工业4.0 正在彻底改变公司制造、改进和分销产品的方式。 制造商正在将包括物联网 (IoT)、云计算和分析以及人工智能和机器学习在内的新技术集成到他们的生产设施和整个运营过程中。
这些智能工厂配备了先进的传感器、嵌入式软件和机器人技术，可以收集和分析数据并做出更好的决策。 当来自生产运营的数据与来自 ERP、供应链、客户服务和其他企业系统的运营数据相结合，从以前孤立的信息中创建全新的可见性和洞察力时，可以创造更高的价值。
工业4.0 这种数字技术可提高自动化、预测性维护、流程改进的自我优化，最重要的是，将效率和对客户的响应能力提高到前所未有的新水平。
发展智能工厂为制造业进入第四次工业革命提供了难得的机遇。 分析从工厂车间的传感器收集的大量大数据可确保制造资产的实时可见性，并可以提供用于执行预测性维护的工具，以最大限度地减少设备停机时间。
在智能工厂中使用高科技物联网设备可以提高生产力和质量。 用 AI 驱动的视觉洞察力取代人工检查业务模型可减少制造错误并节省金钱和时间。 只需最少的投资，质量控制人员就可以设置连接到云的智能手机，以从几乎任何地方监控制造过程。 通过应用机器学习算法，制造商可以立即检测错误，而不是在维修工作更昂贵的后期阶段。
工业4.0 概念和技术可以应用于所有类型的工业公司，包括离散和流程制造，以及石油和天然气、采矿和其他工业领域。
第一次工业革命
第一次工业革命开始于 18 世纪后期的英国，英国人用水和蒸汽动力取代纯粹的人力和畜力，帮助实现了大规模生产。 成品来自机器制造，而不再是艰苦的手工制作。
第二次工业革命
一个世纪后，第二次工业革命引入了装配线以及对石油、天然气和电力的利用。 这些新能源以及借助电话和电报进行的更先进的通信，使制造过程具备了大规模生产能力和一定程度的自动化。
第三次工业革命
第三次工业革命始于 20 世纪中叶，在制造过程中增加了计算机以及先进的电信和数据分析。 将可编程逻辑控制器 (PLC) 嵌入机器中，帮助自动执行某些流程并收集和共享数据，工厂数字化由此开始。
第四次工业革命
我们现在正处于第四次工业革命当中，也称工业4.0， 其特点是自动化程度的提高以及智能机器和智能工厂的使用，数据洞察有助于在整个价值链中更高效地生产商品。 生产的灵活性得到了提高，制造商可以通过大规模定制来更好地满足客户需求——在许多情况下，最终寻求通过最小生产批量来实现效率的提升。 通过从工厂车间收集更多数据并将其与其他企业运营数据相结合，智能工厂可以实现信息透明并更好地制定决策。
物联网 (IoT) 是智能工厂的一个关键组成部分。 工厂车间的机器配备了传感器，这些传感器具有 IP 地址，允许机器与其他支持网络的设备建立连接。 这种机械化和连接性使得收集、分析和交换大量有价值的数据成为可能。
云计算是任何工业4.0 战略的基石。 全面实现智能制造需要工程、供应链、生产、销售、配送以及服务的互联互通和整合。 云技术有助于实现这一目标。 此外，借助云计算通常可以更加经济、高效地处理存储和分析的大量数据。 云计算还可以降低中小型制造商的启动成本，这些制造商可以根据业务增长调整需求和扩大规模。
AI 和机器学习使制造型企业能够充分利用来自工厂车间、各业务部门甚至来自合作伙伴和第三方的大量信息。 AI 和机器学习可以带来深刻洞见，从而实现运营和业务流程的可见性、可预测性和自动化。 例如：工业机器在生产过程中容易发生故障。 利用从这些资产收集的数据可帮助企业基于机器学习算法执行预测性维护，从而增加正常运行时间，并提高效率。
实时生产运营的需求意味着必须在“边缘”（即数据创建所在位置）进行一些数据分析。 这最大限度地缩短了从产生数据到需要做出反应时的延迟。 例如，检测安全或质量问题可能需要对设备进行近乎实时的操作。 将数据发送到企业云然后返回工厂车间所需的时间可能太长，并且依赖于网络的可靠性。 使用边缘计算还意味着数据保持在源头附近，从而降低安全风险。
