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現(xiàn)在讓我們來看看其中的一些技術(shù)，以及它們對制造業(yè)的影響。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIOT）
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIOT）是工業(yè)4.0中最有前途和最值得討論的方面之一。 事實上，它基本上是工業(yè)4.0的支柱。
從廣義上講，它描述了一種將數(shù)字系統(tǒng)和物理系統(tǒng)連接起來的方法，以產(chǎn)生一種智能、透明和高效的基礎(chǔ)設(shè)施。你可能聽說過“智能工廠”這個詞，如果你能理解這個概念，你就知道它是制造業(yè)的未來。然而，如果不對數(shù)字物理系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行大量投資，我們就無法實現(xiàn)這一目標(biāo)。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工具允許工廠監(jiān)控自身的環(huán)境條件——濕度、溫度、照明控制等，并根據(jù)操作需要自動或通過遠(yuǎn)程人機(jī)交互進(jìn)行更改。不過，這還不是全部。
投資于IIoT技術(shù)的工廠也可以更好地了解其運營數(shù)據(jù)，例如，當(dāng)連網(wǎng)的物料搬運設(shè)備監(jiān)測到輸送帶移動產(chǎn)品的速度減慢或堵塞時，它可以充當(dāng)產(chǎn)品輸送量的調(diào)節(jié)器。
IIOT設(shè)備也使維護(hù)工作更加智能和主動。工廠設(shè)備能夠在需要維護(hù)時測量自己的性能并及時發(fā)出維護(hù)通知，這通常是在設(shè)備發(fā)生全面故障之前進(jìn)行。
工業(yè)4.0的用例則更多。事實上，它也延伸到以下每一個技術(shù)領(lǐng)域，并提供一種中樞系統(tǒng)，供其他技術(shù)一起工作。
云計算
物聯(lián)網(wǎng)是收集有意義數(shù)據(jù)的工具，而云則是數(shù)據(jù)移動的工具。首先，云平臺促進(jìn)了數(shù)據(jù)共享，包括跨多個生產(chǎn)設(shè)施、單個部門內(nèi)以及業(yè)務(wù)伙伴之間的數(shù)據(jù)共享。
與云計算結(jié)合使用的一些術(shù)語包括邊緣計算和霧計算，它們彼此很相似，并且依賴于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)所提供的互聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施。霧計算是指在許多節(jié)點（包括工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備）上分散的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，而邊緣計算則是將智能收集和分析移向操作的邊緣，并靠近數(shù)據(jù)源。
大數(shù)據(jù)和分析
簡而言之，大數(shù)據(jù)是分析從各種來源收集信息的過程。工業(yè)控制系統(tǒng)和連網(wǎng)機(jī)器是兩個潛在來源。其他包括客戶關(guān)系管理軟件、企業(yè)規(guī)劃平臺，甚至從網(wǎng)絡(luò)流量、搜索引擎結(jié)果、社交媒體、客戶服務(wù)交互等收集到的數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)和分析的最終目標(biāo)是在實時或接近實時的情況下做出更多決策。毫不奇怪，70%最成功的分銷公司都將某種分析能力融入了其企業(yè)規(guī)劃系統(tǒng)中。
人工智能和自主機(jī)器人
正如我們已經(jīng)看到的那樣，大多數(shù)的這些技術(shù)都像俄羅斯套娃一樣相互嵌套。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備向云端提供實時信息，而云則將這些數(shù)據(jù)信息分發(fā)到分析平臺以及其他需要的地方，同時，大數(shù)據(jù)則為多個設(shè)施、合作伙伴甚至行業(yè)提供了進(jìn)行更緊密協(xié)作和信息共享的手段。
