缺。[1]由 Advanced Technology Services 赞助的 2017 年行业研究发现，受访者设施意外停机的主要原因是设备老化 (42%)，

六年前，为了喝一两罐 Alexander Keith 的 Ale，商业伙伴 Terry Smith 和 Kevin McNulty 开始讨论资源行业培训的糟糕状况。 “这些伤势不能再继续了，”史密斯说。 McNulty 是石油和天然气行业的安全顾问，他的大部分工作时间都在采矿业中度过，他补充说，问题不仅仅是受伤。他指的是 1992 年发生在新斯科舍省普利茅斯的 Westray 煤矿灾难，导致 26 名矿工死亡。 “有太多的痛苦和折磨，”史密斯说。就在那时，他们两人决定建造一个全息甲板来解决这个问题，史密斯多年来一直在考虑这个想法。 当然，《星际迷航》的粉丝们会立即认出对用于娱乐、训练和

我们每天都在听到越来越多关于物联网 (IoT) 的消息，它是下一代互联网，但这究竟是什么意思？从本质上讲，物联网是日常设备与互联网的互连。物联网的概念如此之大，被描述为继蒸汽、量产和互联网之后的第四次工业革命。 如今，您可以通过手机或平板电脑控制供暖系统，这样您回家后就能保持合适的温度。未来，技术人员将能够在故障发生时实时在他们的谷歌眼镜上看到设备故障代码。 据 Gartner Inc. 称，到 2020 年，物联网上将有近 260 亿台设备。这一增长主要是由于不需要固定线路连接的更快、更可靠的移动网络的出现。 在未来几年，物联网将成为提高各地生产力和效率的基础。它将通过自动调整环境控制

什么是物联网（IoT）？它可以解释为物理对象或嵌入电子、软件、传感器和网络连接的事物的网络，使这些对象能够收集和交换数据。这包括任何带有开关的东西，例如恒温器、电灯开关或水表。 物联网也可以被描述为人与人、人与物、物与物之间的关系。这对您有何影响？ 研究公司 Gartner 预测，到 2020 年将有超过 260 亿台连接设备。未来的新规则很快就会变成“任何可以连接的东西都会被连接”。有几个例子可以说明这在您的日常生活中会是什么样子。 例如，假设您正在去参加晨会的路上。您的汽车可以访问您的日历，并且已经知道最佳路线。如果交通拥堵，您的手机可以向会议中的与会者发送短信，让他们知道您可能会迟

制造业在美国经济中的占比高达 2.17 万亿美元，尽管人们普遍认为，它实际上还在上升，比 2009 年增长了 27% 以上。这些年来，这个行业肯定经历了相当大的起起落落。从离岸外包到裁员，制造业一直处于经济和国际趋势的一时兴起。最新的运动涉及技术进步以及这些进步对工厂和劳动力人口统计的影响。 制造业的许多变化都来自于消费者的需求。消费者想要更快、更好、个性化和独特的东西，并且比去年甚至上个季度更新。因此，制造商必须找到一种方法，不仅要满足对产品的需求，还要找到制造这些产品的熟练工人。 制造业的新技术进步有助于更好地满足消费者的需求。随着计算机化维护管理系统 (CMMS) 的实施，制造业变得

霍尼韦尔 UOP 最近推出了一项基于软件的服务，旨在帮助炼油厂、石化和天然气加工厂提高绩效。 新的互联性能服务 (CPS) 产品包括解决关键工厂挑战的应用程序，例如资产利用率、计划外停机和能源效率。该服务持续监控流式工厂数据并应用高级分析和机器学习，利用流程模型和最佳实践来发现潜在的或新出现的性能不佳的情况，提醒工厂人员并提出操作建议。 该系统通过数字仪表板持续运行，提供直观的背景信息和对工厂性能的可操作理解。相同的仪表板会同时报告给专门的流程顾问，该顾问还负责监控绩效并提供指导和资源。 CPS 副总裁 Zak Alzein 表示：“这种支持云的服务使工厂更智能、反应更灵敏。 “导致工厂

在动物王国中，许多动物储存食物以度过艰难的冬季。不幸的是，在灰松鼠的情况下，已经表明 74% 的被埋藏的商店未能恢复。 一些制造商采取了类似的方法，为他们的工业自动化系统储备备件，以备将来设备故障时使用。使用更现代的策略可以通过最大化工厂空间和最小化浪费来帮助简化这一过程。 工业 4.0 当西门子和德国政府创建工业 4.0 的概念时，他们在智能工厂的理念上发挥了重要作用，其中整个设施通过智能分析进行集成和连接，专注于减少停机时间和浪费。 作为一种减少生产浪费的方法，精益制造的想法已经存在了很长时间。它由丰田公司高管大野耐一开发，并在第一次世界大战后不久首次实施。 机械工程师学会最近的

霍尼韦尔和 Dover Energy Automation 最近宣布，他们将在工业物联网 (IIoT) 生态系统上展开合作，以帮助工业客户提高其运营的安全性、效率和可靠性。 Dover Energy Automation 在状态监测和资产优化方面的专业知识以及霍尼韦尔在数据整合、网络安全和软件开发方面的能力将结合在一起，提供一个 IIoT 生态系统，旨在帮助客户解决以前无法解决的问题。 由于合作而形成的更大的整合数据集旨在让制造商能够应用更高的分析能力，获得更详细的洞察力，根据需要扩展数据以满足单站点或企业范围的运营需求，并利用更广泛的数据专家库用于监控和分析。 “我们很高兴与霍尼韦尔建

工业物联网、大数据和预测性维护如何影响常见的设备维护程序？为了利用这些技术带来的新机会，维护团队应该考虑什么？ 智能制造是工业 4.0 的核心。迈向数字化的步伐将“智能工厂”概念带入了生活。设备维护在智能制造中起着至关重要的作用。随着工业物联网 (IIoT) 的发展趋势，机器现在配备了传感器来收集数据，这些数据可以传输到计算机化维护管理系统 (CMMS)。这些系统使用强大的分析来处理数据并提供可在任何智能设备上随时访问的实时结果。发现问题并立即通知员工。 大数据对设备维护的影响是延长机械寿命。工业物联网的采用将维护干预的方法从被动转变为主动，创建持续的预测性和预防性维护程序。智能维护还有

制造自动化和精益制造都有相同的目标：以尽可能低的成本满足客户。为了实现这些目标，这两个学科都致力于消除低价值或无价值的活动，减少浪费并产生可预测的质量。然而，即使是许多有成就的制造专业人士也难以调和这两个学科。以下是一些利用自动化和精益制造协同作用的优势。 杜绝浪费 自动化是摆脱浪费的绝佳方式。正确设置和编程的设备可以在严格的公差范围内生产零件，并且可以在过程转向公差上限或下限时提供自动警报。这消除了废料和返工——精益制造的两个最严重的罪过。即使是最熟练的操作员也无法与常规或半常规流程自动化的效率和可重复性相提并论。此外，自动化可以通过两种方式减少浪费的运动： 由于许多自动化机器可以执行