工业 4.0 技术如何改变制造业

工业 4.0 正在彻底改变企业制造、改进和分销产品的方式。 制造商正在将各种支持技术(包括物联网 (IoT)、云计算和分析,以及 AI 和机器学习)集成到其生产设施和整个运营当中。 这些智慧工厂配备高级传感器、嵌入式软件和机器人技术,用于收集和分析数据,以及做出更明智的决策。 如果将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,使之前孤立存在的信息的可视性和洞察提升到全新水平,就能创造更高的价值。 这项技术可以提高自动化水平,实现预测性维护,自我优化流程改进,最重要的是,带来全新的效率和客户响应能力,这在以前不可能实现。

发展智慧工厂为制造商进入第四次工业革命提供了难以置信的机会。 分析车间传感器收集的大量数据可确保制造资产的实时可视性,还可以提供用于执行预测性维护的工具,以便最大程度减少设备宕机时间。 

在智慧工厂中使用 IoT 设备可提高生产力和生产质量。 利用 AI 驱动的视觉洞察取代人工检查可减少制造错误,并节省金钱和时间。 质量控制人员只需投入最少的资金,就可以设置一台连接到云的智能手机,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出错误,而不用等到维修工作成本更高的后期阶段。

工业 4.0 概念和技术可以应用到所有类型的工业企业,包括离散制造和流程制造,以及石油和天然气、采矿及其他工业领域。 
 

从蒸汽到传感器: 工业 4.0 的历史背景

第一次工业革命

第一次工业革命始于 18 世纪末的英国,通过使用水力和蒸汽动力来取代纯人力和畜力,帮助实现了大规模生产。 成品是由机器制造,而非手工辛苦生产出来。

第二次工业革命

一个世纪之后,第二次工业革命引入了装配线,开始使用石油、天然气和电力。 这些新型能源,加上更先进的电话和电报通讯手段,带来了大规模生产,并在一定程度上实现了制造流程的自动化。

第三次工业革命

第三次工业革命始于 20 世纪中叶,在制造流程中增加了计算机、先进的通信设备和数据分析技术。 工厂的数字化首先要将可编程逻辑控制器 (PLC) 嵌入机器,帮助一些流程实现自动化,并收集和共享数据。

第四次工业革命

我们现在处于第四次工业革命阶段,也称为工业 4.0,其特征是自动化程度不断提高和运用智慧工厂,它们根据数据获取洞察,能够更高效地生产商品。 灵活性得到提高,这样制造商就能利用大规模定制更好地满足客户需求 - 在许多情况下,最终目的都是集效率和规模于一身。通过从车间收集更多数据,并将其与其他企业运营数据相结合,智慧工厂能够做出更明智的决策。

驱动工业 4.0 的技术有哪些?

表示机器的图标

物联网 (IoT)

物联网 (IoT) 是智慧工厂的关键组件。 车间的机器配备有传感器,其 IP 地址允许机器与其他支持网络的设备连接。 利用这种连接,就能够收集、分析和交换大量有价值的数据。

表示上载的图标

云计算

云计算是任何工业 4.0 战略的基石。 为全面实现智能制造,需要将工程、供应链、生产、销售和配送以及服务连接并整合起来。云计算有助于实现这一目标。 此外,利用云计算可以更高效、更经济地处理通常所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,它们可以随着业务的增长而调整需求和规模。

表示人工智能的图标

AI 和机器学习

AI 和机器学习使制造企业不仅能够充分利用车间产生的大量信息,还包括各个业务部门中甚至来自合作伙伴和第三方来源的大量信息。 AI 和机器学习可以创建洞察,为运营和业务流程提供可视性、可预测性和自动化。 例如: 工业机器在生产过程中很容易发生故障。 使用从这些资产收集的数据可以帮助企业基于机器学习算法进行预测性维护,从而增加正常运行时间和提高效率。

表示数据分析的图标

边缘计算

实时生产运营的需求意味着某些数据分析必须在“边缘位置”(即创建数据的地方)进行。 这将最大限度缩短从数据生成到需要响应的等待时间。 例如,检测安全或质量问题时可能需要对设备进行近乎实时的操作。 将数据发送至企业云然后返回车间,这个过程所需的时间可能过长,具体取决于网络的可靠性。 使用边缘计算还意味着让数据留在来源附近,从而降低了安全风险。

表示数据安全的图标

网络安全

制造企业并不总是能够考虑到网络安全的重要性。 然而,工厂或现场操作设备 (OT) 的连接既提高了制造流程的效率,同时也为恶意攻击和恶意软件暴露了新的进入路径。 在进行向工业 4.0 迈进的数字化转型时,必须考虑一种涵盖 IT 和 OT 设备的网络安全方法。

