工業(yè)4.0在大約10年前開始進入制造業(yè)詞典。德國建筑師將其稱為第四次制造業(yè)革命，即工業(yè)革命，大規(guī)模生產(chǎn)的發(fā)明和信息技術的發(fā)展。前者可將工業(yè)4.0定義為使用“信息和通信技術進行數(shù)字化”的最簡單術語。工藝，從而提高質(zhì)量，降低成本和提高效率，” Karen Laird在《今日塑料》發(fā)表的特別報告中寫道。Laird解釋說：“在這種工業(yè)數(shù)字化的基礎上，是所謂的網(wǎng)絡物理系統(tǒng)，它將物理世界和虛擬世界融合在一起?！薄霸谏a(chǎn)環(huán)境中，這意味著將操作技術與信息技術相集成，這是通過使用嵌入式系統(tǒng)監(jiān)視和控制物理過程來實現(xiàn)的。將網(wǎng)絡中的所有這些傳感器系統(tǒng)連接到計算系統(tǒng)，導致了今天所謂的物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的出現(xiàn)，其中收集，分析和交流了大量數(shù)據(jù)。智能不再是在一個地方集中，但是整個系統(tǒng)是分布式的，是用機器，設備和用戶進行訪問?！?/p>

　　早期，這個概念引起了很多炒作-工業(yè)4.0在整個K展上迅速成為流行語。如今，尤其是在北美，人們可能會遇到更為實用的術語“智能工廠”和“智能制造”，但請不要誤解：這些工具-傳感器，機器人，數(shù)字化，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）和深度數(shù)據(jù)分析以及目標（提高生產(chǎn)率，相對于低薪國家的競爭優(yōu)勢）在很大程度上是同義詞。隨心所欲，它對第一世界制造業(yè)的影響是不可避免的。

　　制造商生產(chǎn)力與創(chuàng)新聯(lián)盟和德勤（Deloitte）于2019年9月發(fā)表的一項聯(lián)合研究發(fā)現(xiàn)，超過85％的工業(yè)制造商認為，智能工廠計劃將成為未來五年制造業(yè)競爭力的主要驅(qū)動力。位于德國雷根斯堡的寶馬工廠就說明了原因。

　　被世界經(jīng)濟論壇稱為“未來工廠”的寶馬工廠在2018年生產(chǎn)了約320，000輛汽車。通過引入工業(yè)4.0啟發(fā)的技術（傳感器，機器人，自動運輸系統(tǒng)，數(shù)據(jù)收集和IIoT），所需時間美國有線電視新聞網(wǎng)（CNN）于2020年1月23日提交的報告顯示，部署新應用程序的比例減少了80％，質(zhì)量問題減少了5％。

　　寶馬雷根斯堡工廠經(jīng)理Frank Bachmann對CNN記者Jenny Marc和Nell Lewis表示：“智能工廠的特征是使用新技術和（和）新思想的智能方式，可以將創(chuàng)新推向新的高度?！薄霸摴S有3，000多臺連接的機器，機器人和自動運輸系統(tǒng)。定制的物聯(lián)網(wǎng)平臺將這些工具與材料和零件鏈接在一起，這些材料和零件一開始就帶有激光打印標簽，從而可以分析和跟蹤信息的每一步?！边@意味著可以警告供應管線中的任何問題。例如，如果系統(tǒng)檢測到奇怪的噪音，則會通知機械師，并且可以立即解決問題。

　　輸入人工智能

　　這證明了當今令人眼花of亂的技術變革步伐，在工業(yè)4.0的早期階段（也就是不到10年前），很少提及人工智能（AI）?，F(xiàn)在，人工智能已成為智能工廠的關鍵要素。

　　“從塑料零件從成型機中取出到成品和組裝好的組件離開最終組裝線之間，可能會發(fā)生很多事情。雖然AI可以作為提高質(zhì)量和提高產(chǎn)量的工具，但單靠它可能還不夠?！?Shedletsky向PlasticsToday解釋說。她補充說，人工智能非常有幫助的地方是通過產(chǎn)品和可追溯性數(shù)據(jù)進行解析，以識別工程和生產(chǎn)團隊的相關信息。

　　由Instrumental開發(fā)的制造優(yōu)化系統(tǒng)在關鍵裝配實例（零件離開模具時，下游加工等期間）中收集圖像，并智能地轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)以檢測缺陷和偏移。Shedletsky說，這些見解是根據(jù)上下文提供給工程師的，從而使他們能夠通過實施和驗證糾正措施來閉環(huán)。她解釋說：“塑料加工商已經(jīng)使用這項技術來快速識別和理解模制缺陷的根本原因，并有效地查明供應鏈中損壞或缺陷的位置?！盨hedletsky補充說，對每一個制作的產(chǎn)品進行攝影記錄也很有價值。“我們已經(jīng)看到客戶通過模腔將故障模式關聯(lián)起來，以通過與客戶共享數(shù)據(jù)來加速故障分析并捍衛(wèi)下游質(zhì)量投訴。對于關鍵任務部件，例如醫(yī)療設備中使用的部件，這種可追溯性可能是無價的。”

　　例如，謝德萊茨基與PlasticsToday共享了Motorola Mobility如何使用Instrumental的技術來識別零件缺陷的根本原因，從而節(jié)省了公司大量資源。在開發(fā)構(gòu)建的最初幾天內(nèi)，摩托羅拉的工程師注意到了相機同心度問題。通過深入研究儀器數(shù)據(jù)記錄，他發(fā)現(xiàn)了根本原因來自用于塑料裝飾件的工具。Shedletsky說：“工程師收集了一系列圖像，并制作了GIF，供他與供應商共享，以便團隊可以合作解決根本原因?！薄肮塘⒓匆庾R到了這個問題，并能夠在復制工具之前進行修復，從而為摩托羅拉節(jié)省了超過100，000美元。”

