什么是工业4.0？

什么是工业4.0？

工业4.0是指第四次工业革命，这个名字用来描述物理和数字系统的整合，包括物联网（IoT）和人工智能，这些正在改变大量行业。它的目标是创建一个高效、自动化的产品或服务创建过程，能够快速有效地适应不断变化的市场需求。

工业4.0还包括云计算、大数据分析、机器学习等概念，以实现更智能的生产过程。通过使用传感器和自动化技术，制造商能够收集机器和运营的实时数据，这些数据可以用来做出更明智的决策，关于如何最佳地管理资源、优化生产线和降低成本。这种“智能”制造可以帮助企业保持竞争力，在生产能力方面保持领先，同时也有助于创造更加可持续的未来。可能性是无限的，所有行业的制造商都能从实施工业4.0技术中获得巨大收益。

工业4.0正在引导制造商摆脱传统的线性、基于推动的生产方法，转向以数据驱动、以客户为中心的新模式。

通往工业4.0的道路

让我们通过回顾过去一点，来了解我们如何到达工业4.0。这个额外的背景将有助于您更好地理解为什么工业4.0很重要，为什么这么多人认为采用这些技术是有价值的。

第一次工业革命

第一次工业革命发生在18世纪末和19世纪初，其特点是生产机械化、蒸汽动力的使用和工厂制度的发展。这次革命导致制造业、运输和通信发生了重大变化，对社会和经济产生了重大影响。

第二次工业革命

第二次工业革命发生在19世纪末和20世纪初。其特征是商品的批量生产、电力的应用和装配线的开发。

第三次工业革命

第三次工业革命，也被称为数字革命，发生在20世纪末，其特点是计算机和自动化在制造业和其他行业的应用。

第四次工业革命

工业4.0，也被称为第四次工业革命，是当前制造业自动化和数据交换的趋势，包括人工智能、物联网（IoT）和 cyber-physical systems 的发展。它被视为继第一次工业革命的生产机械化、第二次工业革命的大规模生产和第三次工业革命中引入计算机和自动化之后的第四次制造业重大革命。

工业4.0的关键概念和原则

互操作性

互操作性是工业4.0的一个基本概念，强调在工业环境中各种系统、设备和软件平台之间实现无缝通信和数据交换的需要。由于工业4.0严重依赖物联网、人工智能和云计算等不同技术的集成，确保这些组件能够有效协同工作对于实现互联、智能制造生态系统的全部潜力至关重要。互操作性使企业能够打破孤岛，简化流程，并做出更好的决策，从而提高效率、生产力和竞争力。为了实现互操作性，制造商必须采用标准化的通信协议、开放的架构和灵活的数据格式，以促进整个生产链的信息流畅。

虚拟化

虚拟化是在工业环境中创建物理资产、流程和系统的虚拟表示。通过使用数字孪生、仿真软件和增强现实等先进技术，虚拟化使制造商能够在不影响实际生产过程的情况下测试、分析和优化其运营。

虚拟化不仅允许更有效的规划和决策，还有助于企业在问题发生之前识别潜在的瓶颈或问题，从而减少停机时间、降低成本并提高产品质量。虚拟化促进了对工业流程的远程监控和控制，使专家能够从任何地点协作和解决问题，从而提高整体运营效率。

网络物理系统

网络物理系统（CPS）是工业4.0的核心部分，代表着计算和物理组件的无缝集成。这些系统使机器、人类和数字网络之间实现实时通信和数据交换，从而实现更智能、更高效和自主的工业流程。

去中心化

去中心化涉及工业系统内分布式决策和自主控制的转变。在制造业的背景下，去中心化涉及使机器、设备和生产单元能够独立做出决策和执行任务，无需集中监督或控制。

这种去中心化的方法不仅增加了制造业运营的灵活性和弹性，而且使企业能够更有效地进行扩展，因为新的组件或设备可以无缝集成到现有网络中。

模块化

模块化是工业4.0中的关键概念，强调设计灵活、可扩展和适应性强的系统的重要性，这些系统可以轻松地重新配置或升级以满足不断变化的市场需求和科技进步。模块化是指以最小努力和停机时间调整生产线、工艺和设备的能力。

通过拥抱模块化，制造商可以迅速适应产品需求的变化，推出新产品或融入新兴技术，确保他们的运营保持敏捷和具有竞争力。模块化还使得定制化成为可能，因为生产线可以根据独特的客户需求或偏好进行调整。