表示数字孪生的图标

数字孪生

工业 4.0 提供的数字化转型允许制造商创建数字孪生,即流程、生产线、工厂和供应链的虚拟副本。 数字孪生可通过从 IoT 传感器、设备、PLC 和其他连接到因特网的对象提取数据而创建。 制造商可以使用数字孪生来帮助提高生产力,改进工作流程和设计新产品。 例如,通过模拟生产流程,制造商可以对流程更改进行测试,找到最大限度缩短宕机时间或提高产能的方法。

智慧工厂的特征

一名男子在电脑前工作

利用数据分析做出最优决策

嵌入式传感器和互连的机器为制造企业产生了大量数据。 数据分析可帮助制造商调查历史趋势,识别模式,并做出更明智的决策。 智慧工厂还可以使用来自组织其他部分及其广泛的供应商和分销商生态系统的数据,创建更深入的洞察。 通过查看来自人力资源、销售或仓储的数据,制造商可以根据销售利润和人员数量做出生产决策。 运营的完整数字表示形式可以创建为“数字孪生”。

工厂工人在调整机器

IT-OT 集成

智慧工厂的网络架构取决于互联互通。 从车间的传感器、设备和机器收集的实时数据可以供其他工厂资产立即使用,并且可以在企业软件堆栈中的其他组件之间共享,包括企业资源规划 (ERP) 和其他业务管理软件。

从事工厂自动化工作的男子

定制生产

智慧工厂可以生产定制的产品,更经济有效地满足每位客户的需求。 通过使用先进的模拟软件应用、新型材料以及 3-D 打印等技术,制造商可以轻松地为特定客户制作小批量的专用产品。 第一次工业革命的目标是实现大规模生产,而工业 4.0 的目标是实现大规模定制。

大型存储设施

供应链

工业运营依赖于透明、高效的供应链,该供应链必须与生产运营相结合,成为强大的工业 4.0 战略的一部分。 这改变了制造商获取原材料并交付成品的方式。 通过与供应商共享某些生产数据,制造商可以更好地安排交货时间。 例如,如果一条装配线出现中断,那么可以更改交货路线或延迟交货,以便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适当时间发送成品,满足消费者需求。 区块链正在成为使供应链透明化的关键技术。

工业 4.0 和混合多云 IT 架构

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中的关键一环。 混合多云是指一家企业采用两个或多个公共和私有云来管理其计算工作负载的情况。 这样它们就能在所有云之间优化工作负载,因为某些环境更适合特定工作负载,或者更经济有效。 寻求数字化转型和安全开放环境的制造商可以将其现有工作负载从本地位置迁移到最理想的云环境。 

工业 4.0 和 IBM

AI 视觉洞察可以提高生产力

借助 AI 支持的自动化检查增强手动检查效果,这样可以减少产品缺陷,提高效率,并最大限度消除误报。 通常,可以使用现有图像和视频快速训练深度学习模型。 连接到智能手机摄像头后,自动检查模型即可添加到生产线。

AI 支持的制造

迈向工业 4.0 的数字化转型首先需要收集数据,然后添加人工智能来分析这些数据。 智慧工厂使用 IoT 设备来连接机器和计算机,通过实时数据清楚地了解制造设施的状况。 然后 AI 和机器学习用于从大量数据中提取切实可行的洞察。

智能资产管理和维护

企业资产管理 (EAM) 对于保持正常运营至关重要。 实施工业 4.0 技术的制造商轻轻松松便可在其智慧工厂中部署数以千计的 IoT 连接设备。 为满足工业 4.0 的需求,必须最大限度增加每个设备的正常运行时间以确保效率。 企业资产管理通过允许远程监控设备,提供延长资产生命周期的功能,以及用于预测性维护的分析技术,可以提高运营弹性和敏捷性。

IT 和 OT 的融合是工业 4.0 的基石

工业 4.0 正在实现信息技术 (IT) 和运营技术 (OT) 系统的融合,从而在自主制造设备与更广泛的计算机系统之间建立连接。 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 数据集成。 这种集成通过机器学习得到了增强,能够在工程、运营、销售和质量等方面对整个企业产生影响。

资源

数字化转型的制造领域: 智慧工厂

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保护物联网

36% 的高管认为,保护 IoT 平台是其组织面临的最大挑战。

为何有家企业认为这个工作台是智慧工厂的关键

总部位于英国的航空航天组件制造商 Meggitt 积极拥抱工业 4.0 的潜力,旨在确保完美交货和产品零缺陷。

智能制造如何优化新时代的工厂运营

结合通过工业物联网 (IIoT) 收集的数据,开发预测性维护功能,并推动关键制造人员之间的协作。

AI 视觉洞察推动提升制造效率

通过采用 AI 支持的运营环境视觉检查,显著提高流程效率和产品质量。

工业 4.0 博客帖子

阅读涵盖一系列工业 4.0 主题的博客帖子,包括 AI 支持的制造、智能视觉检查和工业物联网。

解决方案

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