制造型企业并不总是会考虑到网络安全或信息物理系统的重要性。 虽然工厂或现场运营设备 (OT) 具备相同的连通性可以提高制造流程的效率，但也为恶意攻击和恶意软件暴露了新的入口路径。 在向工业 4.0 进行数字化转型的过程中，必须考虑采用一种包含了 IT 和 OT 设备的网络安全方法。
工业4.0 带来的数字化转型使制造商能够创建数字孪生，即流程、生产线、工厂和供应链的虚拟副本。 通过从 IoT 传感器、设备、PLC 及其他互联网联网设备提取数据可以创建数字孪生。 制造商可以利用数字孪生来促进生产力，改进工作流程并设计新产品。 例如，通过模拟生产过程，制造商可以对过程的改动进行测试，从而找到最大限度减少停机时间或提高产能的方法。
嵌入式传感器和互联机械设备给制造型企业生成了大量大数据。 数据分析有助于制造商调查历史趋势，识别规律，并做出更好的决策。 智能工厂还可利用来自企业其他部门及供应商和分销商生态系统扩展部分的数据来获得更深入的洞见。 通过查看来自人力资源、销售或仓储部门的数据，制造商可以根据销售利润和人员配置来制定生产决策。 创建"数字孪生能够以数字化方式全面体现运营状况。"
智能工厂的网络架构依赖于互联互通。 从工厂车间的传感器、设备和机器收集的实时数据可立即被其他工厂资产使用，并在企业软件堆栈中的其他软件之间共享，其中包括企业资源规划 (ERP) 和其他业务管理软件。
智能工厂能够更加经济高效地生产符合客户需求的定制商品。 事实上，在许多工业领域，制造商都渴望以经济的方式实现"最小生产批量"。 通过使用先进的模拟软件应用程序、新材料和 3D 打印等技术，制造商可以为特定客户轻松生产小批量专业产品。 第一次工业革命与大规模生产相关，而工业 4.0 则是与大规模定制相关。
工业运营依赖于透明、高效的供应链。做为稳健的工业4.0 战略的一部分，供应链必须与生产运营相结合。 这改变了制造商获取原材料和交付成品的方式。 通过与供应商共享一些生产数据，制造商可以更好地安排交付。 例如，如果装配线出现中断，则可以重新安排或延迟交货，以减少时间或成本浪费。 此外，通过研究天气、运输合作伙伴和零售商数据，企业可以使用预测式发货，在正确的时间发送成品以满足消费者的需求。 区块链正在成为提升供应链透明度的关键技术。
对于寻求利用工业4.0 优势的制造商而言，构建混合多云 IT 基础架构是数字化转型的关键环节。 混合多云是指企业拥有两个或两个以上公有云和私有云来管理其计算工作负载。 这使他们能够跨所有的云优化工作负载，因为对于某些工作负载而言，某些环境更适合或更具有成本效益。 寻求数字化转型以及希望获得安全、开放型环境的制造商可将其现有工作负载从本地位置转移到尽可能最佳的云环境中。
通过 AI 驱动的自动化检查手段增强手动检查和技术支持，可减少产品缺陷，提高效率，并最大程度地减少误报。 通常可以利用现有图像和视频快速训练深度学习模型。 连接智能手机摄像头后，自动化检查模型便可以添加到生产线中。
向工业4.0 的数字化转型过程始于数据收集，然后再通过人工智能的加入来理解这些数据的意义。 智能工厂使用 IoT 设备将机器和计算机连接起来，通过实时数据清晰地了解制造设施的状态。 然后，AI 和机器学习被用来从大量数据中提取可行的洞见。
工业4.0 正在促成信息技术 (IT) 和运营技术 (OT) 系统的融合，在自主制造设备和更广泛的计算机系统之间建立起互联互通。 来自传感器、PLC 和 SCADA 系统的 OT 数据正在与来自 MES 和 ERP 系统的 IT 数据整合在一起。 这种整合通过机器学习进一步增强，会对整个企业的工程、运营、销售和质量产生影响。
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企业资产管理 (EAM) 对于保持正常运营至关重要。 部署工业4.0 技术的制造商可以在其智能工厂中轻松拥有数以千计的 IoT 连网设备。 为满足工业4.0 的要求，每台设备都必须最大限度地延长正常运行时间以确保效率。 企业资产管理可远程监控设备，提供延长资产生命周期所需的功能，并为预测性维护提供分析，从而提高运营弹性和敏捷性。