The Future of Procurement
我們的創新分析師對 770 個解決方案進行了詳盡的分析，並提出了 2021 年十大行業 4.0 趨勢與創新。在本文中，你將發現有影響力的製造趨勢，有前途的初創企業和新興公司，以及我們的全球新創企業熱圖！
第四次工業革命的概念在本世紀初的漢諾威首次提出。此後數十年的工業自動化，儘管功能和復雜性較低。此後，許多發展已形成了幾種工業 4.0 技術，這些技術以前在研究人員的職權範圍內。今天，這是有可能的，主要是由於技術，軟件和硬件的創新。人機，機器機和人機連接性的增長已經影響了全球的生產系統和過程。工業 4.0 的趨勢和技術對於實現面向智能工廠和自動化工廠的互聯製造至關重要。
創新圖：十大工業 4.0 趨勢
我們使用專有的 StartUs Insights 發現平台來覆蓋全球超過 137.90 萬家新創企業和規模化企業，以辨識將在 2021 年影響製造業的創新應用和解決方案。我們的創新分析師進行了詳盡的數據驅動研究，以確定各種創新趨勢以及工業 4.0 中出現的技術。在這項研究中，我們分析了 770 家新興公司和新興公司，並提出了十大行業 4.0 趨勢，以及針對它們的 20 種高度相關的解決方案。
下面的創新圖可視化了影響該領域的主要趨勢，並分別展示了兩家精心挑選的新創公司。
樹狀圖：影響工業 4.0 的主要趨勢
下面的樹形圖說明了將在 2021 年影響公司的十大工業 4.0 趨勢。跨設備和過程採用人工智慧（AI）技術，構成了工業 4.0 的最大趨勢。新創公司越來越多地，為工業工作場所開發可穿戴解決方案，以確保製造過程的安全性和效率。透過實施雲端計算和邊緣計算來收集數據，並設計網路安全解決方案，使企業可以為建立智慧工廠建立基礎。包括自主移動機器人、協作機器人和群體機器人技術，在內的高級機器人解決方案，以及機器人軟體開發，也是工業 4.0 趨勢的重要組成部分。
全球新創企業熱圖：工業 4.0 新創企業和新興公司
對於此分析，我們使用了數據驅動的啟動搜尋方法，來確定全球最相關的解決方案。下面的全球創業熱圖，突顯了新創企業和新興公司的全球分佈，其中還包括 770 種相關的工業 4.0 解決方案中的 20 個有希望的例子。
2021 年十大工業 4.0 趨勢
1.網路安全，透明度和隱私
由於 Industry 4.0 中的連接性，資訊流引發了人們對安全性、透明度和隱私性的擔憂。隨著製造實踐變得越來越個性化和可客製化，在工廠外部和內部進行的數據管理實踐，將極大地影響公司的吸引力。需要安全地傳輸和處理敏感的工業數據，以避免對關鍵工業設施的網路攻擊。數位道德和隱私、隱私增強技術、自適應安全性、零信任安全性、端到端通信安全性、DevSecOps，區塊鏈是該領域的一些新發展。對網路安全的關注需要與透明度和隱私權相平衡。
別名機器人–機器人免疫系統
西班牙新創公司 Alias Robotics 開發了機器人免疫系統（RIS），這是機器人的端點保護平台。該解決方案為機器人和機器人組件，提供了惡意軟體保護。RIS的模組化體系結構，使系統具有靈活性和適應性，並可以滿足各種機器人的需求。該公司還提供了一個安全的數據記錄器，用於調查機器人的網路攻擊或故障。在製造的所有階段中，使用工業機器人都需要像 RIS 這樣的創新。
Adolus –安全軟體更新
工業 4.0 使用了，來自多個供應商的智慧連接設備。這些設備需要使用最新的軟體、韌體和配置文件進行不斷更新。Adolus 是一家加拿大的新創公司，為嵌入式設備提供安全的更新過程。網路罪犯可能透過誘騙員工，安裝受感染的文件，來干擾升級過程並損害工業設施。Adolus 開發了 FACT，它透過與設備供應商合作，收集文件的唯一指紋，並將這些指紋與製造商收到的指紋進行比較，來解決此問題。FACT 給出安裝期間的置信度等級，以及關鍵系統升級過程的可見性。
2.邊緣、霧與雲計算
