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2018年7月4日 星期三

What Is Industry 4.0 and Smart Manufacturing?





來源资本实验室 作者:张珂(参考信息:technative)



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。


迎接工业4.0:智能制造的7大关键趋势



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。


迎接工业4.0:智能制造的7大关键趋势



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。


迎接工业4.0:智能制造的7大关键趋势



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。


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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。


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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。


迎接工业4.0:智能制造的7大关键趋势



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。


迎接工业4.0:智能制造的7大关键趋势



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。


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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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