迎接工業4.0：智能製造的7大關鍵趨勢

資本實驗室·今日創新觀察

聚焦前沿科技創新與傳統產業升級

張珂

當前，通用物聯網設備正在改變工業管理與運營，用於特定行業的物聯網設備也在變得更加強大。

同時，物聯網通過與自動化技術、人工智慧和雲計算的組合用用，真正實現了傳統工業向智能製造的轉變。

在這一轉變過程中，數字孿生、人機交互、預測性維護、網路安全、彈性變化、自動化和邊緣計算正在成為智能製造的七個關鍵趨勢。

這些趨勢也將極大地改變製造業中機器與機器、人與機器、人與人、預測與操作、管理與運營之間的關係，推動工業4.0時代的到來。

1.數字孿生的「接管」

數字孿生（Digital Twin）是充分利用物理模型、感測器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的模擬過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。

數字孿生提供了與工業部門中使用的物理組件相對應的虛擬對象。例如，製造汽車的機器人手臂可以使用數字孿生進行監控，數字孿生收集有關機械手臂操作的數據，並提供有關需要定期維護或更換的組件的信息。

數字孿生可以使預測性維護更加容易，並提供有價值的可視化功能以提高效率。雖然有很多方法可以收集和管理物聯網信息，但數字孿生提供了一種更為直觀而強大的方法。

2.創新的人機界面

計算機屏幕，甚至是更原始的顯示器仍然在工業領域佔主導地位，但這種情況正在改變。

在查看設備組件時，增強現實應用可以提供更有價值的反饋，並為員工提供有關製造設備的物聯網衍生信息，使公司能夠更好地進行管理與維護；虛擬現實也可以使用更傳統的技術為工作人員提供強大的可視化功能。

VR和AR通常針對特定任務量身定製，隨著頭戴設備和智能眼鏡的普及與價格下降，這些技術將更受歡迎，特別是在工業環境中。

3.更好的預測性維護

多年來，預測性維護在工業環境中一直扮演著日益重要的角色，物聯網組件的持續增長也提供了比以前更多的信息。

結合機器學習和其他人工智慧工具，現代工業軟體比過去憑藉個人經驗判斷確定何時需要更換設備部件更加有效。

與其他技術不同，預測性維護的好處很容易計算。作為一種工業物聯網技術，預測性維護一定會成為未來工業管理人員的優秀助手。

4.網路安全投資愈發重要

在早期階段，物聯網在執行任務的過程中時常會出現雜亂無章的情況。同時，對於許多公司而言，安全設備並不被視為重中之重。

現在這種情況正在改變，那些即將或已經投資物聯網的公司正在越來越多地採取措施確保新的投資免受網路攻擊。

這種改變的部分原因是因為現在的網路攻擊越來越猖獗，越來越有利可圖，而安全防範較低的工業設備尤其誘人。

製造業公司面臨的挑戰之一就是確保他們使用正確的安全條例並確保所有操作的合規性，因為沒有一步到位的解決方案可以100%保護設備免受攻擊者的「入侵」。

5.更靈活的轉變

由於工業設備停機成本很高，因此，通常情況下，企業會儘可能避免硬體和軟體的升級與改造，因此，工業企業的變革有時候會非常緩慢。

然而，全面提升效率將迫使企業採取更加靈活的方式進行運營。物聯網與人工智慧分析有時會導致令人驚訝的結果，因為人工智慧對於發現那些人類可能永遠不會探索的相關領域非常重要。

實體工業的長期轉變將會找到更快速適應信息化的方法，而且這一舉措在未來幾年中將繼續增加。

6.更高效的自動化技術

自動化一直是工業的核心，數字技術正在擴展這一趨勢。企業現在可以依靠低成本設備來補充更廣泛的製造組件，而不是投資昂貴的重型設備。

隨著自動化系統繼續證明其價值，企業將會投入更多資金，並看到顯著的效率提升和更低的勞動力成本。

然而，工人招聘仍將保持強勁，因為即使是高度自動化的系統也需要人們監控進度，並尋找最大限度提高效率的方法。

7.更及時的邊緣計算

物聯網組件收集的大量數據可能令人咋舌，而物聯網應用程序中的瓶頸之一就是確保系統能夠實時監控必要的信息。

因此，物聯網運營的一個強大組件將依賴於邊緣計算設備，這些設備可在數據被發送到更集中的伺服器之前收集、處理並分析數據。

雖然伺服器或場外雲解決方案的投資將繼續增加，但邊緣設備將在未來得到重大投資，並緩解當今工業環境中常見的一些處理壓力。

（參考信息：technative）

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