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2020年7月22日 星期三

Top 10 future technologies of Industry 4.0: Big data analytics, Cloud computing, IOT, VR, AR & RPA



來源:鼎酷 IOT 部落

物联网学习干货:全面解析工业4.0和云计算、大数据
  
數據驅動下的製造業,工業 4.0 是一個社會變革維度的概念,產生鏈將以數據為維度進行重新劃分,大數據和雲計算技術,對製造業的影響越來越重。

【工業4.0】
工業 4.0 是在現代智慧機器人、感測器、數據儲存和計算能力實現突破的條件下,透過工業網路將供應鏈、生產過程和倉儲物流智慧連接,從而實現智慧生產的「四化」:供應和倉儲成本較小化,生產過程自動化,需求相應速度較大化,和產品個性化。

在 4.0 時代,不僅製造環節的人工將得到節省(機器人為主體的自動化生產連線),前端供應鏈管理、生產計劃(網路接入,實施管理訂單)、後端倉儲物流管理(WMS+自動化立體倉庫)都將實現無人化,以及較低的渠道庫存和物流成本。

工業 4.0 是德國政府提出的一個高科技策略計劃。在現代智慧機器人、感測器、數據儲存,和計算能力實現突破的條件下,透過工業網路將供應鏈、生產過程和倉儲物流智慧連接,從而實現智慧生產的「四化」:供應和倉儲成本較小化,生產過程全自動化,需求相應速度較大化和產品個性化。

工業 4.0 的終極目的,是使製造業脫離勞動力稟賦的桎梏,將全流程成本降到較低,從而實現製造業競爭力的較大化。在 4.0 時代,不僅製造環節的人工將得到節省(機器人為主體的自動化生產連線),前端供應鏈管理、生產計劃(互聯網接入,實施管理訂單)、後端倉儲物流管理(WMS+自動化立體倉庫)都將實現實現無人化,以及較低的渠道庫存和物流成本。

回顧前三次工業革命,實際上是應用機械、電氣和資訊技術等越來越先進的工具,逐步將人力從生產中解放,從而提高生產效率、降低生產成本的過程。

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【工業 4.0 的關鍵內容】
工業 4.0 有一個關鍵點,就是 "原材料(物質)" = "資訊"。具體來講,就是工廠內採購來的原材料,被 "貼上" 一個標籤:這是給 A 客戶生產的 XX 產品,XX 項工藝中的原材料。準確來說,是智慧工廠中使用了含有資訊的"原材料",實現了"原材料(物質)"="資訊",製造業終將成為資訊產業的一部分,所以工業 4.0 將成為最後一次工業革命。

【工業 4.0 兩大主題】
1. 智慧工廠:重點研究智慧化生產系統及過程,以及網路分布式生產設施的實現

2. 智慧生產:主要涉及整個企業的生產物流管理、人機互動,以及 3D 技術在工業生產過程中的應用等。該計劃將特別注重吸引中小企業參與,力圖使中小企業成為新一代智慧化生產技術的使用者和受益者,同時也成為先進工業生產技術的創造者和供應者

【智慧工廠】
智慧工廠是在數位化工廠的基礎上,利用物聯網的技術和設備監控技術加強資訊管理和服務;透過大數據與分析平台,將雲計算中由大型工業機器產生的數據,轉化為即時資訊(雲端智慧工廠),並加上綠色智慧的手段和智慧系統等新興技術於一體,構建一個高效節能的、綠色環保的、環境舒適的人性化工廠。

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【智慧工廠的三大技術和特點】
三大技術:
1. 無線感測技術

2. 控制系統網路

3. 工業通信無線化

特點:
1. 製造過程管控可視化。由於智慧工廠高度的整合性,在產品製造上,包括原料管控及流程,均可直接即時展示於控制者眼前。

2. 系統監管全方位。透過物聯網概念,以感測器做連接使製造設備具有感知能力,系統可進行辨識、分析、推理、決策,以及控制功能。

3.製造綠色化方面,除了在製造上利用環保材料、留意污染等問題,並與上下游廠商間,從資源、材料、設計、製造、廢棄物回收到再利用處理,以形成綠色產品生命週期管理的循環。

【智慧生產】
智慧生產是一種由智慧機器和人類專家,共同組成的人機一體化智慧系統,它在製造過程中能進行智慧活動,諸如分析、推理、判斷、構思和決策等。

透過人與智慧機器的合作共事,去擴大、延伸和部分地取代人類專家,在製造過程中的腦力勞動。它把製造自動化的概念更新,擴展到柔性化、智慧化和高度整合化。

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【雲計算】
雲計算是一個提供便捷的透過網路,訪問一個可訂製的 IT 資源共享池能力的,按使用量付費的模式( IT 資源包括網路、伺服器、儲存、應用、服務),這些資源能夠快速佈署,並只需要很少的管理工作,或很少的與服務供應商的交互。