人工智能正在幫助智能制造商和工廠將上述每項技術(shù)結(jié)合起來，讓我們更接近一個沒有人為錯誤和不必手工操作的世界。正如我們所知，人工智能在預(yù)測客戶行為、預(yù)測機(jī)器故障、自動化庫存流程和原材料重新訂購等方面正變得不可或缺。
未來更有潛力。生成式設(shè)計正逐漸成為一種在某些固定參數(shù)下創(chuàng)建更高效產(chǎn)品設(shè)計的方法。它的工作原理如下：人類工程師使用生成設(shè)計軟件來指定諸如材料使用、最終設(shè)計的期望公差甚至成本要求等參數(shù)，然后，程序中的人工智能生成一個或多個符合所需標(biāo)準(zhǔn)的物理設(shè)計。
隨著人工智能逐漸成熟，我們正在見證包括機(jī)器人技術(shù)在內(nèi)的自主技術(shù)的擴(kuò)散。協(xié)作機(jī)器人，也被稱為cobots，是一種吸引機(jī)器人工廠的重要技術(shù)。Cobots與人類工人一起工作，可以有效減輕體力勞動者的負(fù)擔(dān)。
在裝配工廠中，協(xié)作機(jī)器人可以舉起和搬運重物，如發(fā)動機(jī)零件或汽車面板，而人類工人則從事精細(xì)和靈巧的工作，如將其焊接到位。
在其他工廠環(huán)境中，我們可以期望cobots執(zhí)行更重要的檢查任務(wù)和其他需要相當(dāng)注重細(xì)節(jié)以及錯誤代價高昂的任務(wù)。
增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）
增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）技術(shù)是一種在各種制造相關(guān)領(lǐng)域具有巨大潛力的技術(shù)。事實上，像微軟HoloLens 和Google Glass這樣的AR設(shè)備正在瞄準(zhǔn)那些希望提高員工生產(chǎn)效率、安全性和準(zhǔn)確性的行業(yè)巨頭。
在一個制造工廠里，AR頭戴裝置讓技術(shù)人員和工程師可以將示意圖和裝配說明直接投射在現(xiàn)實世界中。想想在裝配汽車的某個階段，配備了AR的工人可以在其視野內(nèi)看到汽車的詳細(xì)“分解”視圖。維修技術(shù)人員可以將手冊和詳細(xì)檢查清單放在他們的視野中，以確保他們不會錯過任何步驟。
增強(qiáng)現(xiàn)實允許進(jìn)行極其詳細(xì)的模擬，以映射真實世界，而不會有同樣的損壞或設(shè)備故障風(fēng)險。機(jī)器操作員可以驗證校準(zhǔn)設(shè)置，而不會有損壞機(jī)器的風(fēng)險，并且由于減少了真實世界的反復(fù)試驗，還縮短了啟動時間。
增材制造
包括3D打印在內(nèi)的增材制造，要像上一代制造技術(shù)，如注塑成型那樣具有可擴(kuò)展性，還有很長的一段路要走。然而，它正在迅速從小眾應(yīng)用擴(kuò)展到可能在不久的將來，成為世界各地制造商的常規(guī)業(yè)務(wù)。
將增材制造付諸實施的最吸引人的方法之一是快速原型制作。考慮使用生成式設(shè)計和3D打印的好處，以便在加速生產(chǎn)之前，在現(xiàn)實世界中快速生產(chǎn)和測試產(chǎn)品。之后，許多用于原型制作的3D打印機(jī)材料——被稱為細(xì)絲——可以回收再利用。
樹脂、尼龍、聚苯乙烯和塑料——如ABS和PLA塑料——是當(dāng)今3D打印中最常用的一些材料。然而，工業(yè)規(guī)模的打印機(jī)也可以很容易地生產(chǎn)出由鋁、鋼和其他金屬制成的替換零件，并且公差越來越小，設(shè)計越來越精細(xì)。甚至木材、石頭和竹子也可以與生態(tài)塑料一起用作環(huán)保產(chǎn)品的打印纖維，并具有無可否認(rèn)的觸覺吸引力。
橫向和垂直系統(tǒng)集成
最終，這些技術(shù)發(fā)展領(lǐng)域中的每一個都有著相同的目標(biāo)：部門和員工職能之間、多個公司和供應(yīng)鏈合作伙伴之間的凝聚力。達(dá)到這種橫向和垂直系統(tǒng)集成需要強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)物理基礎(chǔ)設(shè)施，例如，真正的智能工廠可能需要以下每種類型的系統(tǒng)集成：
