第四次工業革命正在順利進行——這要歸功于幾年前我們作為科幻小說而寫下的技術融合。以前的工業革命集中在引入一些新的工具和流程，但工業4.0需要在組織內部進行前所未有的系統集成，并以改善協作和數據共享為名在合作伙伴之間進行明智投資。

現在讓我們來看看其中的一些技術，以及它們對制造業的影響。

什么是工業4.0？

要了解工業4.0及其發展方向，需要首先了解我們曾經走過的發展歷程。以下是前三次工業革命的簡單描述：

? 工業1.0：在18世紀后期和19世紀，制造業通過引入更高效的工具和工藝，包括蒸汽機，甚至動物輔助機械設備，將注意力集中在優化勞動力上。

? 工業2.0：在20世紀初，鋼鐵和電力的使用開始在工廠出現。電氣化設備的出現催生了裝配線，極大地提高了產品產量和整體生產效率。

? 工業3.0：直到20世紀50年代末的第三次工業革命，制造商才開始將其電力制造基礎設施與計算機控制和數字系統結合起來。工業3.0為第四次工業革命預期的真正自動化未來埋下了種子。

每一個不同的制造時代都使用當時可用的工具解決了當時的問題。然而，它們都有一個共同點，那就是尋求制造系統之間的更大互連性，提高信息的可訪問性和透明度，更快、更高效的生產模式，以及引進需要更少人工干預的設備。

工業4.0是前幾個制造時代的必然結果，但更令人印象深刻的是，它的潛力是如此巨大，以至于它的許多獨立創新都值得分別進行更詳細的探索。

工業物聯網（IIOT）

工業物聯網（IIOT）是工業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4.0的支柱。

從廣義上講，它描述了一種將數字系統和物理系統連接起來的方法，以產生一種智能、透明和高效的基礎設施。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的未來。然而，如果不對數字物理系統和物聯網設備進行大量投資，我們就無法實現這一目標。

工業物聯網工具允許工廠監控自身的環境條件——濕度、溫度、照明控制等，并根據操作需要自動或通過遠程人機交互進行更改。不過，這還不是全部。

投資于IIoT技術的工廠也可以更好地了解其運營數據，例如，當連網的物料搬運設備監測到輸送帶移動產品的速度減慢或堵塞時，它可以充當產品輸送量的調節器。

IIOT設備也使維護工作更加智能和主動。工廠設備能夠在需要維護時測量自己的性能并及時發出維護通知，這通常是在設備發生全面故障之前進行。

工業4.0的用例則更多。事實上，它也延伸到以下每一個技術領域，并提供一種中樞系統，供其他技術一起工作。

01云計算

物聯網是收集有意義數據的工具，而云則是數據移動的工具。首先，云平臺促進了數據共享，包括跨多個生產設施、單個部門內以及業務伙伴之間的數據共享。

與云計算結合使用的一些術語包括邊緣計算和霧計算，它們彼此很相似，并且依賴于工業物聯網所提供的互聯基礎設施。霧計算是指在許多節點（包括工業物聯網設備）上分散的網絡體系結構，而邊緣計算則是將智能收集和分析移向操作的邊緣，并靠近數據源。

02大數據和分析

簡而言之，大數據是分析從各種來源收集信息的過程。工業控制系統和連網機器是兩個潛在來源。其他包括客戶關系管理軟件、企業規劃平臺，甚至從網絡流量、搜索引擎結果、社交媒體、客戶服務交互等收集到的數據。

大數據和分析的最終目標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規劃系統中。

03人工智能和自主機器人

正如我們已經看到的那樣，大多數的這些技術都像俄羅斯套娃一樣相互嵌套。工業物聯網設備向云端提供實時信息，而云則將這些數據信息分發到分析平臺以及其他需要的地方，同時，大數據則為多個設施、合作伙伴甚至行業提供了進行更緊密協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結合起來，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，人工智能在預測客戶行為、預測機器故障、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。生成式設計正逐漸成為一種在某些固定參數下創建更高效產品設計的方法。它的工作原理如下：人類工程師使用生成設計軟件來指定諸如材料使用、最終設計的期望公差甚至成本要求等參數，然后，程序中的人工智能生成一個或多個符合所需標準的物理設計。

隨著人工智能逐漸成熟，我們正在見證包括機器人技術在內的自主技術的擴散。協作機器人，也被稱為cobots，是一種吸引機器人工廠的重要技術。Cobots與人類工人一起工作，可以有效減輕體力勞動者的負擔。

