迎接工业4.0：智能制造的7大关键趋势
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本文转载自资本实验室（ID：coinsay）
作者：张珂
当前，通用物联网设备正在改变工业管理与运营，用于特定行业的物联网设备也在变得更加强大。
同时，物联网通过与自动化技术、人工智能和云计算的组合用用，真正实现了传统工业向智能制造的转变。
在这一转变过程中，数字孪生、人机交互、预测性维护、网络安全、弹性变化、自动化和边缘计算正在成为智能制造的七个关键趋势。
这些趋势也将极大地改变制造业中机器与机器、人与机器、人与人、预测与操作、管理与运营之间的关系，推动工业4.0时代的到来。
1.数字孪生的“接管”
数字孪生（Digital Twin）是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
数字孪生提供了与工业部门中使用的物理组件相对应的虚拟对象。例如，制造汽车的机器人手臂可以使用数字孪生进行监控，数字孪生收集有关机械手臂操作的数据，并提供有关需要定期维护或更换的组件的信息。
数字孪生可以使预测性维护更加容易，并提供有价值的可视化功能以提高效率。虽然有很多方法可以收集和管理物联网信息，但数字孪生提供了一种更为直观而强大的方法。
计算机屏幕，甚至是更原始的显示器仍然在工业领域占主导地位，但这种情况正在改变。
在查看设备组件时，增强现实应用可以提供更有价值的反馈，并为员工提供有关制造设备的物联网衍生信息，使公司能够更好地进行管理与维护；虚拟现实也可以使用更传统的技术为工作人员提供强大的可视化功能。
VR和AR通常针对特定任务量身定制，随着头戴设备和智能眼镜的普及与价格下降，这些技术将更受欢迎，特别是在工业环境中。
3.更好的预测性维护
多年来，预测性维护在工业环境中一直扮演着日益重要的角色，物联网组件的持续增长也提供了比以前更多的信息。
结合机器学习和其他人工智能工具，现代工业软件比过去凭借个人经验判断确定何时需要更换设备部件更加有效。
与其他技术不同，预测性维护的好处很容易计算。作为一种工业物联网技术，预测性维护一定会成为未来工业管理人员的优秀助手。
在早期阶段，物联网在执行任务的过程中时常会出现杂乱无章的情况。同时，对于许多公司而言，安全设备并不被视为重中之重。
现在这种情况正在改变，那些即将或已经投资物联网的公司正在越来越多地采取措施确保新的投资免受网络攻击。
这种改变的部分原因是因为现在的网络攻击越来越猖獗，越来越有利可图，而安全防范较低的工业设备尤其诱人。
制造业公司面临的挑战之一就是确保他们使用正确的安全条例并确保所有操作的合规性，因为没有一步到位的解决方案可以100%保护设备免受攻击者的“入侵”。
由于工业设备停机成本很高，因此，通常情况下，企业会尽可能避免硬件和软件的升级与改造，因此，工业企业的变革有时候会非常缓慢。
然而，全面提升效率将迫使企业采取更加灵活的方式进行运营。物联网与人工智能分析有时会导致令人惊讶的结果，因为人工智能对于发现那些人类可能永远不会探索的相关领域非常重要。
实体工业的长期转变将会找到更快速适应信息化的方法，而且这一举措在未来几年中将继续增加。
自动化一直是工业的核心，数字技术正在扩展这一趋势。企业现在可以依靠低成本设备来补充更广泛的制造组件，而不是投资昂贵的重型设备。
随着自动化系统继续证明其价值，企业将会投入更多资金，并看到显著的效率提升和更低的劳动力成本。
然而，工人招聘仍将保持强劲，因为即使是高度自动化的系统也需要人们监控进度，并寻找最大限度提高效率的方法。
物联网组件收集的大量数据可能令人咋舌，而物联网应用程序中的瓶颈之一就是确保系统能够实时监控必要的信息。
因此，物联网运营的一个强大组件将依赖于边缘计算设备，这些设备可在数据被发送到更集中的服务器之前收集、处理并分析数据。
虽然服务器或场外云解决方案的投资将继续增加，但边缘设备将在未来得到重大投资，并缓解当今工业环境中常见的一些处理压力。（参考信息：technative）
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