推动工业4.0的技术是什么？

物联网

物联网是工业4.0的重要组成部分，因为它使企业能够优化其流程并提高效率。物联网使得企业能够使用智能机器来自动化流程或工作流程，从而提高准确性和生产率。物联网技术使机器和数据库能够相互通信，使企业能够访问实时数据。这种改进的数据收集使企业能够深入了解生产率和效率，简化了工业4.0中的许多流程。

云计算

云计算为组织提供了开发敏捷数字运营的新方式。通过使用云计算，公司能够缩短部署、升级或部署应用程序所需的时间，并进一步受益于可伸缩性。借助云计算，制造商现在可以访问他们之前无法访问的分析数据，这使得他们能够实时做出明智的决策。

边缘计算

边缘计算与云计算相比处于光谱的另一端，但对于工业4.0工作负载来说同样重要。边缘计算是在网络边缘收集和分析数据的过程，更接近数据生成的地方。

使用边缘计算而不是云解决方案可以减少延迟问题，并通过在数据源处处理数据提供更快的成果。这使得它非常适合涉及实时分析的应用程序，如自主机器人系统或自动驾驶汽车。它还有助于通过最小化需要在设备和集中数据中心之间来回发送大量数据的需求来减少网络流量。

5G网络

更快的无线互联网是使工业4.0成为可能的重要因素。5G允许更快地通信和数据传输速度。这最终使得技术对所有规模的企业都更加可访问，并使它们能够以规模部署物联网解决方案。5G可以支持实时决策和远程监控能力，从而帮助企业提高运营效率。

人工智能和机器学习

人工智能和机器学习是使工业4.0成为可能的关键要素。通过使用人工智能，公司能够自动化流程、改善决策并更好地分析数据。

人工智能正在许多行业中用于提高效率、加速创新和降低成本。例如，在制造业中，人工智能可以用于优化生产线、预测维护需求以及更有效地安排资源。

网络安全

收集和分析更多数据固然很好，但也为商业企业打开了无数潜在的安全漏洞。没有公司愿意因为内部或客户数据泄露或因关键基础设施遭到黑客攻击而无法运作而成为新闻。

工业4.0需要复杂的网络安全解决方案，能够保护静止和传输中的数据，在问题发生之前检测恶意活动，并在出现异常时提醒用户。这可以通过各种措施实现，例如加密、入侵检测系统、双因素认证和网络分段。

除了实施安全解决方案外，组织还应制定全面的网络安全策略，包括人员培训和应对紧急情况的处理流程。这样，企业可以更好地准备应对任何潜在的网络攻击或数据泄露。

数字孪生

数字孪生使工程师能够创建系统和流程的虚拟模型，这些模型可以用来衡量性能、预测变化，甚至检测在物理世界成为问题之前可以避免的缺陷或危险。

由于这项技术的准确性，数字孪生模拟可以大幅降低设计成本，提高运营效率和可持续性，提升产品质量，并鼓励工作场所安全。此外，公司正在利用数字孪生的高级分析能力和连接设备相结合，通过远程调试、主动维护任务和简化故障排除程序来优化工厂运营。

实时数据分析

实时分析是工业4.0的重要组成部分，它使企业能够以前所未有的速度和准确性监控、分析和应对其运营和流程的变化。

通过利用物联网设备、传感器和高级分析模型，制造商可以实时收集和处理数据，使他们能够实时做出数据驱动决策和调整。

3D打印和增材制造

3D打印和增材制造正迅速成为企业提高效率、降低成本和轻松创建复杂设计的必要工具。例如，工厂可以现场打印备用零件，无需调用供应商并等待他们到达。这意味着更快的维修和更少的停机时间。增材制造还允许公司制造传统制造方法无法实现的复杂设计。

机器人技术

在工业4.0的背景下，机器人技术超越了传统的自动化，集成了人工智能、机器学习和传感器集成等先进功能，以创建智能、适应性强、功能多样的机器，能够在精确和一致性的基础上执行复杂任务。这还包括协作机器人，或“协作机器人”，它们旨在与人类操作员一起工作，增强他们的能力，并确保更安全、更人性化的工作环境。通过使用机器人技术，制造商可以自动化重复性任务，减少人为错误，降低劳动力成本，同时使生产具有更大的灵活性和定制化。