簡單來說雲計算,是一種未來資訊技術的一種主要架構,服務雲+消費端。雲端透過集中的資源提供各種服務,各種終端透過網路接入使用,而不是原來各自維護自己的基礎架構。

通俗的理解雲計算的「雲」,就是存在於網路上的伺服器集群上的資源,它包括硬體資源(伺服器、儲存器、CPU 等)和軟體資源(如應用軟體、整合開發環境等),所有的處理都在雲計算提供商所提供的電腦群來完成。

【雲計算的特點】
1. 按需即取
消費者可以隨時按需使用各類雲服務,快速交付,並且透過自助的方式,不需要提供商人工參與。

2. 隨時擴展
透過虛擬化技術,雲服務提供商提供規模較大的資源池,服務資源可按需隨時進行擴展和收縮。

3. 按使用付費
區別於傳統軟硬體購置的方式,雲計算採用按使用付費的模式,讓企業 IT 從資本投資,轉變為更靈活的營運費用。

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【雲計算的基本類別】
1. 混合雲
客戶同時使用公有雲資源和私有雲資源,邏輯上是一個整體,可實現內部互聯,既保證了用戶的私有性,又能夠靈活使用公有雲。

2. 私有雲
客戶獨佔使用雲資源池。私有雲部署在企業數據中心或第三方托管場所(如電信運營商IDC機房)。

3. 公有雲
雲資源池為所有用戶共享,一般透過網路使用。

【雲計算的服務形式】
1. 軟體及服務
SaaS 服務提供商將應用軟體,統一佈署在自己的伺服器上,用戶根據需求,透過網路向廠商訂購應用軟體服務,服務提供商根據客戶所訂軟體的數量、時間的長短等因素收費,並且透過遊覽器向客戶提供軟體的模式。

2. 平台即服務
這是一種分布式平台服務,廠商提供開發環境、伺服器平台、硬體資源等服務給客戶,用戶在其平台基礎上訂製開發自己的應用,並透過其伺服器和網路傳遞給其他客戶。

3. 基礎設施服務
IaaS 即把廠商的由多台伺服器組成的「雲端」基礎設施,作為計量服務提供給客戶。它將內存、I/O設備、儲存和計算能力,整合成一個虛擬的資源池,為整個業界提供所需要的儲存資源和虛擬化伺服器等服務。

  
【大數據】
21世紀是數據資訊大發展的時代,行動互聯、社交網路、電子商務等,極大拓展了物聯網的邊界和應用範圍,各種數據正在迅速膨脹並變大。

大數據是一種規模大到在獲取、管理、分析方面大大超出傳統數據庫軟體工具能力範圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

如果將大數據比作一個產業,那麼這種產業實現盈利的關鍵在於提高對數據的「加工能力」,透過「加工」實現數據的「增值」。

【大數據的 4V 特徵】
1. 體量(volume):非結構化數據的超大規模和成長,總數據量的 80~90%,比結構化數據成長快 10 - 5 倍,是傳統數據倉庫的 10-50 倍。

2. 多樣性(variety):大戶數的異構和多樣性,很多不同形式(文本、圖像、影像、機器數據),無模式或者模式不明顯,不連貫的語法或句義。

3. 價值密度(value):大量的不想管資訊,對未來趨勢與模式的可預測分析,深度複雜分析(機器學習、人工智慧等)。

4. 速度(velocity):即時分析而非批量式分析,數據輸入、處理與丟棄,立竿見影而非事後見效。

  
【大數據與雲計算】

  
雲計算的模式是業務模式,本質是數據處理技術,數據是資產,雲為數據資產提供儲存、訪問和計算。當前雲計算更偏重海量儲存和計算,以及提供的雲服務,運行雲應用,但是卻反盤活數據資產的能力,挖掘價值性資訊和預測性分析,為國家、企業、個人提供決策和服務,是大數據核心議題,也是雲計算的最終方向。

從技術上來看,大數據和雲計算的關係,就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的電腦進行處理,必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據,進行分布式數據挖掘,但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式數據庫和雲儲存、虛擬化技術。

雲時代的來臨,大數據的關注度也越來越高,分析師團隊認為大數據通常用來形容一個公司,創造的大量非結構化數據,和半結構化數據。大數據分析常和雲計算聯繫到一起,因為即時的大型數據集分析,需要像 MapReduce 一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大數據需要特殊的技術,以有效地處理大量的容忍,經過時間內的數據。適用於大數據的技術,包括大規模的並行處理數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據可、雲計算平台、網路和可擴展的儲存系統。

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