工业4.0的定义

工业 4.0 是指将智能数字化技术集成到制造和工业流程，包括工业物联网网络、人工智能、大数据、机器人和自动化等一系列技术。工业 4.0 能帮助企业实现智能制造，建立智能工厂，目标是提高生产力、效率和灵活性，同时在制造和供应链运营中实现更智能的决策和定制。 

无论怎样定义工业 4.0 都绕不开一点，那就是这个概念源自于第四次工业革命。自 19 世纪以来，我们先后经历了三次工业革命。之所以称之为工业“革命”，是因为推动变革的创新技术不仅提高了生产力和工作效率，而且彻底改变了商品的生产方式和人类的工作方式。我们正在经历第四次工业革命，也称为工业 4.0。

1 第一次工业革命

19 世纪初正值第一次工业革命。蒸汽机的问世大大减少了工业生产对畜力和人力的依赖，开启了制造和精密工程的新时代。

2 第二次工业革命

一个世纪后，随着石油和电力的应用日益广泛，机械设备变得更加精简和便利。流水线和大规模生产工艺推动了第二次工业革命，其中许多工艺沿用至今。  

3 第三次工业革命

大约在 20世纪中叶，计算机登上历史舞台。第三次工业革命见证了工厂自动化和机器人技术的早期发展。在这个时期，人们首次在计算机上使用商业系统管理和分析数据。

4 第四次工业革命

如今，制造业越来越依赖信息。企业内部乃至全世界每时每刻都在生成大量数据。人工智能是第四次工业革命的核心。采用人工智能技术，制造商不仅能够收集数据，还能分析数据，并且基于数据作出预测、获取洞察以及生成报告。工业 4.0 不是指某一项技术，而是无缝集成了多个系统、工具和创新成果。

工业4.0技术

工业4.0依赖于九大技术支柱。这些创新技术连接了现实世界与数字世界，让智能自主系统成为可能。虽然企业和供应链已经在使用其中一些先进技术，但只有综合运用这些创新成果，才能充分释放工业4.0的全部潜能。

1 大数据和人工智能分析

如何实现工业4.0？数据是关键。从工业4.0的定义中可以看出，工业4.0是一场以数据为驱动的工业革命。在工业4.0 时代，企业可以通过各种数据源采集大数据，包括工厂设备和物联网 (IoT) 设备、ERP 和 CRM系统，以及天气应用和交通应用等。企业可以运用人工智能 (AI) 和机器学习技术支持的分析解决方案来实时处理数据，并利用从中获得的洞察提升供应链管理各个领域的决策和自动化水平，比如供应链计划、物流管理、制造、研发和工程、企业资产管理 (EAM) 和采购领域。

2 横向和纵向集成

工业 4.0 的基本框架是横向和纵向集成。所谓横向集成是指“现场”（包括生产车间、各种生产设施以及整个供应链）的各种流程紧密集成。所谓纵向集成是指组织的所有层级都能串联起来，数据可以自由流动，从车间到管理层，再从管理层到车间。换句话说，生产与研发、质量保证、销售和营销及其他部门和流程紧密集成，从而减少数据和知识孤岛，简化运营。

3 云计算

云计算是工业 4.0 和数字化转型的“重要推手”。目前，云计算为大多数先进技术（从 AI 到机器学习再到物联网集成）奠定了基础，为企业创新提供了助力。驱动工业 4.0 技术的数据常居云端，作为工业 4.0 核心的信息物理系统也使用云技术来进行实时通信和协调。

4 增强现实 (AR)

通常，增强现实技术是将数字内容叠加到现实环境中。借助 AR 系统，员工在观察实物（例如设备或产品）时，可以使用智能眼镜或移动设备查看实时 IoT 数据、数字化部件、维修或装配说明、培训内容等。如今，AR 技术方兴未艾，而且对维护、服务、质量保证以及技术人员培训和安全有着重大意义。 

5 工业物联网 (IIoT)

物联网，确切地说是工业物联网，对于工业 4.0 具有举足轻重的意义。这两个术语常常互换使用。工业 4.0 中的大多数实物（设备、机器人、机械、装备、产品）都通过传感器和 RFID 标签提供实时数据，包括有关其状态、性能或位置的实时数据。借助这项技术，企业可以更顺畅地运营供应链，快速设计并修改产品，防止设备停机，掌握消费者偏好，追踪产品和库存等等。 

