与前三场革命一样，工业4.0旨在利用最新技术改造制造业。这一次，是先进的信息和通信技术创造了物联网。工业4.0将物联网与人工智能、机器学习和机器人技术相结合，实现制造数字化。物联网是工业4.0战略的关键部分，旨在创建灵活且互联的数字工厂，促进系统各部分之间的通信。物联网、人工智能和大数据等当今技术的最佳方面是它们的应用范围。这些技术适用于工厂车间和其他领域，例如规划和管理。制造商甚至可以将客户和业务合作伙伴整合到价值和业务流程中。如您所见，工业物联网(IIoT)具有改进制造业的巨大潜力。今天，几乎所有工厂都使用自动化和机器人。人工智能的使用也在加速，这提高了自动化和制造效率。随着制造商寻找拥抱物联网和工业4.0的方法，到2027年智能制造市场预计价值将达到2282亿美元。以下是该行业朝着这一目标迈进的一些方式。制造自动化中的物联网网络物理系统(CPS)是工业4.0所设想的智能工厂的核心。CPS是一种在制造的所有部分都使用传感器和软件的系统。这些部分可能是机器、车辆、路线、库存和工厂本身。传感器记录并保存数据，然后由计算机处理这些数据以做出决策。这些决策通过执行器和人机界面(HMI)直接影响物理系统。CPS使用工业物联网改进自动化机器。常规自动化机器使用该软件独立工作。相比之下，CPS收集数据并与工厂的所有资产和区域共享数据。云计算用于分析这些数据以做出优化系统的决策。企业还可以使用AI和ML根据以前的结果进行更智能的优化。CPS与物联网相辅相成，打造智能工厂。这些具有竞争力的工厂减少了停机时间、提高了效率、创造了更好的产品并提高了生产力。在制造业中实施物联网的工厂报告成本降低和质量提高。物联网和工业4.0的三大优势预测性维护维护是任何工厂经理最头疼的问题。与此相关的停机时间和成本可能代价高昂。传统的日常维护方法效率低下，增加了机床破损和磨损的风险，进而增加了成本。预测性维护系统使用物联网获取有关服务中每个资产的实时信息。根据这些信息，系统可以预测何时进行资产维护。制造工厂拥有相互关联的系统，其中有多种因素发挥作用。一个位置的负载、设计和过程更改可能会影响整个工厂。基于物联网的预测性维护和云计算在这种情况下非常有用。该系统使用来自工厂周围资产的数据来预测维护需求。具有物联网的智能维护管理系统也可以使用人工智能和机器学习。这些可以考虑到所有系统对制造的影响，以便随着时间的推移做出更准确的预测。预测性维护因其对底线的影响而受到特别关注。根据麦肯锡的一份报告，预测性维护可以降低10-40%的成本和50%的停机时间。这些改进会影响工厂效率，甚至会降低间接成本。为了保持竞争力，明天的数字工厂将不可避免地找到预测性维护。智能物流管理在Covid-19大流行期间，制造业面临着前所未有的条件，包括社交距离要求、工人短缺和劳动力规模限制。所有这些条件都会极大地影响工厂和仓库。物流是任何企业的命脉。在跨多个行业的物流面临挑战的时候，世界遭受了供应链中断。这些大规模的中断需要转向更智能的物流管理。工厂可以在物流的许多领域使用物联网。从库存和材料处理到内部运输和运输，物联网可以帮助提高物流管理的准确性和效率。物联网在这些领域提供帮助的主要方式是通过资产的实时位置和状况数据。这有助于优化使用和库存、更好的资产跟踪和材料处理系统，并减少事故和资产损失。有关生产和运输的信息可以与合作伙伴和客户共享。亚马逊的仓库使用物联网和机器人技术来优化他们的系统，人类与连接的机器人协同工作。人与技术相结合的方法使亚马逊成为仓储领域的领导者。期待其他企业遵循他们的成功模式向前发展。随着工业4.0的发展，预测性维护市场预计在2021年至2030年将以31%的复合年增长率增长。大数据和云计算实时数据收集是数字化工厂和物联网应用的关键优势。所有工厂资产上的传感器都会收集大量有价值的数据。这些数据可以提供对工厂性能的重要见解。目前，只有一小部分数据真正用于决策。这些决定可能与生产、库存水平或预测的变化有关。借助云计算和大数据，企业可以从数据中获得宝贵的见解。工厂中的物联网和CPS确保您拥有来自所有系统的数据。云计算将这些数据转换为有用的信息。通过可视化和相关性分析，可以识别问题并创建有关原因的假设。实施为解决问题而创建的解决方案以检验假设。人工智能用于计算变化的影响和参数的最佳范围。这种数据流和高级分析有助于解码复杂的制造流程和系统。数字工厂的未来：IIoT和工业4.0IIoT和工业4.0正在为制造业创造新的机遇和可能性。数字工厂是制造业的未来，早期采用者将拥有优势。不过，重要的是要记住，其中许多技术都在不断改进。企业必须提前计划并制定技术采用战略以保持竞争力。
