工業(yè) 4.0 的目的

工業(yè) 4.0 正在從根本上改變企業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品的方式。這場革命的發(fā)生得益于將物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、計算、云計算數(shù)據(jù)分析、機器學習人工智能和深度學習等技術(shù)整合到企業(yè)運營中。所謂的智能工廠配備了創(chuàng)新型傳感器、軟件和機器人系統(tǒng)，可收集和分析大量信息。對這些數(shù)據(jù)進行分析，有助于做出改進生產(chǎn)的決策。如果將生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)與來自企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)、供應(yīng)鏈和客戶需求的運營數(shù)據(jù)相結(jié)合，對生產(chǎn)和實際需求的了解就會更加深入。

許多人不禁要問，工業(yè) 4.0 有什么用，是否真的有必要。實際上，所有這些數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用對于實現(xiàn)流程自動化和進行可靠的預測性維護至關(guān)重要。通過大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)進行大量分析，4.0 技術(shù)可以改變傳統(tǒng)生產(chǎn)方式。如果我們將這些工具結(jié)合起來，對生產(chǎn)的實時控制程度就能提供可靠的生產(chǎn)，從而減少工業(yè)設(shè)備的停機時間。

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備的融入有助于我們提高流程生產(chǎn)率和流程質(zhì)量。在質(zhì)量控制領(lǐng)域，人工視覺與人工智能相結(jié)合，使我們能夠擺脫傳統(tǒng)模式，獲得更高的錯誤檢測能力，從而保證產(chǎn)品質(zhì)量。得益于機器學習算法，我們現(xiàn)在能夠?qū)崟r檢測整個生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的錯誤，并在不增加更多部件的情況下將有缺陷的部件從裝配線上移除。由于最大限度地減少了客戶廢品率，這一過程有助于降低生產(chǎn)成本。

第四次工業(yè)革命中的互聯(lián)互通

流程優(yōu)化是企業(yè)和組織生態(tài)系統(tǒng)面臨的一項巨大挑戰(zhàn)。未能適應(yīng)工業(yè)自動化的國家的工業(yè)部門將在市場競爭中處于明顯劣勢，產(chǎn)品利潤率較低，其生存機會和潛力將被削弱。

為了實現(xiàn)這一目標，需要使用相關(guān)技術(shù)，如 5G 網(wǎng)絡(luò)，以實現(xiàn)設(shè)備之間的快速數(shù)據(jù)傳輸。隨著 AGV 機器人的應(yīng)用，倉儲物流領(lǐng)域正在發(fā)生一場徹底的革命。

工業(yè) 4.0 中的網(wǎng)絡(luò)安全

保護生產(chǎn)過程中最敏感信息的安全，尤其是客戶數(shù)據(jù)的安全，是我們在未來幾十年面臨的巨大挑戰(zhàn)之一。如今，獲取最敏感的客戶數(shù)據(jù)比搶劫銀行更有利可圖。從競爭對手的生產(chǎn)流程和數(shù)據(jù)分析中獲取機密信息也是如此。

工業(yè) 4.0 轉(zhuǎn)型的影響

企業(yè)的技術(shù)轉(zhuǎn)型時代使得對產(chǎn)品或客戶的反應(yīng)更加多樣化，同時也增加了業(yè)務(wù)成果。研究表明，集成了信息技術(shù)系統(tǒng)的智能工廠可將產(chǎn)能提高 20%。智能組織開發(fā)的生產(chǎn)形式更加靈活、快速、高效，分析能力更強。

當然，工業(yè)生產(chǎn)過程的數(shù)字化也會影響到員工，改善工人自身的健康和安全。然而，他們并不是唯一的受害者?，F(xiàn)在，各組織使用軟件來管理其生產(chǎn)方法，使其更具預測性并實時做出決策。

我們看到，在 "互聯(lián)工業(yè) "時代，為客戶提供個性化產(chǎn)品可以滿足他們的個性化需求，提高他們對產(chǎn)品消費和公司本身的滿意度。這要歸功于大數(shù)據(jù)的運作方式和工業(yè) 4.0 中物聯(lián)網(wǎng)的實施。

舉例說明工業(yè) 4.0 的重要性

生產(chǎn)流程的調(diào)整會影響工業(yè)領(lǐng)域的所有技術(shù)。信不信由你，它也會影響我們的社會。在過去十年中，客戶與公司之間的溝通方式逐漸發(fā)生了變化，用戶體驗也隨之改變。先進技術(shù) 4.0 對企業(yè)運營的影響就是一個例子。

物流 4.0 改變了內(nèi)部和外部供應(yīng)鏈，使重復乏味的流程機器人化。我們可以說，今天的物聯(lián)網(wǎng)讓我們忘記了繁瑣的庫存。由巴塞羅那的一家機器人公司 Pal Robotics 開發(fā)的機器人應(yīng)用，如 StockBot，利用 RFID 標簽實現(xiàn)了庫存控制自動化。

最突出的案例可能要數(shù)電子商務(wù)配送服務(wù)了。在那里，倉庫物流規(guī)劃和產(chǎn)品可追溯性需要通過使用物聯(lián)網(wǎng)進行高效、優(yōu)化的管理。你能想象亞馬遜用人工方式管理退貨區(qū)嗎？

控制大流行病、瘟疫的演變，控制我們所處的氣候緊急情況，或者控制能源消耗。這些都是我們社會的決定性因素，如果沒有先進的數(shù)字工具與巨大的數(shù)據(jù)庫進行信息交叉比對，就不可能對這些因素進行分析。

正如我們所看到的，數(shù)字自動化并不只涉及工業(yè)領(lǐng)域，盡管智能工廠的利潤大幅增長總是令人印象深刻。增材制造、將人工視覺和人工智能融入?yún)f(xié)作機器人技術(shù)，以及影響和改善生產(chǎn)流程的工藝規(guī)劃和模擬工具，都是如此。