工业4.0的益处

提高生产力

工业4.0的主要好处之一是它可以帮助提高生产力。这是因为工业4.0技术，如数据分析和机器学习，可以用来识别低效率并优化生产流程。使用机器人和3D打印可以帮助自动化任务并减少对人力劳动的需求。所有这些结果都导致了制造产出的增加。

提高效率

通过实现更智能的资源使用和更高效的流程，工业4.0对减少能源消耗、废物产生和温室气体排放做出了重大贡献。通过采用工业4.0技术，公司可以积极为全球可持续发展目标做出贡献，同时提高其盈利能力。

预测性维护是工业4.0如何提高企业效率的同时支持可持续发展目标的一个主要例子。预测性维护使公司能够实时监控设备性能，在问题升级之前识别潜在问题，并根据实际设备条件而不是固定间隔来安排维护活动。

这种积极主动的方法不仅可以最大限度地减少意外停机和昂贵的维修费用，还可以延长设备的使用寿命，减少频繁更换的需求及其相关的环境影响。维护得当的设备在电力消耗和温室气体排放方面也往往运行得更有效率。

提升质量

工业4.0还可以帮助提升产品质量。这是因为传感器收集的数据可以用来识别制造过程中的错误并进行相应调整。此外，3D打印可以用来创建在批量生产开始之前可以测试质量的原型。

降低成本

实施工业4.0技术有助于降低成本。这是因为这些技术可以帮助提高生产力和效率，从而降低劳动力成本和浪费。

增加灵活性

工业4.0有助于提高制造操作的灵活性。3D打印和机器人等技术的应用可以快速创建定制化产品，且几乎不需要人工。数据分析和应用还有助于公司应对客户需求的变化，根据需要调整生产规模。

增强安全

工业4.0可以增强工作场所的安全。得益于机器人技术和机器学习等进步，危险任务现在可以自动化。这降低了工人的受伤风险，有助于创造更安全的工作环境。

更具韧性的供应链

采用与工业4.0相关的许多技术可以帮助企业使供应链更强韧。通过利用数据分析，企业可以实时监控生产过程，并在问题变得严重之前检测到小问题。

3D打印和增材制造可以用来快速生产机械设备所需的备用零件或组件，几乎不需要停机时间。这有助于公司在不中断运营的情况下维持其运营，即使供应链发生中断。

提升客户体验

工业4.0可以通过提供对客户行为和偏好的洞察来帮助企业提升客户体验。通过数据分析，公司可以确定需要集中精力改进的领域，以便提供最佳服务或产品。数据还可以在生产过程中帮助早期识别潜在缺陷，以确保客户不会收到有缺陷的产品。

工业4.0的挑战和风险

实施成本

实施工业4.0技术和实践可能代价高昂，尤其是对于小企业而言。如果企业没有必要的财务资源来投资这些技术，他们可能看不到投资回报。

网络安全风险

高级技术和对连接系统的依赖增加了网络安全威胁的风险。如果企业没有实施强大的网络安全措施，可能容易受到攻击，这对企业可能产生严重影响。

文化挑战

一些企业可能由于担心成本和现有运营的干扰，而不愿采用新技术和实践。如果企业不愿意适应新技术和流程，可能难以与更具前瞻性的企业竞争。

这同样适用于不熟悉这些新技术的员工，他们可能抵制变革，因此确保公司各个层级的员工了解变革的原因和方法至关重要。

常见的工业4.0应用案例

智能制造

智能制造和智能工厂是工业4.0的常见应用场景，采用新技术可以帮助提高生产效率，使产品更加可靠，并确保工人的安全。除了对公司直接的好处外，智能制造还可以通过减少浪费和提高生产效率来造福环境。

农业

将工业4.0融入农业的优势显著。由物联网传感器和数据分析驱动的精准农业技术，有助于精准施用化肥、农药和灌溉，减少浪费并最小化环境影响。机器人和无人工厂设备可以执行重复性任务，如种植、收获和监控，提高效率并释放宝贵的人力资源。

高级数据分析还能实现预测建模和预测，帮助农民在作物选择、种植计划和资源配置方面做出明智的决策。

医疗保健

医疗保健行业也是可以从工业4.0技术的采用中受益的另一个领域。通过使用物联网设备收集健康数据，患者将能够获得更个性化和有效的医疗保健。这可以包括从检测紧急情况，如某人心脏病发作，到在疾病变得严重之前检测和减轻疾病。

