今天，工业4.0领域的企业面临着不断增长的需求，以变得更快、更智能、更精简和更有利可图。智慧城市、智能家居正在兴起，越来越多的工厂采用物联网技术实现自动化和智能化。物联网有可能颠覆各行各业的商业模式。如果实施得当，它可以简化流程并改进决策。并为利益相关者、合作伙伴和客户创造附加价值。毫无疑问，物联网是工业4.0的主要驱动力。什么是工业4.0？工业4.0是指制造/生产及相关行业的数字化转型过程，以创造更多价值。许多人认为当前的数字化转型趋势类似于第四次工业革命。工业4.0侧重于如何通过使用第三方平台技术、创新加速器和IT/OT（运营技术）来改造制造业。这意味着整合网络安全、大数据、增强现实/虚拟现实、云计算、自动化、人工智能和物联网等领域的尖端技术，对传统流程和功能进行数字化转型。其目的是让企业更智能、更快速、更有弹性和更敏捷。采用物联网的工业4.0的十大行业应用以下是采用物联网技术的一些工业4.0的主要用例：1.大数据和分析制造业通常会产生大量数据，这些数据可能来自物联网传感器、产量、销售预测和性能数据等。还必须处理一系列外部数据点和因素，例如市场条件、政治、气候等。但是，在有效存储、处理和利用这些数据时经常会出现问题。从历史上看，手动收集、组织和筛选数据一直是一个耗时费力的过程，更不用说收集和分析见解了。更糟糕的是，考虑到处理大数据的效率和熟练度，这是对人的能力和潜力的浪费。大数据和分析工具正在将业务运营的这一方面转变为虚拟实时运营，并显着提高应用智能。2.自主机器人虽然像人类一样聪明灵巧的人形机器人还有一段时间，但制造自动化已经出奇地成熟。机器人技术已广泛用于在各种生产线中执行重复性、高精度的任务。自动化机器人在制造业中可能带来的好处是深远的：促进连续生产，减少停机时间。确保工作人员的人身安全。通过快速、自主的决策提高效率和生产力如今，更先进的机器人甚至不需要人工操作。他们可以自己导航，也可以逐项列出并快速完成各种繁重的任务。3.模拟和数字孪生数字孪生是对现实世界对象的虚拟模拟，例如制造设施或整个生产设施。这些系统最常见的用例是运行旨在识别低效率和改进机会的模拟。它们还可以用于运行系统或机器在特定情况下执行的抢先测试。更重要的是，员工可以在进入真实场景之前使用VR设备进行培训和教育。当与人工智能和机器学习技术相结合时，这会特别有效。4.横向和纵??向系统集成横向集成确保企业的机器、物联网设备、流程和人员无缝协同工作。另一方面，垂直整合确保生产数据可供业务的不同部分使用和操作。最终目标是为需要它的企业创建无缝连接和组织范围内的可见性。数据应该在机器、员工甚至供应链或业务合作伙伴之间可用和共享。例如，这种互连可以帮助生产为供应链延迟做好准备。或者让销售人员根据他们的制造绩效做出决定。5.工业物联网在制造环境中，工业物联网通常与收集操作和环境数据的设备传感器相关联。这些传感器是主要的数据输入源，用于通知其他垂直行业并制定制造流程和技术决策。除了制造设备，它还可以应用于配套设施和系统，例如空气过滤和冷却系统。这种持续收集和共享数据是几乎所有其他物联网系统的基础。6.网络安全技术物联网在企业整体运营中的唯一主要缺点或许是互联系统越多，潜在的安全风险就越大。任何单个物联网设备都可能成为网络攻击的切入点，并迅速传播到业务运营堆栈中的所有其他设备和系统。但是，可以通过使用尖端的物联网网络安全系统来减轻这种风险。当今行业领先的物联网安全系统利用人工智能、机器学习和区块链等技术来自动响应攻击。这些智能安全系统可抵御各种攻击，从社会工程学到勒索软件再到DDoS。网络安全人员可以在不关闭整个系统的情况下隔离和清理物联网网络的一部分。此外，微调的配置和访问控制提高了整体安全性。7.云计算云计算为各行各业的组织带来了前所未有的可扩展性、灵活性和上市速度。云计算基础设施便宜、安全、快速，并且预先配置了数据冗余和业务连续性措施。企业可以将特定需求和业务流程外包给云平台，无论是SaaS、CaaS、IaaS还是XaaS。云制造甚至已经出现，支持跨地理位置分散的地点同时制造。数据可以无限期存储，包括客户在内的所有利益相关者都可以轻松快速地访问数据。从面向消费者的角度来看，云计算在速度、可用性和可靠性方面提供了许多好处。更不用说在采购、维护和运营基础设施时降低管理成本了。8.增材制造(AM)增材制造(AM)是3D打印的工业生产名称。3D打印本身就是通过逐层添加更多的材料来制作产品的过程。计算机辅助设计(CAD)或3D对象扫描仪可用于创建对象的数字模型，然后可以进行3D打印。这为制造商提供了更多机会，包括众包设计、创意和用户生成的内容。甚至人工智能也可以与大数据相结合，创造出由人工智能产生的创新或发明。9.AI和制造上面提到了AI在IIoT中的各种用途。可以公平地说，由于人工智能在速度、效率和自动化方面的潜力，它将不可避免地渗透到几乎所有数字技术中。人工智能已经广泛应用于预测市场趋势、供需，甚至维护。在大数据和机器学习的帮助下，人工智能的潜力只会越来越大。例如，机器可以独立于人工输入识别和解决低效问题。10.AR和VR由于期望和现实的不匹配，AR和VR的发展可能会遇到挫折。然而，它现在将作为一种跨越所有载体的变革性技术再次获得支持。AR技术可以让用户即时访问现场丰富的场景数据。例如，当管理员戴着AR设备走过仓库时，很容易看到某个包裹的信息。管理人员甚至可以收到即时警报、工具提示或有害物质警告。AR和VR技术都可用于使用身临其境的逼真模拟进行培训，并可与数字孪生相结合。为物联网在工业4.0中的到来做好准备很重要，因为物联网技术不仅适用于大型企业；中小企业也有很多用例。虽然智能工厂的理想比以往任何时候都更容易实现，但企业需要为工业4.0IoT的到来做好准备。
