IBM & Smart Modular Technologies : Towards Smarter Transformation & Industry 4.0
IBM 和智慧模組化技術：邁向更智慧的轉型和工業 4.0
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工業 4.0 技術如何改變製造業
工業 4.0 正在徹底改變公司製造、改進和分銷產品的方式。製造商正在將包括物聯網 (IoT)、雲端運算和分析，以及人工智慧和機器學習在內的新技術，整合到他們的生產設施和整個營運過程中。
這些智慧工廠配備了先進的感測器、嵌入式軟體和機器人技術，可以收集和分析數據，並做出更好的決策。 當來自生產營運的數據，與來自 ERP、供應鏈、客戶服務，和其他企業系統的營運數據相結合，從以前孤立的資訊中，創建全新的可見性和洞察力時，可以創造更高的價值。
這種數位技術可提高自動化、預測性維護、流程改進的自我優化，最重要的是，將效率和對客戶的反應能力，提高到前所未有的新水準。
發展智慧工廠為製造業進入第四次工業革命提供了難得的機會。分析從工廠生產線的感測器收集的大量大數據，可確保製造資產的即時可見性，並可以提供用於執行預測性維護的工具，以最大限度地減少設備停機時間。
在智慧工廠中使用高科技物聯網設備，可以提高生產力和品質。用人工智慧驅動的視覺洞察力，取代人工檢測業務模型，可減少製造錯誤並節省金錢和時間。只需最少的投資，品質控制人員就可以設置連接到雲端的智慧手機，以從幾乎任何地方監控製造過程。透過應用機器學習算法，製造商可以立即檢測錯誤，而不是在維修工作更昂貴的後期階段。
工業 4.0 概念和技術，可以應用於所有類型的工業公司，包括離散和流程製造，以及石油和天然氣、採礦和其他工業領域。
從蒸汽到感測器：工業 4.0 的歷史背景
第一次工業革命
從 18 世紀後期的英國開始，第一次工業革命透過使用水和蒸汽動力，而不是純粹的人力和畜力，來幫助實現大規模生產。成品是用機器製造的，而不是手工製作的。
第二次工業革命
一個世紀後，第二次工業革命引入了裝配線以及石油、天然氣和電力的使用。這些新的電源，以及透過電話和電報進行的更先進的通信，為製造過程帶來了大規模生產，和一定程度的自動化。
第三次工業革命
第三次工業革命始於 20 世紀中葉，在製造過程中增加了電腦（微處理器）、先進的電信和數據分析。工廠的數位化始於將可程式邏輯控制器 (PLC) 嵌入機器中，以幫助自動化某些流程並收集和共享數據。
第四次工業革命
我們現在正處於第四次工業革命，也稱為工業 4.0。以自動化程度提高，以及智慧機器和智慧工廠的使用為特徵，知情數據有助於在整個價值鏈中，更有效地生產商品。靈活性得到了提高，因此製造商可以通過大規模客製化更好地滿足客戶需求 —— 在許多情況下，最終尋求透過一個批量大小來實現效率。透過從工廠生產線收集更多數據，並將其與其他企業營運數據相結合，智慧工廠可以實現資訊透明和更好的決策。
哪些技術正在推動工業 4.0？
物聯網 (IoT)
物聯網 (IoT) 是智慧工廠的關鍵組成部分。工廠生產線的機器配備了感測器，這些感測器具有 IP 地址，允許機器與其他支持 Web 的設備連接。這種機械化和連接性使得收集、分析和交換大量有價值的數據成為可能。
雲端運算
雲端運算是任何工業 4.0 策略的基石。全面實現智慧製造需要工程、供應鏈、生產、銷售和配送、服務的互聯互通。雲有助於實現這一目標。此外，透過雲可以更有效、更經濟地處理通常儲存和分析的大量數據。雲端運算還可以降低中小型製造商的啟動成本，這些製造商可以根據業務成長調整需求並進行擴展。
人工智慧和機器學習