工業物聯網（IIoT）生成的大量數據，正在推動工業 4.0 中採用邊緣、霧化和雲端計算功能。客製化的硬體和軟體解決方案，例如連接的雲、分佈式雲、分佈式計算和儲存、混合計算、低代碼開發平台、微服務、移動計算，以及多路存取邊緣計算，正在塑造這一行業 4.0 趨勢。
Edgise –基於 AI 的邊緣計算
比利時新創公司 Edgise，提供硬體開發作為邊緣計算應用的服務。新創公司透過將 AI，從雲端移動到邊緣來縮短響應時間。工業系統的最佳性能，取決於機器中存在的算法的有效執行。邊緣計算設施以及 IIoT，透過加速算法的運行，大大提高了製造過程的速度、安全性和效率。該公司為整個邊緣計算產品，開發週期提供支持。
Atrio –混合雲計算
總部位於美國的新創公司 Atrio，提供了 Atrio Hybrid Composable Cloud，這是一種軟體定義的單一計算平台。雲端計算功能可透過快速洞察製造中，所有的步驟來縮短製造週期。Atrio 製造的平台提供了一個與ㄓㄩㄣ無關的計算網路，該網路整合了通用基礎架構和雲端服務，用於創建、管理和操作混合和多雲環境。
3.人工智慧
人工智慧和機器學習，正在推動跨行業和功能領域的創新。正在開發特定於 AI 的硬體和新算法，以優化現有系統，並應對製造面臨的新挑戰。工廠開始在其整個生產系統和流程中，整合 AI。先進的 AI 使得進行預測性維護、認知計算、群體智慧、上下文感知計算、智慧機、硬體加速器和生成設計成為可能。所有這些技術都推動了製造設施，朝著完整的關燈製造邁進。
Mechanica AI –生產級 AI
Mechanica AI 是一家荷蘭新創公司，為工業營運提供生產級 AI。該技術使製造商能夠從有限或不完善的數據集中，提取價值。他們已將行業知識整合到 AI 系統中，以提供最佳性能。該解決方案可以使用不完美的製造數據，進行自主決策和過程控制。此外，這些 AI 產品與遺留資產整合在一起，從而允許更多工廠採用技術解決方案。
Oqton –基於 AI 的數據整合
總部位於美國的新創公司 Oqton，開發了 FactoryOS，這是一個由 AI 驅動的平台，用於整合製造系統數據，以簡化工廠的生產和輸出。來自製造設施的機器，系統和數據通常作為獨立的數據孤島保存，從而很難從它們中獲取實際價值。基於雲的平台整合，並使用了工業生態系統各個階段的數據，例如設計、生產和供應鏈。隨著時間的流逝，人工智慧不斷從這些數據輸入中學習，以產生關鍵見解，從而提高整體生產率。
4.人類增強和擴展實境（XR）
人類的身體和認知增強，形成了另一個主要的工業 4.0 趨勢。借助可穿戴設備和外骨骼等技術，人類的局限性正在擴大。此外，工業移動設備，自然而直觀的使用者介面，以及便攜式機器控制螢幕，提高了使用此類技術的便利性。從研發（R＆D）到大規模生產和後期生產過程，諸如混合現實（MR），增強實境（AR）和虛擬實境（VR）之類的 XR 技術，已在 Industry 4.0 中使用。這種多經驗的範例，正在改變工業製造系統的功能方式。人機交互的本質，是使更多的人適應機器工人。
ULS 機器人技術–外骨骼技術平台
ULS Robotics 是一家中國新創公司，致力於開發外骨骼技術平台。由於工作的重複性和單調性，許多車間工人會感到疲勞，虛弱和其他身體不適。在工廠使用外骨骼，可以幫助工人有效地完成任務，同時減少或消除任何身體疲勞。外骨骼通常為腰部、上肢（自由度為4）和下肢（自由度為12）提供支撐。
VirtuFab –虛擬加工
總部位於美國的新創公司 VirtuFab，開發了企業級 VR 工具，目的在協助製造和製造團隊，進行產品設計和預可視化流程。產品設計要求團隊成員之間緊密協作，並擴展到多學科團隊協調。在此過程中使用 VR，可以直接訪問與設計無關的位置。 Virtufab 提供了虛擬的可客製化工具帶，可實現遠端協作功能。
5.網路與連接
