重塑工业4.0的五大新兴技术趋势

应用最新技术显然是第四次工业革命或工业4.0的必由之路。通往智能工业或智能工厂的路径，涉及构建新的组织与控制模型，依托最新技术趋势改善流程、降本、压缩工期。

在此背景下，工业界必须知晓并实施各类智能技术，但更重要的是互联这些创新，榨取其全部潜能，预判智能工厂未来。

但哪些是正在变革行业的技术趋势？详细解读如下：

1. 资产超感知化

工业领域利用IoT系统最大化资产管理效能、改善生产。监控采用嵌入式传感器与RFID系统于产品、设备、机器或机器人。后者通过无线射频通信实现工业流程数字化。RFID系统让工业保障资产追溯、优化供应链管理。

IoT在资产绩效监控中的应用，通过超感知化避免设备闲置。这种开创性技术组合实现工业控制突破：

智能超感知获得的所有数据，结合SCADA等其他技术，让工业做出更明智决策、优化工业流程、维持一致高效工作流。

工业4.0已利用大数据远超IoT所能提供的元素互联与未来投射。智能工厂面临智能化自动化流程的巨大挑战，大数据可助力突破。
大数据能提取IoT获取信息的真实价值，并自主精准学习。无大数据，无法谈论第四次工业革命，故此趋势至关重要。

通过汇编来自IoT传感器、ERP、CRM等系统的数据，大数据处理、分析、学习信息，实现：

– 改善仓储流程
– 消除瓶颈
– 预测需求
– 故障前检测

在工业落地大数据的价值，在于其能分析的信息量与质，提供冲击未来投射的全局视野。

大数据与人工智能如何协同

AI应用是上一趋势的延续。即大数据提取数据并用AI分析学习，生成算法如人般推理。

可说这两趋势相互反哺，榨取资产超感知化数据的最大潜能。

AI差异化因子在于自动学习，即机器学习：操作员喂数据让系统自主学会决策。

其在工业4.0应用收益巨大：

然而，在通往工业未来的路上，出现超越ML的技术，如深度学习。与机器学习不同，深度学习无需操作员监督，能在无预配置下自主检测数据质量。此技术突破代表获取工业竞争差异化的革命。

预测性分析是区分智能工厂的另一趋势。即提取历史数据以解读未来行为、基于变量系列估算结果，改善决策质量。

得益于大数据等技术互联、AI与ML或深度学习技术应用，我们在预测分析领域发现全面数字化工业的强力工具。

预测分析利用这些智能技术融合，实时显示数据，提取成为战略信息的预测，增强从供应计划、制造、EAM、采购等所有工业流程自动化。

最后，能高效协同上述标记工业4.0未来趋势的关键赋能器，是云技术应用。云计算利用IoT资源存储流程与处理数据，无需自建基础设施投资。此系统为工业提供灵活性、速度、可扩展性、安全性与效率。

但云计算在工业4.0中的用途远不止此。借云技术，SaaS系统得以应用，这对工业是巨大革命，因其支持远程工作。

软件或SaaS系统集成于云计算，提供如下效用：

技术深度介入工业是实现数字化的关键。此数字化转型过程中，Nexus Integra是集成运营平台，允许连接机器、传感器及其他数据源，处理并挖掘它们，获得单一运营框架。

Nexus Integra给您业务全局视野，助您基于精准数据做战略决策。联系专家团队，发掘如何榨取工业公司最大价值。

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