近期发布的网络研讨会中，Intel专家探讨工业4.0当前趋势及赋能新市场增长的关键技术。 课程描述： 随工业4.0普及，工厂转型为智能互联，新架构涌现，铺平新工业应用之路。现场设备嵌入智能，许多情况下集成云连接。 本网络研讨会将概述工业市场当前趋势，突显FPGA在工业事物（PLC、电机驱动等）、边缘与云连接解决方案中的角色。会议将涵盖工业自动化与边缘计算的Intel FPGA方案，覆盖工作负载整合、实时连接、工业应用功能安全与安防等技术领域。 核心收获： 工业自动化与工业4.0如何驱动工厂智能化、互联化、数据驱动化 FPGA在赋能工业应用中的角色 技术概览与可用方案 演讲者简介： Diwa

许多人常将物联网（IoT）与机器人技术视为独立领域，但这两个细分领域随着我们不断寻找新工程路径而同步增长。 IoT与机器人社区正汇聚，共创机器人物联网（IoRT）。IoRT概念中，智能设备能监测周围事件、融合传感器数据、利用本地与分布式智能决策行动方案，进而操控物理世界对象。 IoT是连接互联网的事物网络，含IoT设备与IoT赋能物理资产，从消费设备到传感器连接技术。这些是面向客户创新、数据驱动优化、新应用、数字化转型、商业模式与跨行业收入流的关键驱动力。 IoT设备通常设计处理特定任务，而机器人需应对意外状况。人工智能与机器学习助机器人应对突发状况。 相似与差异 IoT设备与机器人均依赖传感

“Industrie 4.0”一词，缩写I4.0或I4，源自2011年德国政府高技术战略项目，推动制造业数字化。 在其畅销书《国家为什么会失败：权力、繁荣与贫困的起源》中，美国经济学家Daron Acemoglu和James Robinson论述：“当今世界不平等，因19至20世纪一些国家利用了工业革命带来的技术与组织方法，而另一些国家未能做到。” 工业4.0的起源 2011年，德国联邦教育研究部（Bundesministerium für Bildung und Forschung）邀请产学界为制造业创造性破坏定义提案。旨在让德国工业有机会主动塑造第四次工业革命。 2013年，德国科学工程院

汽车行业——如许多制造业——正经历重大数字化转型。 工业4.0技术兴起——含工业IoT（IIoT）设备、AI与大数据分析——颠覆整个制造业。这推动工厂主采用新技术方案，精简工作流、优化工厂管理。 5G推出让IIoT技术比以往更实用、更有益，汽车制造商亦然。以下是他们在工厂实施IIoT解决方案、以最有效方式采纳IIoT技术可获得的主要效益。 IIoT机群在汽车工厂如何运作 规模适配的IIoT机群可采集工厂运作海量数据——从机器任务时序到库存流转。 足量传感器采集正确信息，可创建工厂流程日常真实面貌的鸟瞰视角。这让主管更易发现潜在低效。 例：某制造商用IIoT设备做溯源——追踪零部件在生产流程中流

制造商拥抱3D打印等技术，将部分生产本地化、使用更可持续材料、减少浪费。 当前大流行暴露全球供应链新旧挑战：因封控工厂停工、产线改装需求、全球空运海运供应线中断。 虽多数国家工厂恢复正常运营（特别是亚洲），但为交付防护装备所需的分销变革导致空集装箱滞留异常地点。回收成本高昂，制造商面临额外运费与交付延迟。 制造商曾乐于外迁生产，如今想回流 2010年，已故Intel前CEO Andy Grove在Businessweek撰文：“美国公司发现海外制造甚至工程更便宜。照做后利润率提升。管理层高兴，股东也高兴。增长更有利可图地继续。但就业机器开始熄火。” 亚洲制造商快速学习，在LCD、注塑成型（源于

许多人常将物联网（IoT）与机器人技术视为独立领域，但这两个细分领域随着我们不断寻找新工程路径而同步增长。 IoT与机器人社区正汇聚，共创机器人物联网（IoRT）。IoRT概念中，智能设备能监测周围事件、融合传感器数据、利用本地与分布式智能决策行动方案，进而操控物理世界对象。 IoT是连接互联网的事物网络，含IoT设备与IoT赋能物理资产，从消费设备到传感器连接技术。这些是面向客户创新、数据驱动优化、新应用、数字化转型、商业模式与跨行业收入流的关键驱动力。 IoT设备通常设计处理特定任务，而机器人需应对意外状况。人工智能与机器学习助机器人应对突发状况。 相似与差异 IoT设备与机器人均依赖传

近期涌现大量新公司，为采购者提供简化用户体验、接入无限竞争性制造产能。这类被称为制造即服务（MaaS）提供商的新型公司，凭借更高效的接口构建与AI辅助后端，迅速赢得工程师和采购者青睐。 姐妹站EBNonline主编Hailey McKeefry近日与MacroFab CEO Misha Govshetyn对谈这一增长趋势。以下为讨论摘录： EBN：像MacroFab这样的制造市场有潜力颠覆电子供应链。趋势演进多快？对供应链经理和采购者意味着什么？ Govshteyn：制造市场正获动能，已有多个客户案例以远超传统制造模式的敏捷性构建重要产品。但如Jeff Bezos在Amazon前十年常说——我