6 增材制造/3D 打印

增材制造或 3D 打印最初是作为一种快速设计原型的工具，但现在已得到广泛应用，从大规模定制到分布式制造，不一而足。借助 3D 打印技术，零件和产品可以作为设计文件存储在虚拟库存中，并在需要时按需打印，从而减少场外/离岸制造的成本和需求。3D 打印的应用范围每年都在不断扩大，材料也日益多样化，比如，金属、高性能聚合物、陶瓷甚至生物材料等基础材料都能用于 3D 打印。 

7 自主机器人

随着工业 4.0 浪潮的到来，新一代自主机器人也在崛起。自主机器人经过编程可以自动执行任务，尽可能减少人工干预。从库存扫描无人机到用于拣选和放置货物的自主移动机器人，不同的自主机器人在尺寸和功能方面千差万别。这些机器人搭载了先进的软件、AI、传感器和机器视觉，能够执行高难度和精细的任务。它们可以识别和分析从周围环境接收的信息，并采取相应行动。  

8 数字孪生

数字双胞胎是基于 IoT 传感器数据对现实世界中的机器、产品、流程或系统所作的虚拟化模拟。作为工业 4.0 的核心组成部分，数字双胞胎可帮助企业更好地了解、分析和优化工业系统及产品的性能与维护。举例来说，设备操作员可利用数字双胞胎找出具体的故障零件，预测潜在的问题并延长设备正常运行时间。

9 网络安全 

在工业 4.0 浪潮下，连接点和大数据的使用量激增，有效的网络安全措施变得至关重要。通过实施零信任 (Zero Trust) 架构以及机器学习和区块链等技术，企业可以实现自动化的威胁检测、预防和响应，最大限度地减少其网络中的数据泄露和生产延迟风险。

实际应用

     工业 4.0 驱动的数字化转型掀起了企业文化和运营层面的双重革命。通过实现人员、数据和资产的统一互联，企业可以获得近乎无限的优化空间。下面几个示例揭示了工业 4.0 解决方案如何帮助企业提高制造和供应链的效率、可视性以及可持续性。

• 协同设计平台：工业 4.0 支持企业构建协同设计平台。通过这类平台，企业的研发团队、产品设计人员和利益相关方可以访问和共享设计数据与洞察。通过采用这种开放式方法，各个职能部门可以加强协作、创意共享和知识交流，从而做出更明智的设计决策，更快速地开发出以客户为中心的创新型产品。

• 预测性维护：通过集成物联网传感器和数据分析技术，制造企业能够实时监控设备健康状况。预测性维护算法可以提前识别潜在故障。这样，你就可以主动采取维护措施，并且有望将停机时间减少 50%，将资产寿命延长 40%。

• 供应链优化：工业 4.0 支持企业获取整个全球供应链的端到端可视性。通过整合来自供应商和内部团队的实时数据，以及与库存水平、生产计划和客户需求有关的实时数据，企业可以优化物流，平衡供需，改进订单履行，并提高整个供应链和制造流程的效率。

• 敏捷制造：借助人工智能和高级分析工具，企业可以收集并分析来自社交媒体、在线评论和客户支持互动等数据源的实时客户洞察和反馈。研发团队和产品设计人员可以利用这些数据，洞察消费者偏好、痛点和新兴趋势。通过将反馈纳入设计流程，你的团队可以快速开发更契合市场需求的产品，提高客户满意度和忠诚度，并推动创新。

• 质量控制与缺陷检测：你可以使用物联网设备和机器学习算法，从所有生产线收集实时数据。通过持续监控制造和生产流程，你可以检测异常、识别质量问题并快速采取纠正措施，确保始终交付高质量产品。

• 循环经济实践：工业 4.0 支持循环经济模式，专注于减少浪费并最大限度地重复利用、翻新和回收物料。通过利用大数据分析和物联网网络，你可以跟踪产品生命周期，实施逆向物流来处理产品退货，并优化宝贵资源的回收。此外，基于人工智能的高级分析工具还能帮助产品设计人员直接从绘图板开发产品， 提高产品的可持续性，减少资源浪费，并且更轻松地回收或重新利用产品。  

• 碳足迹监控与优化：借助工业 4.0 技术，你可以收集和分析有关能源消耗、运输排放以及其他碳足迹来源的实时数据。通过准确测量和监控排放量，你可以确定需要改进的领域，实施节能措施，并制定碳减排战略，帮助实现远大的可持续发展目标。