在裝配工廠中，協作機器人可以舉起和搬運重物，如發動機零件或汽車面板，而人類工人則從事精細和靈巧的工作，如將其焊接到位。

在其他工廠環境中，我們可以期望cobots執行更重要的檢查任務和其他需要相當注重細節以及錯誤代價高昂的任務。

04增強現實（AR）

在一個制造工廠里，AR頭戴裝置讓技術人員和工程師可以將示意圖和裝配說明直接投射在現實世界中。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看到汽車的詳細“分解”視圖。維修技術人員可以將手冊和詳細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。

增強現實允許進行極其詳細的模擬，以映射真實世界，而不會有同樣的損壞或設備故障風險。機器操作員可以驗證校準設置，而不會有損壞機器的風險，并且由于減少了真實世界的反復試驗，還縮短了啟動時間。

05增材制造

包括3D打印在內的增材制造，要像上一代制造技術，如注塑成型那樣具有可擴展性，還有很長的一段路要走。然而，它正在迅速從小眾應用擴展到可能在不久的將來，成為世界各地制造商的常規業務。

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。考慮使用生成式設計和3D打印的好處，以便在加速生產之前，在現實世界中快速生產和測試產品。之后，許多用于原型制作的3D打印機材料——被稱為細絲——可以回收再利用。

樹脂、尼龍、聚苯乙烯和塑料——如ABS和PLA塑料——是當今3D打印中最常用的一些材料。然而，工業規模的打印機也可以很容易地生產出由鋁、鋼和其他金屬制成的替換零件，并且公差越來越小，設計越來越精細。甚至木材、石頭和竹子也可以與生態塑料一起用作環保產品的打印纖維，并具有無可否認的觸覺吸引力。

06橫向和垂直系統集成

最終，這些技術發展領域中的每一個都有著相同的目標：部門和員工職能之間、多個公司和供應鏈合作伙伴之間的凝聚力。達到這種橫向和垂直系統集成需要強大的網絡物理基礎設施，例如，真正的智能工廠可能需要以下每種類型的系統集成：

▲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，并將信息發送到智能設施系統。該系統將貨物轉移到任何需要的地方——無論是臨時儲存還是直接轉移到裝配車間。

▲在共享供應鏈中協同工作的多個企業可以參與系統集成，以實現零件重新排序的自動化，并同步其提貨和交貨計劃。

▲多個工業系統以一種被稱為“數字雙胞胎”的新興趨勢結合在一起。制造企業的生存和死亡都是根據其經營活動的精細程度來決定的，這意味著不需要有多余的庫存。企業規劃軟件根據過去和現在的合作伙伴和客戶數據得出關于未來庫存水平的最佳結論。自動化制造系統調用數字原理圖——數字雙胞胎——并將它們發送到工廠設備。然后，計算機化的裝配和搬運設備工作，直到需求得到滿足。

工廠內部的垂直系統集成以及合作伙伴之間的橫向系統集成是制造業不可避免的未來。這種互聯系統網絡意味著更精簡、更高效的生產，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省成本。

實現這一未來需要工業控制系統和數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。

07網絡安全

當然，所有這些連接都引發了對網絡安全的嚴重擔憂，并反過來產生了旨在保護知識產權、客戶信息和運營數據免受窺探的新技術。

為了保持先進制造基礎設施的安全，需要解決幾個關鍵問題。必須執行身份驗證并對工廠網絡和網絡物理系統實施訪問控制；合作伙伴之間可靠且加密的通信對于保護傳輸中的數據至關重要；存儲和分析工業信息的數據中心需要有強大的數字和物理保護，以防止潛在的黑客入侵。

這些技術中的一些仍然較新，以至于它們的安全性沒有引起足夠的重視。即使是工業規模的加熱和冷卻設備，如果它利用IIoT進行遠程操作和診斷，也是一個潛在的故障點，很容易被網絡犯罪分子利用。

在智能工廠和供應鏈上進行更廣泛的協作意味著要非常謹慎地審查設備以及硬件和軟件的供應商。許多科技公司都在為工業物聯網和未來工業提供連網解決方案。然而，最終取決于設施經理、首席技術官和首席執行官是否充分了解底層技術，以便在選擇合作伙伴時做出明智、合理的決策。

將這些技術視為另一場工業革命的開端是正確的，它們共同代表了整個制造業自上而下的重新構想。