供应链管理

采用工业4.0技术可以通过提高可见性、效率和弹性来增强供应链管理。通过连接供应商、制造商、分销商和零售商等各个组成部分，工业4.0实现更顺畅的信息交换，确保所有利益相关者都能获取准确和最新的数据。

预测分析和机器学习可以帮助预测需求模式，优化库存水平，并识别潜在的干扰，使供应链经理能够解决问题并降低风险。

工业4.0工具

在本节中，您将了解一些在采用工业4.0技术过程中涉及的各种任务的有用工具。

数据存储

在规模上存储工业4.0数据需要可扩展和高效的存储解决方案，以处理由互联设备和系统生成的大量数据。以下是一些存储您数据的不同选项

• 时间序列数据库：时间序列数据库（TSDB）专门用于存储由传感器和物联网设备生成的带时间戳的数据。它们提供高写入和查询性能，非常适合处理工业4.0用例中典型的高频数据。InfluxDB是一个TSDB的例子。
• 数据历史记录器：数据历史记录器是用于存储和检索工业系统历史过程数据的专用数据库。它们针对时间序列数据进行了优化，并提供数据压缩、聚合和实时查询等功能。OSI PI是数据历史记录器的例子。
• 列式数据库：列式数据库以列而不是行存储数据，非常适合分析和处理大型数据集，通常用作数据仓库。列式数据库提供高查询性能和数据压缩，适合存储和分析由工业4.0系统生成的大量结构化数据。

通信协议

一些通信协议非常适合工业4.0系统，提供高效可靠的数据传输，在互联设备、机器和软件平台之间。以下是一些工业4.0中通信协议的好选择

• MQTT：MQTT是一种轻量级的发布-订阅消息协议，专为低带宽、高延迟和不稳定的网络设计。其低开销和最小资源需求使其非常适合物联网设备和工业4.0应用程序。MQTT广泛用于将传感器、执行器和其它设备连接到云平台，实现高效数据交换和远程监控。
• OPC UA (统一架构 OPC)：OPC UA 是一种平台无关的、以服务为导向的架构，专门为工业自动化和通信开发。它能够在不同平台或编程语言下，为设备、机器和软件应用之间提供安全可靠的数据交换。OPC UA 支持广泛的数据类型，并内置安全机制，使其成为工业4.0系统中的热门选择。
• AMQP（高级消息队列协议）：AMQP 是一种面向消息中间件的应用层开放标准协议。它支持灵活的消息模式，并提供了设备与应用程序之间可靠、安全的通信。AMQP 非常适合需要复杂路由和保证消息交付的场景，因此它适用于许多工业4.0应用。

数据收集与整合

工业4.0面临的一个重大挑战是从各种可能使用不同协议通信的不同设备中收集数据，然后将这些数据发送到各种不同的工具进行存储和分析。让我们来看看一些使数据收集和整合更简单的选项。

• Node-RED：Node-RED 是一种开源的、基于流的编程工具，用于连接设备、API 和在线服务。它提供了一个基于浏览器的可视化界面，用于设计部署数据流，使得连接和整合各种数据源（如物联网设备、工业传感器和Web服务）变得容易。凭借庞大的预构建节点库和自定义节点的支持，Node-RED 允许用户以最少的编码努力构建复杂的数据管道和执行数据转换。
• Telegraf：Telegraf 是一种开源的、插件驱动的服务器代理，用于从不同的数据源收集和报告指标。Telegraf 支持广泛的输入、输出和处理器插件，能够从各种设备、系统和API收集数据，并将其传输到不同的存储平台。其灵活性和可扩展性使其适用于工业4.0应用，在这些应用中，多样化的数据源是常见的。
• Apache NiFi：Apache NiFi 是一种开源的、基于Web的数据整合工具，用于设计、部署和管理数据流。它提供了一个可视化界面来设计数据管道，并支持广泛的数据源、处理器和接收器。NiFi 特别适合需要复杂数据路由、转换和增强的用例。凭借内置的安全功能和数据来源支持，NiFi 在工业4.0环境中确保了数据完整性和可追溯性。

