什么是工业 4.0？
作为智能制造的代名词，工业 4.0 是指工业领域实现数字化转型，目标是助力实时决策并提高生产力、灵活性和敏捷性，从而彻底变革企业生产、改进和分销产品的方式。
工业 4.0 技术如何重塑制造业
如今，制造商纷纷应用物联网 (IoT)、云计算、大数据分析以及 AI 和机器学习等新兴技术，将其整合到生产设施和整个运营过程之中。
智能工厂配有先进传感器、嵌入式软件和机器人，可收集并分析数据，从而做出更明智的决策。 通过将来自生产操作的数据与来自 ERP、供应链、客户服务及其他企业系统的运营数据相结合，可消除原有的信息孤岛，带来全新水平的可见性和洞察力，从而创造更高的价值。
借助这些数字技术，可以提高自动化程度、进行预测性维护、用自我优化的方式实现流程改进，最重要的是能够将工作效率和客户需求响应速度提高到前所未有的全新水平。
IBM 商业价值研究院的一项研究发现，智能制造可将生产缺陷检测率提升至 50％，同时将产量提高 20％。
建设智能工厂为制造业提供了拥抱第四次工业革命的重要契机。通过分析从工厂车间传感器收集到的海量大数据，可以确保实时洞察生产设备的运行状况，并帮助执行预测性维护，从而最大限度地减少设备停机时间。
通过利用高科技 IoT 设备，智能工厂可以实现生产效率提升和质量改进。使用人工智能驱动的视觉洞察分析技术取代传统的人工检测业务模式，有助于减少生产错误，同时节省金钱和时间。质量控制人员可以轻松设置一部连接到云端的智能手机，随时随地监控生产过程，而无需投入大量时间和精力。通过应用机器学习算法，制造商可以实时检测错误，而不必等到后期阶段，从而帮助降低维修成本。
工业 4.0 的概念和技术适用于各类工业制造企业，包括离散型制造与流程型制造，以及石油和天然气、采矿及其他工业领域，都有广泛的应用空间。
第一次工业革命
第一次工业革命始于 18 世纪末的英国，其标志是利用水和蒸汽动力取代纯粹的人力和畜力，由此帮助实现大规模生产。这次革命开创了以机器批量生产替代手工劳作的时代。
第二次工业革命
一个世纪后，随着装配线的引入以及石油、天然气和电力资源的使用，第二次工业革命到来。这些新型能源以及电话和电报等更先进的通信方式，推动了大规模生产，并让制造过程实现了一定程度的自动化。
第三次工业革命
始于 20 世纪中叶的第三次工业革命在制造流程中引入了计算机、先进的电信和数据分析。工厂的数字化始于将可编程逻辑控制器 (PLC) 嵌入到机器中，以帮助实现某些流程的自动化并收集和共享数据。
第四次工业革命
如今，我们正处于第四次工业革命，也称为工业 4.0。此次革命的特点是自动化水平的提高、智能机器和智能工厂的发展，以及通过数据洞察分析帮助提升整个价值链中的生产效率。随着生产灵活性的提高，制造商可以采用大规模定制方法更好地满足客户需求，而这种大批量定制方法最终往往可帮助提升效率。通过从工厂车间收集更多数据并将这些数据与企业的其他运营数据相结合，智能工厂可以实现信息透明，并做出更好的决策。
IoT 技术是智能工厂的一个核心组成部分。工厂车间的机器上配备带有 IP 地址的传感器，因此能够与其他支持网络的设备进行连接。正是这种机械化和连通性，使得收集、分析和交换大量重要数据成为可能。
云计算技术是一切工业 4.0 战略的基石。要全面实现智能制造，需要连通和整合工程、供应链、生产、销售、分销以及服务等各个环节。云计算技术有助于实现这一点。此外，在云端存储、分析和处理大量数据，通常更加经济高效。云计算还可以帮助中小型制造商降低初期成本，制造商可以根据自身需求选择适当的云计算规模并随着业务发展扩大规模。
