工业 4.0 的定义与解释

作者：Brian Gilmore / 用例, 公司, 开发者
2021 年 9 月 21 日

工业 4.0 正在通过工业物联网 (IIoT) 技术从根本上改变制造系统和流程，大大小小的制造商都在寻求最有效的方式来获得其益处。潜在的收益包括优化运营、生成数据驱动的洞察、创造新的收入来源以及加速创新。为了描绘全局，让我们从 工业 4.0 的定义开始，然后解释采用它涉及的内容。

工业 4.0 的含义

工业 4.0 – 第四次工业革命，也称为工业物联网 (IIoT) – 是传统制造和工业实践的自动化，它使用云原生技术和数据分析。在工业 4.0 中，工业机器对机器通信和物联网集成在一起，以提高自动化、通信和自主监控。

工业 4.0 专注于网络物理系统，围绕数据力量重塑制造流程，它之前经历了

• 第一次工业革命（机械化、水力、蒸汽动力）
• 第二次工业革命（大规模生产、装配线、电力）
• 第三次工业革命（引入计算机和自动化以增强现有流程）

尽管“工业 4.0”这个词早在 2012 年就被创造出来，但近年来，随着其通过数据力量彻底改变制造业的承诺，这个术语越来越受欢迎。

克服工业 4.0 的数据挑战

由于数据是工业 4.0 环境的核心，因此挑战变成了设计一种数据架构，该架构可以满足工业环境对性能、可扩展性和可用性的苛刻要求。因此，一个常见的挑战是采用新的数据流系统并将它们连接到现有的遗留解决方案。这就是工业物联网发挥作用的地方，它为重资产行业提供了降低成本、易于安装、提高数据准确性和远程监控的优势。由于工业物联网是一项比工业自动化主要技术（如 监控和数据采集 (SCADA) 和可编程逻辑控制器 (PLC) 系统）更新的技术，因此其功能可以很好地适应当前的行业需求。

工业物联网采用要求

工业 4.0 标志着运营技术 (OT) 和信息技术 (IT) 的融合，以及流程和分析之间的实时相互依赖性。实现这种融合需要通过一种架构来重塑制造流程，该架构可以摄取物联网传感器和其他设备生成的海量实时数据，并实现对整个环境的纳秒级控制。向工业 4.0 过渡需要

• 实时数据摄取和查询能力 — 工业物联网应用程序处理的数据量及其所需的实时处理对用于摄取和处理其数据的数据库提出了独特的要求。这就是为什么数据历史库（用于工业物联网的时间序列数据库）是工业 4.0 的核心。数据历史库需要允许近实时地快速摄取和查询时间序列数据；压缩以最大限度地减少存储；以及以所需的精度进行存储，以保持生产线效率并最大限度地减少停机时间。
• 允许跨数据源无缝集成的数据架构 — 集成维护数据可用性，以实现实时流程优化。Nortal 很好地捕捉了数据集成在管理工业资产中的作用：“数字化转型和第四次工业革命之路是用数据集成铺就的……没有数据孤岛，您就可以全面、准确和集中地了解您的资产及其当前状态和健康状况。随时随地可视化您的资产绩效和流程效率的能力使您变得敏捷并能够快速做出反应。”

设计工业 4.0 环境

与上面讨论的数据要求同步，工业 4.0 环境 可以基于四个设计原则

• 互联互通 — 实现设备、传感器和人员之间的通信
• 信息透明 — 从制造过程的所有点收集大量数据
• 技术协助 — 在集中式仪表板中聚合和可视化数据，以实时解决问题
• 去中心化决策 — 使系统能够根据收集的数据自主执行任务，并且仅在特殊情况下才需要人为干预

从成本效率到数据民主化、运营敏捷性、可追溯性以及通过更好的产品和服务来保持客户，工业 4.0 的采用正在帮助制造商实现其生产潜力。相比之下，未能采用工业 4.0 技术会使制造商面临落后的风险，因为他们的竞争对手正在竞相利用自动化和数字化。