What Is Industry 4.0 and Smart Manufacturing?
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當前，通用物聯網設備正在改變工業管理與營運，用於特定行業的物聯網設備，也在變得更加強大。
同時，物聯網透過與自動化技術、人工智慧和雲計算的組合用用，真正實現了傳統工業向智慧製造的轉變。
在這一轉變過程中，數位孿生、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，正在成為智慧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、管理與營運之間的關係，推動工業4.0時代的到來。
1.數位孿生的「接管」
數位孿生（Digital Twin）是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，整合多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，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週期過程。
數位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，可以使用數位孿生進行監控，數位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，或更換的組件的資訊。
數位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資訊，但數位孿生提供了一種，更為直觀而強大的方法。
2.創新的人機介面
電腦螢幕，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回饋，並為員工提供有關，製造設備的物聯網衍生資訊，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訂製，隨著頭戴設備和智慧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，物聯網組件的持續成長，也提供了比以前更多的資運。
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借個人經驗判斷，確定何時需要更換設備組件更加有效。
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，企業會盡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，進行營運。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資訊化的方法，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，數位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.更即的邊緣計算
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，就是確保系統能夠即時監控必要的資訊。
因此，物聯網營運的一個強大組件，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。
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