借助人工智能和机器学习技术，制造公司不仅能够充分利用工厂车间生成的大量信息，还能够利用各个业务部门甚至是合作伙伴和第三方来源生成的大量信息。人工智能和机器学习技术可以生成洞察分析，从而帮助实现运营和业务流程的可见性、可预测性和自动化。例如，在工业领域，机器很容易在生产过程中发生故障。通过利用机器学习算法分析从这些资产收集到的数据，可以帮助企业执行预测性维护，从而延长正常运行时间并提升效率。
对于实时生产操作的需求，意味着必须在“边缘”（即数据生成的地方）进行一些数据分析。这是为了最大限度地减少从生成数据到要求做出响应之间的延迟时间。例如，在检测到安全或质量问题时，可能需要设备近乎实时地采取行动。如果先将数据发送到企业云，然后再返回工厂车间，所需的时间可能太长，而且还取决于网络是否可靠稳定。使用边缘计算，还意味着数据靠近源头，由此可降低安全风险。
制造公司有时会忽略网络安全或信息物理系统的重要性。生产车间或现场所使用的运营设备 (OT) 可以相互连接，从而实现更高效的制造流程，但这种连接性也为恶意攻击和恶意软件提供了新的入侵途径。因此，在进行数字化转型以迈入工业 4.0 时，必须考虑采取涵盖 IT 和 OT 设备的全面网络安全方法。
借助工业 4.0 催生的数字化转型，制造商能够创建数字孪生，也就是流程、生产线、工厂和供应链的虚拟复制品。要创建数字孪生，需要从 IoT 传感器、设备、PLC 和其他联网对象提取数据。制造商可以利用数字孪生来提高生产效率、改进工作流程以及设计新产品。例如，通过模拟生产流程，制造商可以测试流程变更所产生的影响，以此找到充分减少停机时间或提高产能的有效方法。
借助数据分析做出最佳决策
制造公司所采用的嵌入式传感器和互联机器会产生海量大数据。通过数据分析，制造商能够研究历史趋势、识别发展模式并做出更优决策。通过利用来自组织内其他部门及更广泛的供应商和分销商生态系统的数据，智能工厂还可以获得更深入的洞察分析。通过研究来自人力资源部、销售部或仓储部的数据，制造商可以根据销售利润率和人员配备做出明智的生产决策。制造商可以创建一个完整的业务运营“数字孪生”。
IT-OT 集成
智能工厂的网络架构依赖于互联性。从工厂车间内的传感器、设备和机器收集到实时数据后，这些数据可以由工厂内的其他资产立即使用并在企业软件堆栈中的其他组件之间共享，包括在企业资源规划 (ERP) 和其他业务管理软件之间共享。
定制化制造
智能工厂能以更具成本效益的方式生产定制化产品，以满足客户的个性化需求。事实上，在许多行业领域，制造商都希望以具备成本效益的方式实现“批量定制化”。通过利用先进的模拟软件应用程序、新型材料和 3D 打印等新兴技术，制造商可以轻松为特定客户生产小规模的定制化产品。第一次工业革命的标志是实现大规模生产，而工业 4.0 的标志是实现大规模定制化。
供应链
在工业领域，生产运营依赖于透明、高效的供应链，而供应链必须与生产运营相整合，才能构成完善的工业 4.0 战略。这变革了制造商采购原材料和交付成品的方式。通过与供应商共享部分生产数据，制造商可以更加合理地安排交付时间。例如，如果一条生产线发生中断，则可以重新规划或延迟交货，以减少浪费的时间或成本。此外，通过研究天气、运输合作伙伴和零售商等方面的数据，公司可以利用预测性运输确保成品及时送达，以满足消费者需求。区块链正发展为实现供应链透明度的一项关键技术。
对于制造商而言，如果想要利用工业 4.0 带来的优势，构建混合多云 IT 基础架构将是数字化转型的一个关键组成部分。混合多云是指公司使用两个或多个公有云和私有云来管理其计算工作量。通过这种方式，公司能够优化安排所有云中的工作量，因为某些云环境更适合某些工作量或更具成本效益。为实现数字化转型并打造安全开放的环境，制造商可以将其现有工作量从本地位置迁移到最合适的云环境。