▲來貨分配，如剛拉來的貨物，從卡車上裝載到自動滾筒上，并通過射頻識別掃描器。這些掃描器會自動驗證計數(shù)，并將信息發(fā)送到智能設(shè)施系統(tǒng)。該系統(tǒng)將貨物轉(zhuǎn)移到任何需要的地方——無論是臨時儲存還是直接轉(zhuǎn)移到裝配車間。
▲在共享供應(yīng)鏈中協(xié)同工作的多個企業(yè)可以參與系統(tǒng)集成，以實現(xiàn)零件重新排序的自動化，并同步其提貨和交貨計劃。
▲多個工業(yè)系統(tǒng)以一種被稱為“數(shù)字雙胞胎”的新興趨勢結(jié)合在一起。制造企業(yè)的生存和死亡都是根據(jù)其經(jīng)營活動的精細(xì)程度來決定的，這意味著不需要有多余的庫存。企業(yè)規(guī)劃軟件根據(jù)過去和現(xiàn)在的合作伙伴和客戶數(shù)據(jù)得出關(guān)于未來庫存水平的最佳結(jié)論。自動化制造系統(tǒng)調(diào)用數(shù)字原理圖——數(shù)字雙胞胎——并將它們發(fā)送到工廠設(shè)備。然后，計算機(jī)化的裝配和搬運設(shè)備工作，直到需求得到滿足。
工廠內(nèi)部的垂直系統(tǒng)集成以及合作伙伴之間的橫向系統(tǒng)集成是制造業(yè)不可避免的未來。這種互聯(lián)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)意味著更精簡、更高效的生產(chǎn)，它還以更低的錯誤率以及部門和合作伙伴之間更少的傳輸錯誤來顯著節(jié)省成本。
實現(xiàn)這一未來需要工業(yè)控制系統(tǒng)和數(shù)字管理平臺之間的兼容性，反過來，這需要合作伙伴之間的協(xié)作或API的使用。然而，一旦各方都明白了這些好處，就很容易克服這些障礙。
工業(yè)4.0中的網(wǎng)絡(luò)安全
當(dāng)然，所有這些連接都引發(fā)了對網(wǎng)絡(luò)安全的嚴(yán)重?fù)?dān)憂，并反過來產(chǎn)生了旨在保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)、客戶信息和運營數(shù)據(jù)免受窺探的新技術(shù)。
為了保持先進(jìn)制造基礎(chǔ)設(shè)施的安全，需要解決幾個關(guān)鍵問題。必須執(zhí)行身份驗證并對工廠網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)實施訪問控制；合作伙伴之間可靠且加密的通信對于保護(hù)傳輸中的數(shù)據(jù)至關(guān)重要；存儲和分析工業(yè)信息的數(shù)據(jù)中心需要有強(qiáng)大的數(shù)字和物理保護(hù)，以防止?jié)撛诘暮诳腿肭帧?br data-filtered="filtered" style="margin: 0px; padding: 0px; max-width: 100%; outline: 0px; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important;" />
這些技術(shù)中的一些仍然較新，以至于它們的安全性沒有引起足夠的重視。即使是工業(yè)規(guī)模的加熱和冷卻設(shè)備，如果它利用IIoT進(jìn)行遠(yuǎn)程操作和診斷，也是一個潛在的故障點，很容易被網(wǎng)絡(luò)犯罪分子利用。
在智能工廠和供應(yīng)鏈上進(jìn)行更廣泛的協(xié)作意味著要非常謹(jǐn)慎地審查設(shè)備以及硬件和軟件的供應(yīng)商。微軟、亞馬遜、IBM、思科、通用電氣和甲骨文等主要科技公司都在為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和未來工業(yè)提供連網(wǎng)解決方案。然而，最終取決于設(shè)施經(jīng)理、首席技術(shù)官和首席執(zhí)行官是否充分了解底層技術(shù)，以便在選擇合作伙伴時做出明智、合理的決策。
工業(yè)4.0將改變世界
將這些技術(shù)視為另一場工業(yè)革命的開端是正確的，它們共同代表了整個制造業(yè)自上而下的重新構(gòu)想。不過，不要認(rèn)為它們是未來技術(shù)——它們存在，并為那些認(rèn)識到它們潛力的公司提供競爭優(yōu)勢。