工业4.0最佳实践

迈向工业4.0是现有企业的一项重大任务，涉及企业所有领域的协作才能顺利开展。在本节中，您将了解一些可以帮助您避免可能损害企业的重大陷阱的最佳实践。

制定清晰的策略和目标

首先，您需要对采用这些新技术如何帮助实现业务目标有清晰的认识。如果您找不到实际帮助您业务的具体方法，不要盲目投资资源。以下是一些可能要识别的事项：

• 将要使用的技术
• 哪些流程可以自动化
• 用于衡量成功的指标

网络安全重点

高级技术与依赖连接系统的整合增加了网络安全威胁的风险。从第一天开始实施强大的网络安全措施以防止这些威胁，这样您就不会后悔。

合作

工业4.0技术通常涉及不同组织之间系统和流程的整合。与供应商和合作伙伴合作，确保这些系统和流程得到有效整合，这一点非常重要。

跟踪结果和迭代

在开始之前建立指标，以便您可以衡量进度与预期结果。根据进度，您需要愿意并能够根据需要更改您的策略。

常见问题解答

工业4.0的起源是什么？

工业4.0这一概念和术语可追溯至2006年，当时德国政府制定了一项计划，旨在通过一份探讨制造业未来以及制造业公司如何受到影响和需要适应发展中的技术的报告，来保持其在制造业的领先地位。2010年，德国内阁在其“高科技战略2020”计划中进一步细化了工业4.0概念，该计划定义了五个优先事项，这些优先事项将用于指导数十亿美元政府投资的方向。

数字化转型与工业4.0之间有何关联？

数字化转型和工业4.0经常被交替使用，但了解它们的独特特征及其相互关系至关重要。虽然这两个概念都涉及采用先进技术来改善业务运营，但工业4.0特别关注制造业，而数字化转型则涵盖更广泛的行业和应用。

数字化转型是指将数字技术整合到企业的各个方面，包括客户服务、营销、供应链管理和内部运营的过程。数字化转型目标是优化流程、提高效率和创造新的商业模式，以推动增长和竞争力。这一转型通过实施云计算、数据分析、人工智能和物联网等技术来实现。

另一方面，工业4.0是数字化转型的一个子集，旨在针对制造业。它通常被称为第四次工业革命，因为它代表了智能、互联和自主制造系统的新时代。工业4.0利用物联网、高级分析、机器人和增材制造等技术开发生产流程，提高产品质量，并提高整体效率。

尽管它们之间存在差异，但数字化转型和工业4.0密切相关，因为这两个概念都旨在通过采用先进技术来推动创新和创造价值。实际上，工业4.0可以被视为数字化转型在制造业中的具体应用。随着公司踏上数字化转型之路，拥抱工业4.0的原则可以为制造业的增长和成功奠定坚实的基础。

什么是IT/OT融合？

传统上，业务被信息技术(IT)和运营技术(OT)所分割。但近年来，这两个领域开始合并，这一过程通常被称为IT/OT融合。

IT和OT之间的更好协作可以为任何业务增加巨大价值，提供整个组织的更广泛可见性、改进的数据分析能力、更少的手动流程和对客户需求的更快响应。通过利用这两套技术，企业可以对其运营获得前所未有的控制。

IT/OT融合涉及将传统用于OT的硬件、软件和网络与传统用于IT的硬件、软件和网络集成。这种集成使得两个分离的系统得以同步，使得它们能够交换数据和信息。例如，一个IT系统可以允许操作员从OT系统（如传感器或执行器）访问实时运营数据。

什么是工业5.0？

工业5.0是一个术语，用来描述第四次工业革命的下一阶段，其特点是人工智能(AI)、物联网(IoT)和量子计算等先进技术的集成应用于制造业和其他行业。

工业5.0尚无普遍认可的定义，该概念仍在不断发展。然而，它通常被视为从工业4.0开始的自动化和数据交换趋势的延续，重点在于更加先进的技术以及这些技术在不同领域的整合。

工业4.0与工业5.0之间的一个关键区别是注重可持续性和社会责任。预计工业5.0将涉及开发更加环保并促进社会公平的技术。这可能包括使用可再生能源和开发有助于减少废物和污染的技术。

总的来说，工业4.0和工业5.0之间的主要区别在于所使用技术的先进程度。工业5.0涉及更多先进技术的整合，如量子计算，这些技术有可能显著影响和改变各个行业。