利用无人叉车（FLV）和无人巷道堆垛车，现代仓库可实现无人干预的产品流自动化。 仓库自动化由来已久，特别是小中型包裹的拣选与存储，自动存取系统（AS/RS）应用广泛。据供应链管理评论：“仓库自动化是长期成本仍可大幅降低的最后领域之一。” 大多数仓库系统显得初级，相比某些仓储设施或汽车装配线上的巨型挥臂自动化机器人。装配线上机器人反复搬运选定部件构建同一最终产品。但大型工业设备供应链的挑战与工厂装配线不同。搬运大型重物和托盘需要人工驾驶叉车和巷道堆垛车。 全球约99%货物以托盘形式流转。有人称托盘是有史以来最伟大的节省劳动力装置之一。 美国职业安全与健康管理局（OSHA）统计：美国每年约发生85

第四次工业革命的驱动力——物联网，作为跨行业数字化转型的关键赋能者崭露头角。凭借多功能传感器、5G网络、云与边缘计算、先进大数据分析，IoT开启了一个前所未有的互联、数据驱动、高效能新世界。 制造业排在最前沿，抢抓IoT机遇。行业支出领跑者预计2019年将在IoT解决方案投入近2000亿美元。雄心勃勃的制造商利用尖端技术与更快网络建立智能工厂，在竞争格局中立于不败之地。 作为工业4.0成果，智能工厂带我们进入连接响应式制造新时代。为此，智能工厂依赖IoT传感器与设备采集实时数据、自适应调整运营——几乎无需人工干预。结果是：更强业务敏捷性、更高生产力、更低成本。 想学如何实现这些效益？让我们深入

Analog Devices宣布将于12月5日举办公开网络研讨会，探讨工业以太网如何应对工业4.0日益增长的数据需求 具体而言，随着IIoT增长，更多工业OEM转向工业以太网作为首选方案，因其提供更大带宽与灵活性。 研讨会期间，与会者将获得工业以太网市场宝贵洞察，包括关键挑战、其向千兆、时间敏感网络（TSN）和10BASE-T1L连接的演进。ADI将针对过程控制、工厂自动化、连接运动、机器人及智能建筑应用的关键趋势，并概述可加速通往工业4.0路径的系统级解决方案。 项目重点： 时间敏感网络（TSN）及其应用场景 10BASE-T1L及其采用领域 如何在工业应用中实现稳健的千兆物理层技术 演

过去几年的重大技术突破正颠覆经济各板块。其中最大之一是物联网（IoT）设备的崛起。 IoT设备——可收集存储温度、土壤湿度等海量数据的联网设备——能为食品行业企业提供多重效益。以下梳理IoT技术赋能食品行业的四大主要路径。 1. 预测性维护 预测性维护是IoT跨行业热门应用。原理：部署IoT设备追踪存储机械相关变量——如运行温度、时序、振动。IoT系统结合先进算法与历史数据分析，精准预测设备何时需维护或即将故障。 部分预防性维护系统甚至会主动关闭即将故障的机器，降低员工受伤或设备严重损坏导致大修风险。食品行业企业借此可减少或消除因机器故障导致的停机，降低整体维护成本。这对大型工业食品加工企业和

工业物联网（IIoT）能将智能仓储举措变为现实。但在许多技术进入实际应用前，关于可能性与过度设想的猜测层出不穷。 那么，智能仓储与IIoT究竟取得了怎样的进展？以下梳理六大顶级趋势。 1. 智能仓储市场持续增长 数据显示，包含智能仓储软件与IIoT解决方案的细分市场正在上扬。MarketsAndMarkets研究连接物流领域，估算2016-2021年复合年增长率达32.7%。报告作者指出，该细分软件助用户获得更高仓储可见性，特别是利用连接设备完成任务时。 例如，软件可确认给定周期产率增减，追踪时段内订单或发货处理量。报告数据表明企业正拥抱IIoT并愿投资。 2. 更多企业推进智能工厂举措 另一

Nokia芬兰主工厂凭借自有技术，实现生产力提升30%、产品交付上市时间节省50%。 Nokia定位为私有无线网络领先提供商。这家芬兰基础设施公司已升级自有制造，利用4.9G和LTE等新技术。 据Nokia，其Oulu工厂日产1000个4G和5G基站。升级至4.9G和LTE专网带来显著年度改进：生产力提升超30%、产品交付上市时间节省50%、每年节省数百万欧元。 Oulu预生产工厂演示用例包括： 新产品导入（NPI）虚拟化 柔性机器人确保高生产力与敏捷性，支持持续新产线爬坡 4.9G/LTE专用无线网络加速NPI产线重布局 基于云的数字数据控制，实现实时过程管理 通过连接移动机器人实现免触摸

