工业4.0领域的企业面临着变得更快、更智能、更精简和利润更高的不断要求。我们都听说过智能城市和智能家居，但完全自动化和支持物联网的智能工厂也即将出现。事实上，今天这一步已经正在逐步实现。
IoT（物联网）已证明其具有彻底改变所有行业业务的潜力。如果实施正确，它可以简化流程、改进决策并为利益相关者、合作伙伴和客户等创造额外价值。毫无疑问，它是工业4.0（即所谓的“第四次工业”革命）背后的主要驱动力。
什么是工业4.0？
工业4.0是指制造/生产及相关行业进行数字化转型以创造更多价值的过程。许多人认为当前的数字化转型趋势类似于第四次工业革命，因此得名。
工业 4.0 关注的是制造业如何通过使用第三方平台技术、创新加速器和 IT/OT（运营技术）进行转型。这意味着整合网络安全、大数据、AR/VR、云计算、自动化、人工智能和物联网等前沿技术，对传统流程和功能进行数字化改造。目标是让企业更智能、更快速、更有弹性和敏捷。
十大工业 4.0 物联网应用
以下是物联网技术的一些顶级工业 4.0 用例：
1. 大数据与分析
目前，制造企业已经产生了大量数据。这可能来自物联网传感器、产量、销售预测和绩效数据等。他们还必须处理一系列外部数据点和因素，例如市场状况、政治、气候等。然而，在有效存储、处理和利用这些数据时通常会出现问题。
从历史上看，手动收集、组织和筛选数据，更不用说收集见解，是一个耗时且费力的过程。更糟糕的是，考虑到技术在处理大数据方面的效率和熟练程度，这是对人类潜力的浪费。大数据和分析工具正在将企业运营的这一方面转变为几乎实时发生的业务，并且应用了大大增加的智能。
2. 自主机器人
虽然我们距离拥有类人智能和灵活性的人形机器人还有一段距离，但制造自动化已经出人意料地成熟。机器人技术已被广泛部署，以在各种生产线上执行重复性、高精度的任务。自动化机器人技术在制造业中可能带来的好处是深远的：
促进连续生产，停机时间有限甚至无停机
降低危险任务造成工伤的风险
通过快速自主决策提高效率和生产力
如今更先进的机器人技术甚至不需要人类操作员。他们可以自行导航、逐项列出并逐步完成数量和种类迅速增加的任务。
3. 模拟和数字孪生
数字孪生是现实世界对象的虚拟模拟或模型，例如一台制造设备或整个设施。这些系统最常见的用例是运行旨在识别效率低下和改进机会的模拟。
它们还可以用于运行先发制人的测试，以了解系统或机器在特定情况下的性能。此外，员工可以在进入现实生活场景之前使用这些设备接受培训和教育。当与人工智能和机器学习技术结合时，这会特别有效。
4. 横向和纵向系统集成
横向集成可确保您的机械、物联网设备、流程和人力无缝协作。另一方面，垂直整合确保整个企业的不同部门都可以使用和操作这些生产数据。
最终目标是为有需要的人建立无缝连接和组织范围内的可见性。数据应该在机器、员工甚至供应链或业务合作伙伴之间可用和共享。
例如，这种互连性可以帮助为供应链延迟做好生产准备。或者让销售人员根据您的制造绩效做出决策。
5.工业工业物联网（IoT）
在制造环境中，工业物联网通常与收集操作和环境数据的设备传感器相关联。这些传感器是用于通知其他垂直行业并制定制造流程和技术决策的主要数据输入源。除了您的制造设备之外，它还可以应用于您的设施系统，例如空气过滤、HVAC 等。这种数据的持续收集和共享支撑着几乎所有其他物联网系统。
6. 网络安全技术
也许物联网飞行整个操作的唯一主要缺点是系统互连程度越高，潜在的安全风险就越大。任何单个物联网设备都可能成为攻击的可能入口点，攻击可以从那里快速传播到业务运营堆栈中的所有其他设备和系统。
然而，可以通过使用尖端的物联网网络安全系统来减轻这种风险。当今领先的物联网安全系统利用人工智能、机器学习和区块链等技术来自动响应攻击。这些智能安全系统可以防御各种攻击，从社会工程到勒索软件再到 DDoS。
可以隔离和清理部分物联网网络，而无需关闭整个系统。此外，微调配置和访问控制可以提高整体安全性。
7. 云
云为所有行业的企业带来了前所未有的可扩展性、灵活性和上市速度。云基础设施廉价、安全、快速，并预先配置了数据冗余和业务连续性措施。
云服务器：企业可以将特定需求和业务流程外包给云，无论是 SaaS、CaaS、IaaS 还是 XaaS。云制造甚至已经出现，可以跨地理位置同步制造。
数据可以以近乎无限的量存储，包括客户在内的所有利益相关者都可以轻松快速地访问。从面向消费者的角度来看，云在速度、可用性和可靠性方面提供了许多好处。更不用说减少采购、维护和运营基础设施时的间接成本了。
8.增材制造（AM）
AM是3D打印的工业生产名称。3D打印本身就是通过分层添加更多材料来制造产品的过程。计算机辅助设计 (CAD) 或 3D 对象扫描仪可用于创建对象的数字模型，然后可以 3D 打印。
这为制造商打开了许多大门，包括众包设计、想法和用户生成的内容。甚至人工智能也可以与大数据相结合，创造人工智能产生的创新或发明。
9. 人工智能与制造
我们已经提到了人工智能在工业物联网中的几种用途。可以公平地说，由于人工智能在速度、效率和自动化方面的潜力，它将不可避免地渗透到几乎所有数字技术中。
机器学习：它已经被大规模用于预测市场趋势、供需甚至维护。在大数据和机器学习的帮助下，人工智能的潜力只会增加。例如，机器可以独立于人类输入来识别和解决效率低下的问题。
10.增强现实和虚拟现实
由于期望与现实之间的不一致，AR 和 VR 可能会遇到挫折。然而，它现在作为一种跨越所有载体的变革性技术，再次缓慢地占据一席之地。
AR 叠加可以让实地人员即时访问丰富的上下文数据。例如，很容易想象，当楼层经理走过仓库时，AR 镜头可以提供有关单个包裹的信息。佩戴 AR 设备的人甚至可以收到即时警报、工具提示或有害物质警告。
AR 和 VR 也可用于通过沉浸式、真实的模拟进行训练——可能与数字孪生相结合。
但需要注意的是，这些技术不仅仅为大型企业使用；对于中小企业来说，还有无数的用例。然而，虽然智能工厂的理想比以往任何时候都更容易实现，但您永远不应该在毫无准备的情况下进行数字化转型。