　　數(shù)據(jù)，無處不在的數(shù)據(jù)

　　工業(yè)軟件公司Senseye的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Simon Kampa在今年觀察到重要的制造趨勢，即如何明智地收集操作數(shù)據(jù)。他最近在SmartIndustry中寫道：“2020年將是大型工業(yè)組織對其從其運營環(huán)境中收集的數(shù)據(jù)變得精明的一年?！薄爸圃焐态F(xiàn)在意識到，他們需要一致，有意義和可比較的數(shù)據(jù)集來優(yōu)化他們的生產(chǎn)流程。他們正在遠離浪費的實踐，浪費的實踐涉及收集所有可能的數(shù)據(jù)，并在這些龐大的，無組織的資源中尋找新的意義和價值來源。他們的工作重點已經(jīng)轉(zhuǎn)移到特定的數(shù)據(jù)集上，例如資產(chǎn)狀況指標，從而使工業(yè)組織可以肯定會增加價值?！笨才翆懙?。

　　制造商有時overthink數(shù)據(jù)收集和分析稱：“當我們大多數(shù)人想到數(shù)據(jù)收集時，我們通常會默認使用大數(shù)據(jù)，而實際上，數(shù)據(jù)收集可以像使用整體設備有效性（OEE）分析工具那樣簡單，或者花時間評估哪些數(shù)據(jù)目前正在收集中。”“如何以及為什么要收集它？它存儲在哪里？”

　　他列舉了一個公司的示例，該公司通過多個部門中的多個數(shù)據(jù)庫來收集相同的數(shù)據(jù)點，而彼此之間沒有鏈接。該站點有14個不同的數(shù)據(jù)庫正在運行。在審查了其數(shù)據(jù)策略之后，該公司將其數(shù)據(jù)庫減少到七個，并發(fā)現(xiàn)它正在收集沒有價值的數(shù)據(jù)。Rusk說，在某些情況下，它無法解釋為什么它首先開始收集數(shù)據(jù)。

　　“重復工作的激增意味著寶貴的資源沒有被明智地利用。通過采取整體數(shù)據(jù)收集策略，可以通過數(shù)據(jù)庫整合來消除重復，并且可以將資源用于其他領域，例如解決關鍵KPI或ROI業(yè)務案例的互聯(lián)制造投資?！?/p>

　　在活動中，它將展示各種規(guī)模的公司可以采取的步驟，以實施未來工廠的技術。展位的目的是引導與會者逐步邁向智能制造，從簡單地將數(shù)字助理功能應用于手動生產(chǎn)，到添加模塊化技術的模塊化技術（該技術結(jié)合了新的傳感器來捕獲生產(chǎn)數(shù)據(jù)和整個運營中的完整Industry 4.0連接），博世力士樂說。展位上的主題之一是，即使是規(guī)模較小的制造商，也可以通過實施Industry 4.0的要素來實現(xiàn)真實，可衡量的結(jié)果。

　　“通過采用互聯(lián)技術，我們看到的一些最常見的改進是在生產(chǎn)時間，工人效率乃至保修成本方面，基于真實數(shù)據(jù)的報告，這些數(shù)據(jù)在進行根本原因分析時顯示出直接的因果關系，”他解釋說。面包干“只要制作適合其能力明智的選擇，制造商可以不打破銀行，但連接技術都設定為持續(xù)發(fā)展階段。我們看到一個出乎意料的結(jié)果，就是較小的制造商朝這個方向發(fā)展的意愿如何改善與他們的供應鏈客戶的關系?！薄袄谜鎸崝?shù)據(jù)進行交流和進行實際改進的能力提高了他們的置信度，并使它們在供應鏈中更有價值。”

　　在討論未來工廠時，經(jīng)常會在洗牌中迷失的一件事是人為因素?！爸悄苤圃觳粌H是單一技術，而且還不僅僅是技術。從根本上講，這始終是使用智能技術的聰明人的首要考慮?！盡averick Technologies制造IT主管John Clemens在最近的《福布斯》（Forbes）文章中寫道。尋找那些聰明的人可能是具有挑戰(zhàn)性的。麥肯錫咨詢師Enno de Boer在之前引用的CNN文章中指出：“存在巨大的技能缺口需要解決-42％的工業(yè)公司表示他們已經(jīng)遇到了具有［工業(yè)4.0］功能的勞動力短缺，”他告訴CNN。然而，即將到來的一線希望是Z世代，他們出生于1997年至2012年之間。

　　正如一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，18至22歲的年輕人更有可能接受過輔導員，老師或指導者的建議，與一般人群相比，他們將制造業(yè)視為可行的職業(yè)。Z世代中有三分之一（32％）曾建議將制造業(yè)作為職業(yè)選擇，而千禧一代中只有18％，總?cè)丝谥兄挥?3％。與其他同類機構(gòu)相比，他們也更有可能考慮在制造業(yè)工作，并且不太可能將其視為一個正在衰退的行業(yè)。此外，他們對技術變革感到滿意，技術變革已成為他們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠?，并且可以輕松地采用必要的技能來應對未來的工廠。

　　因此，在至少一個方面，未來的工廠將類似于今天的工廠：人將繼續(xù)是您最重要的資源。
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