5月7日，Analog Devices将举办网络研讨会，介绍为工业4.0方案提供前瞻保障的最佳实践，特别关注更大灵活性与改进控制。 项目描述： 为工业4.0前瞻保障工业产品，增加了对灵活工业与过程控制系统的需求。本网络研讨会将概述新型软件可配置输入输出（IO）及其在下一代控制系统设计中的关键作用，并探讨过程控制市场关键趋势。 赞助：选择适合Die-to-Die连接的IP 核心收获： 在工业系统中启用灵活性的价值，用于前瞻保障与传统技术兼容 如何利用软件I/O（SWIO）让现有/传统技术适应当今需求与挑战 如何为下一次工业革命打造互联工厂 演讲者简介： Jonathan Law Analog

此外，数字孪生需求旺盛，Microsoft、Cisco等互联网公司为运输、制造、物业管理提供新方案。 全球大多数展会会议延期或取消，COVID-19影响各行各业，我们与IoT专家和领袖对话，了解其影响与前行之路。 赞助：选择适合Die-to-Die连接的IP 工业互联网联盟（IIC）是推动工业4.0和工业IoT的领军组织。过去六年，IIC与Fira Barcelona合办IoT解决方案世界大会（IOTSWC），全球最大工业IoT会议。 我们联系IIC执行总监Dr. Richard Soley，探讨IOTSWC、此艰难时刻的工业互联网、及其新行业倡议——数字孪生联盟。 Dr. Richard

制造业面临巨大挑战。供应短缺、需求高企、市场波动迫使企业采用新策略保持竞争力。 许多制造商转向工业4.0创新——工业IoT、人工智能、云计算——以提升生产力、降低运营成本、应对市场变化。 数字孪生，这一可利用IoT、AI等技术模拟现实设施高保真副本的新技术，助力所有者更透彻理解工厂运营与生产力瓶颈。 什么是数字孪生？ 数字孪生是现有物体、产品、工作流或设施的虚拟表征。通常力求最大程度匹配源对象——理想情况下可作为复制品运行。 例如，建筑数字孪生可为一比一比例模型，包含相同暖通空调、管道、照明甚至材料。来自网络传感器（如IoT气流、人流、照明监测器）的数据提供额外信息。 高保真复制品让终端用户可

在EETimes on Air近期一期节目中，主编Brian Santo与Renesas执行副总裁Sailesh Chittipeddi对话，后者密切关注工业物联网市场发展。 以下为对话摘录： Brian Santo: 我们一直在谈论向边缘推进。从您的回答看，边缘范畴显而易见：生产线上的机器人、农业监测无人机、甚至家用洗衣机烘干机。连接生产线机器人价值明确——协调生产线。但洗衣机烘干机有多大协调必要？让我们探讨将事物从边缘拉近的推力或拉力。 Sailesh Chittipeddi: 有趣问题。即便看典型洗衣机烘干机，这正是可持续性发挥作用的切入点。你想知道如何优化洗涤周期的用水量。水资源稀缺，

借助Intel边缘洞察，组织可利用容器与边缘AI加速数字化转型，近实时获取高价值洞察。 Intel重返巴塞罗那，展示面向不同行业的解决方案，聚焦数字化转型。 展会期间，Intel发布两款新款Xeon D处理器：D-2700和D-1700。这是Intel面向软件定义网络与边缘的最新CPU，集成AI与加密加速、内置以太网、支持Intel时间协调计算与时间敏感网络（TSN），具备工业级可靠性。 此外，Intel展示了面向工业的边缘洞察平台，助力行业利用边缘计算获取实时洞察、在本地快速做出明智决策。 企业可用该平台构建智能工厂，实现工业4.0级生产。案例之一：Audi与Intel合作的概念验证实验，

物联网（IoT）引发商业运营模式巨变。得益于工业IoT技术，企业得以攻克诸多难题，享受运营改善红利。 无论你是否准备跟进，了解特定行业的可能性都能激励技术投资决策。以下详细解析IoT如何提升金属加工效率。 1. 实时呈现焊接质量参数等关键指标 IoT解决方案擅长在金属加工全阶段采集实时数据。人员可直观查看哪些环节达标、哪些有改进空间，整体工作流因此更高效。 基于IoT的焊接监测让人员摆脱电子表格和人工文档，转而用IoT传感器采集焊接点数据，近乎零延迟完成处理分析，并可推送至移动终端便捷查看。 此类系统往往不止提供焊接质量细节，还能确认使用中的焊接工位数量、参数设置、某班次车间操作员等信息，帮助

自诞生以来，互联网以多种形式让人与人连接沟通。随技术进步，这种连接能力逐渐渗透至世界日常事务的其他层面。互联网与工业技术的融合催生了“工业4.0”新革命。IoT、机器学习（ML）、人工智能（AI）等领域的发展，使我们能构想并实现一个在可持续框架下运行、最大化资源利用、提升产品质量并降低生产总成本的工业体系。工业4.0不仅直接改变制造方式，还在重塑运输、安全等工业其他面向。本文将深入探讨工业4.0如何利用其工具（特别是IoT）保障人机双方安全。 理解基于IoT的工业安全基本理念 物联网指相互连接、能通过互联网收发数据的物理对象网络。设备从简单的光照传感器到复杂的自动化机械臂不等。它们共享数据并经