網路和連接性，是實現工業 4.0 的主要驅動力。大量技術開發，例如邊緣到雲、千兆位乙太網時間敏感型網路、低功耗廣域網（LPWAN）、5G，、機器對機器通信（M2M）、即時確定性乙太網、時間敏感的網路（TSN），無處不在的無線電訪問，統一的 IoT 框架和零接觸網路，推動了工廠實施 IIoT，以轉變為工業 4.0 設施。這些技術不斷改善機器與人機之間的通信，以及數據傳輸。結果，該領域的創新提高了速度，提高了安全性和效率，並降低了網路連接的成本。
BehrTech –低功耗廣域網（LPWAN）
BehrTech 是一家加拿大新創公司，致力於開發 MIOTY，這是一種由 IIoT 的歐洲電信標準協會，標準化的 LPWAN 解決方案。 LPWAN 解決方案具有足夠的範圍，和較低的實施成本，是連接工業園區中眾多機器的理想選擇。BehrTech 使用Fraunhofer 獲得專利的電報拆分協議，該協議將消息拆分為多個較小的子數據包，並以不同的時間和頻率發送。它具有抗干擾能力，大規模可擴展性，廣泛的覆蓋範圍以及超低功耗。
Coretigo –無線 IIoT 通信
以色列新創公司 Coretigo，提供基於 IO-Link Wireless 標準的無線 IIoT 通信服務。IO-link 是一種點對點工作的通信協議，通常是有線的。IO-Link 無線設計使其可以處理大量設備，同時保持低延遲和高可靠性。Coretigo 幫助感測器、執行器和控制器之間，進行無線通信。
6.高級機器人
機器人技術的進步，使工業 4.0 中的流程更快、更有效、更安全。影響製造業的最傑出的機器人技術，包括自主機器人、協作機器人（cobot）、協作自主移動機器人、人形機器人、移動機器人、雲機器人、API、拾取和放置機器人，以及機器人群。機器人的使用提供了更高的精度和敏捷性，同時提高了快速開發可客製化機器人的能力。機器人還騰出了時間，使人力可以專注於，其他非重複性或高價值的任務。
Giga Automata –合作機器人
保加利亞新創公司 Giga Automata，提供了合作機器人 Animoto。協作機器人目的在與人工一起工作，從而提高了人類執行任務的效率。與其他機器人相比，協作機器人通常易於安裝，靈活且成本低廉。Animoto 具有 6 個自由度，精度為 0.1 mm，並且在 1 米範圍內，可承受 5 kg 的載荷，速度最高為 2 m / s。
Sesto 機器人技術–自主移動機器人
總部位於新加坡的新創公司 Sesto Robotics，提供了 SESTO Element，這是一種多功能的自主移動機器人。自主機器人對於工業自動化設施必不可少，它可以使員工專注於更高級別的任務，例如工廠管理。 SESTO Element 的緊湊型移動平台，可根據任務的性質客製化不同類型的頂部模組。該公司還提供 SESTO Prime，這是一種配備有 7 軸機械臂的自動移動機器人。
7.萬物互聯
機器、機器和人與人之間的即時連接在一起，構成了製造中一切的網路。它包括 IIoT、技能網路、服務網路、系統網路和工廠物聯網。萬物互聯將即時數據、機器智慧和人類技能，結合在一起，從而實現了更快、有效和具有成本效益的製造過程。互操作性和統一的物聯網框架，對於順利實現工業 4.0 設施非常重要。
積雲–工業維護網路
Cumulus 是一家總部位於美國的新創公司，致力於開發具有工具支持的營運和維護管理平台的網路。該平台目的在取代耗時的基於紙張的計劃，執行和維護活動報告的性質。智慧連接工具，及其平台的使用，可導致所有維護操作的透明，且可追溯的記錄。這有助於降低與品質控制相關的成本，並提高整體生產率。
集線器–遠端工業連接
土耳其新創公司 Hubbox 為製造業，提供安全的工業遠端連接設備。當前，機器仍透過複雜的電線網路連接。Hubbox 透過創建工廠物聯網解決方案，來實現機器之間的無線連接。該設備具有 WAN、LAN 和 WiFi 接口，並使用安全的 SSL 證書和高級加密方法。該設備還能夠與 ERP 進行通信，並創建臨時的 M2M 網路。
