彻底改变工业 4.0 的 5 个新兴技术趋势

显然，最新技术的应用对于第四次工业革命或工业 4.0 至关重要。这条通往智能工业或智能工厂的道路涉及生成新的组织和控制模型 ，它依靠最新的技术趋势来改进流程、降低成本并最大限度地缩短时间。

在这种背景下，行业必须了解并实施可用的不同智能技术，但最重要的是有必要将这些创新互连起来，以充分发挥其潜力 预测智能工厂的未来。

但哪些技术趋势正在改变行业 ？我们向您详细介绍它们：

1。资产超敏化

工业部门正在使用物联网系统来最大限度地提高资产管理效率并提高生产。监控、内置传感器和 RFID 系统 用于产品、设备、机械或机器人。后一种系统允许通过无线电信号进行无线通信来实现工业流程的数字化。 RFID 系统使业界能够保证资产可追溯性并改善供应链管理。

物联网在资产性能监控中的应用可以通过超传感技术避免设备不活动。这种开创性技术的结合实现了工业控制的突破：

• 自动化设备管理
• 实时远程生产控制
• 在生产的各个阶段检测故障并监控产品质量
• 自动库存跟踪

从智能超传感获得的所有数据与 SCADA 等其他技术一起，使行业能够做出更明智的决策、优化工业流程并保持一致和高效的工作流程。

2。大数据

工业 4.0 已经利用大数据，在元素互连和未来预测方面远远超出了物联网所能提供的范围。智能工厂面临着以智能方式实现流程自动化的巨大挑战，而大数据可以推动这一挑战。
大数据能够提取所获取信息的真实价值 通过物联网，自主、准确地学习。 没有大数据，就不可能谈论第四次工业革命 ，所以这个趋势是必不可少的。

通过编译来自各种来源的数据，例如物联网传感器、ERP 或 CRM 等系统。大数据处理、分析和学习信息，实现：

– 改进仓库流程
– 消除瓶颈
– 预测需求
– 在故障发生之前检测到故障

在行业中实施大数据的价值在于其能够分析的信息的数量和质量，这提供了对未来预测产生影响的全球视野 .

大数据与人工智能如何协同工作

3。人工智能

人工智能的应用是先前趋势的结果。换句话说，大数据提取数据并使用人工智能对其进行分析和学习，生成一系列算法来像人类一样进行推理。

可以说，这是两种相互反馈的趋势，以从资产的超感知化中获得的数据中发挥最大的潜力。

人工智能的差异因素在于自动学习，称为机器学习 ，其中操作员向系统提供数据，以便系统能够学习自行做出决策。

其应用于工业4.0具有巨大的好处，例如：

• 检测数据偏差
• 预测结果的概率
• 识别人类无法识别的模式

然而，在这种面向工业未来的方法中，超越机器学习的技术正在出现，例如深度学习 。与机器学习不同，深度学习不需要操作员的监督，无需事先配置即可检测数据的质量。这一技术突破代表了工业领域内获得竞争差异的一场革命。

4。预测分析

预测分析是使智能工厂脱颖而出的另一个趋势。它是关于提取历史数据，以便解释未来行为，并根据一系列变量估计结果 ，从而提高决策质量。

得益于大数据等技术的互连，以及人工智能与机器学习或深度学习技术的结合，我们在预测分析（Predictive Analytics）领域发现了行业全面数字化的强大工具。

预测分析利用这些智能技术的融合，实时显示数据，提取成为战略信息的预测 ，增强所有工业流程的自动化：从供应规划、制造、EAM 或采购等。

5。超级连接

最后，云技术的使用是能够以最有效的方式顺应工业 4.0 未来趋势的重要推动因素。 云计算 利用物联网资源来存储流程和处理数据，无需投资自己的基础设施。该系统为行业提供了灵活性、速度、可扩展性、安全性和效率。

然而，云计算在工业 4.0 中的用途远不止于此。得益于云技术，SaaS 系统 这些应用代表了行业的一场巨大革命，因为它们允许远程工作。

软件或SaaS 系统集成在云计算中 ，提供实用程序，例如：

• 通过任何连接互联网的设备以简单的方式同时访问信息。
• 构建信息、制作图表并对来自不同传感器的数据进行标准化，无论其地理位置如何。
• 提高存储数据的安全性。
• 统一所有数据，提供工业运营的全球视野。

如何将这些趋势应用到行业中？

行业的技术参与对于实现数字化至关重要 。在这个数字化转型过程中，Nexus Integra 是集成运营平台，允许您连接机器、传感器和其他数据源，处理和利用它们，获得单一运营框架。

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