人工智慧和機器學習使製造企業，能夠充分利用不僅在工廠生產線，而且在其業務部門，甚至來自合作夥伴和第三方來源的大量資訊。人工智慧和機器學習可以創造洞察力，提供營運和業務流程的可見性、可預測性和自動化。例如：工業機器在生產過程中容易發生故障。使用從這些資產中收集的數據可以幫助企業基於機器學習算法執行預測性維護，從而延長正常運行時間和提高效率。
邊緣運算
即時生產操作的需求，意味著必須在「邊緣」（即創建數據的位置）進行一些數據分析。這最大限度地減少了從產生數據到需要響應的延遲時間。例如，檢測安全或品質問題，可能需要對設備進行近乎即時的操作。將數據發送到企業雲然後返回工廠生產線所需的時間可能太長，並且取決於網路的可靠性。使用邊緣運算還意味著數據保持在其源頭附近，從而降低了安全風險。
網路安全
製造廠商並不總是考慮網路安全，或網路實體系統的重要性。然而，工廠或現場 (OT) 中的操作設備的相同連接，可以實現更高效的製造流程，也為惡意攻擊和惡意軟體暴露了新的進入路徑。在向工業 4.0 進行數位化轉型時，必須考慮採用包含 IT 和 OT 設備的網路安全方法。
數位孿生
工業 4.0 提供的數位化轉型，使製造商能夠創建數位孿生，它們是流程、生產線、工廠和供應鏈的虛擬複製品。透過從物聯網感測器、設備、PLC 和其他連接到網路的對像中，提取數據來創建數位雙胞胎。製造商可以使用數位孿生來幫助提高生產力、改進工作流程和設計新產品。例如，透過模擬生產過程，製造商可以測試對過程的更改，以找到減少停機時間或提高產能的方法。
智慧工廠的特點
優化決策的數據分析
嵌入式感測器和互聯機械，為製造公司產生了大量的大數據。數據分析可以幫助製造商調查歷史趨勢、辨識模式，並做出更好的決策。智慧工廠還可以使用來自組織其他部分，及其擴展的供應商和分銷商生態系統的數據，來創建更深入的洞察力。透過查看來自人力資源、銷售或倉儲的數據，製造商可以根據銷售利潤和人員做出生產決策。可以將操作的完整數據表示，創建為「數位孿生」。
IT - OT 整合
智慧工廠的網路架構依賴於互聯互通。從工廠生產線的感測器、設備和機器收集的即時數據，可以立即被其他工廠資產使用和使用，以及在企業軟體堆棧中的其他組件之間共享，包括企業資源規劃 (ERP) 和其他業務管理軟體。
客製化製造
智慧工廠可以更經濟高效地生產，滿足個人客戶需求的客製化商品。事實上，在許多行業領域，製造商都渴望以經濟的方式，實現「一個批量」。透過使用先進的模擬軟體應用、新材料和 3D 列印等技術，製造商可以輕鬆地為特定客戶創建小批量的專業產品。第一次工業革命是關於大規模生產，而工業 4.0 是關於大規模客製化。
供應鏈
工業營運依賴於透明、高效的供應鏈，作為穩健的工業 4.0 策略的一部分，供應鏈必須與生產營運相結合。這改變了製造商獲取原材料和交付成品的方式。透過與供應商共享一些生產數據，製造商可以更好地安排交貨時間。例如，如果裝配線出現中斷，可以重新安排或延遲交貨，以減少浪費的時間或成本。此外，透過研究天氣、運輸合作夥伴和零售商數據，公司可以使用預測性運輸，在正確的時間發送成品，以滿足消費者的需求。區塊鏈正在成為實現供應鏈透明度的關鍵技術。
工業 4.0 和混合多雲 IT 架構
對於尋求利用工業 4.0 的製造商而言，建構混合多雲 IT 基礎架構，是數位化轉型的關鍵組成部分。混合多雲是指企業擁有兩個或更多公有雲和私有雲，來管理其運算工作負載。這使他們能夠在所有雲中優化其工作負載，因為某些環境更適合某些工作負載或更具成本效益。尋求數位化轉型和安全、開放環境的製造商可以將其現有工作負載，從本地位置轉移到可能的最佳雲端環境。
工業 4.0 和 IBM
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