8.數位孿生
數位孿生技術，透過結合動態即時感測和可視化數據，來創建工業資產的虛擬模型。數位孿生的一些有前途的用例，包括模型驅動設計、虛擬原型設計、虛擬系統驗證、吞吐量優化和演進設計。數位孿生的使用，正在推動工業 4.0 製造業朝著超自動化發展。數位孿生提供了對製造過程，所有步驟的寶貴見解。
Gemius –工業流程雙胞胎
總部位於美國的新創公司 Gemius，為各種工業過程開發了一種數位孿生解決方案。該解決方案使製造工廠，能夠標準化精細的操作和維護實踐，以優化輸出。受實體約束的 AI 驅動了 Gemius 數位孿生，提供了自優化的設計和操作智慧。數位孿生利用 SCADA 系統與營運數據、歷史數據庫軟體、感測器Gateway 和企業資產管理工具整合。
Simularge –數據較少的數位孿生
土耳其新創公司 Simularge，開發了一種專利方法，無需大量數據即可製作數位孿生。通常，需要大量數據，才能製作出有效的數位孿生，並確保對輸入參數的充分利用。Simularge 的算法可以辨識和監控，生產過程中原材料的變化，從而可以快速創建數位孿生，並更快地適應。
9.增材製造
製造商不斷尋找新技術，來滿足不斷成長的市場需求的各個方面。增材製造最初是一種原型技術，它正在革新和分散生產。混合製造旨在整合增材製造和減法製造。材料科學和技術的進步，例如立體光刻和金屬 3D 列印，使得複雜結構和複雜組件的製造，變得更加簡單。增材製造使高度可客製化和可持續的基於雲的生產成為現實。
AMBOTS –自主增材製造
總部位於美國的新創公司 AMBOTS，透過使用群體機器人開發了自主增材製造解決方案。數位設計被分解為幾種不同類型的機器人，執行的較小任務。當前，增材製造的速度受到產品尺寸的限制。AMBOTS 透過使用專有的基於塊的 3D 列印方法，來解決此瓶頸。
Exaddon –千分尺 3D 金屬印刷
Exaddon 是一家瑞士新創公司，提供金屬增材製造系統 CERES，該系統可進行微米級列印。對於傳統的製造技術，例如光刻，生產微米級的組件具有挑戰性。CERES 使用電化學技術實現微製造，在室溫下進行該過程，同時還消除了後處理。該系統可列印，尺寸從 1 微米到 1000 微米不等的複雜金屬物體。
10.大數據與分析
工業數據收集的規模，最終使工廠能夠轉移到工業 4.0 設施。大數據是複雜的，只有在以快速且經濟高效的方式捕獲，儲存和分析大數據時才有價值。利用數據來獲得對製造系統的有價值的見識的進步，以及即時和即時數據的可用性，為公司不同級別的製造設施，提供了進行規範性、預測性和增強分析的機會。
Qsee –預測分析
Qsee 是一家以色列新創公司，為製造商開發規範性和預測性分析工具。該軟體能夠預測，每個生產批次甚至單個產品的產品品質結果。停機時間在金錢和時間方面，給製造企業造成不必要的損失。Qsee 對製造單位進行根本原因分析，以找出導致生產率低下的隱憂，並發送警報以防止停機。
德國新創公司 Curiosity 提供了，用於從結構化和非結構化數據中，提取知識的軟體平台。該平台與現有數據基礎架構整合，並為任何工業環境中的使用者，提供了可存取的知識。製造公司中的數據整合挑戰，源於廣泛的技術術語、文檔和縮寫。Curiosity 將所有相關的數據源，組合成一個知識圖，以後可以幫助建構用於搜索和探索的自定義工具。
這對製造公司意味著什麼？
製造業面臨的安裝挑戰，主要集中在優化生產和平衡成本上。工業物聯網（IIoT）、先進的移動機器人、增材製造、工業連接，以及基於人工智慧的解決方案等，新興技術的飛速發展，使企業可以選擇最合適的技術，來應對這些挑戰。隨著技術的不斷進步，工廠和生產設施必須積極主動，並儘早發現潛在的破壞性變化。
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