物联网

工业4.0:制造商的转折点

在挪威的一家海鲜加工厂内:机器，而不是人，评估鲑鱼的质量，称重和分级，并分配给生产单位。很快，机器还将计算出将鱼运送到各自目的地所需的冰量。

千里之外，在德国的另一家制造工厂:机器生产数以百万计的可编程逻辑控制(plc)，这些可编程逻辑控制可以使从船舶、汽车、农业设备到世界各地的整个生产中心的机器自动化。工厂生产的定制产品产量99.99885%无缺陷!

运营这两家工厂的共同之处在于上面描述的“智能工厂”生态系统，即物理基础设施由信息和通信技术提供动力，这些技术从景观中的数据中获得见解。在这里，自动化是由洞察提供动力的，它使业务流程得以执行，并在最少的人工干预下交付编程输出。这种建立在工业物联网(IIoT)基础上的信息物理环境，是第四次工业革命的基础，而第四次工业革命正在给制造业带来前所未有的“智能”。

全面优化精益生产

行业4.0通过为生产，订单管理和装运的即时（JIT）实践创造有利环境来改造工厂如何运作。它不仅互连拆互车间的子系统，而且还建立了装配线或处理单元之间的数字链路，以及产品设计办公室，物流服务，供应链和利益相关者。除了最大限度地降低运营浪费之外，一个“连接”植物生产高质量的产品生产周期并满足客户对产品种类的需求。

传感器，数据和分析的相互作用是该革命的催化剂。

传感器

连接的工厂实时跟踪劳动，材料，机器和可移动资产的位置。IIT通过将制造执行系统（MES）和ERP系统与嵌入式设备和用于实时通信的过程仪器集成来数字化生产环境。例如，可以嵌入智能标签以将生产设施的备件箱转换为自动垃圾箱，其数字记录位置和内容，并在需要补充时进行通信。

自动驾驶汽车、用于运输和材料处理的地理围栏系统、用于工业安全和安全的危险监测解决方案，以及管理空气、水和产品质量的远程质量控制工具，都依赖于传感器和通信技术来优化功能。连接组件、传感器和控制器的网络提供了大量各种形式和格式的有用数据。

数据

机器和企业系统之间的无缝数据流统一整个制造过程。大数据工具消耗数据驻留在任何地方 - 有时即使在制造工厂外的环境中 - 以及结构化，非结构化和半结构化格式，以提供对生产环境的可视性。它有助于提高动态制造业务。智能设备和行业4.0技术解决方案授权制造商以无视规模经济，组装定制产品或处理小型生产经营，有利可图。

灵活的操作和来自人、系统对系统和人的通信协议的实时数据通过制造前和生产中及时的干预提高了质量和可靠性。工业物联网利用数据驱动自组织生产线。在自动垃圾箱的情况下，当传感器触发补充请求时，订单管理系统中的数据响应需求。基于物联网设备的实时数据实现生产计划和供应链活动的同步，使物料能够及时到达仓库。

云计算使智能工厂能够成本有效地生成，处理和存储大数据集。可扩展和安全的云架构满足连接生态系统的要求。但是，原始数据提供有限的好处。需要复杂的分析模型来将大数据进行货币化并预测要求。

分析

IIOT的价值超越了自动测量，传感和控制操作。先进的分析工具和认知模型智能地应用大数据，为明天的工厂创造一个响应和自我修复的环境。预测分析工具利用客户，供应商，设备和生产数据的可操作智能。

预测分析最小化了更换设备和资产维护的停机时间。模拟防止了新产品的失效。值得注意的是，通过准确预测成品的寿命和维护需求，分析可以帮助oem增加售后服务的收入。

自动化的维护、订购、接收、组装、运输和售后服务确保了灵活性，而分析驱动了自我优化。回到自动仓库的例子，传感器信息和自动订单数据管理使JIT库存战略成为可能，分析框架可以识别出进一步提高效率和降低成本的领域——通过重新安排生产线上的顺序，重新配置使用该部件的产品，或者用更经济的部件替换。

工业4.0帮助制造生态系统自动感知环境，适应约束条件，并做出反应/组织先发制人的行动以实现业务目标。即使这个数字监控物理过程通过传感器技术,物联网工业应用的(物联网)和数据分析将基于事实的决策,这将反过来,被机器人执行作为例行公事,人们仍然会推动制造业的未来。人们通过技术从日常工作中解放出来，将找到方法将他们新发现的生产力导向只能靠人类想象力和智慧来执行的任务——比如创造有用的新产品，这些产品必须被制造出来，以解决我们这个时代的问题。