什么是工业 4.0？

什么是工业 4.0？

工业 4.0 是用来描述第四次工业革命的术语，它是指物理系统和数字系统的集成，包括物联网 (IoT) 和人工智能，这些技术正在改变大量的行业。其目标是创建一个高效、自动化的流程来创建产品或服务，这些产品或服务可以快速有效地适应不断变化的客户需求。

工业 4.0 还包括云计算、大数据数据分析和机器学习等概念，以实现更智能的生产流程。通过使用传感器和自动化技术，制造商能够收集关于其机器和运营的实时数据，这些数据可以被分析，从而就如何最好地管理资源、优化生产线和降低成本做出更明智的决策。这种“智能”制造可以帮助企业保持竞争力，并在生产能力方面保持领先地位，同时也有助于实现更可持续的未来。各种可能性是无限的，所有行业的制造商都将从工业 4.0 技术的实施中获益良多。

工业 4.0 正在引导制造商摆脱传统的线性、推式生产方法，走向新的数据驱动、以客户为中心的模式。

通往工业 4.0 的道路

让我们回顾一下过去，看看我们是如何到达工业 4.0 的。这种额外的背景信息将帮助您更好地理解为什么工业 4.0 很重要，以及为什么这么多人认为采用这些技术很有价值。

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，其特点是生产的机械化、蒸汽动力的使用以及工厂系统的发展。这场革命导致了制造业、运输和通信领域的重大变革，并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。其特点是商品的大规模生产、电力的使用和流水线的开发。

第三次工业革命

第三次工业革命，也称为数字革命，发生在 20 世纪后期，其特点是在制造业和其他行业中采用计算机和自动化。

第四次工业革命

工业 4.0，也称为第四次工业革命，是当前制造业技术自动化和数据交换的趋势，包括人工智能、物联网 (IoT) 和信息物理系统方面的发展。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以及第三次工业革命的计算机和自动化引入之后的第四次重大工业革命。

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，强调工业环境中各种系统、设备和软件平台之间无缝通信和数据交换的必要性。由于工业 4.0 严重依赖物联网、人工智能和云计算等各种技术的集成，因此确保这些组件能够有效地协同工作对于充分发挥互联智能制造生态系统的潜力至关重要。互操作性使企业能够打破信息孤岛，简化流程，并做出更明智的决策，最终提高效率、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，以促进信息在整个生产链中的顺畅流动。

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、模拟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流程的情况下测试、分析和优化其运营。

虚拟化不仅可以更有效地进行规划和决策，还可以帮助企业在潜在瓶颈或问题发生之前识别出来，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排除问题，从而提高整体运营效率。

信息物理系统

信息物理系统 (CPS) 是工业 4.0 的核心组成部分，代表着计算组件和物理组件的无缝集成。这些系统实现了机器、人类和数字网络之间的实时通信和数据交换，从而实现了更智能、更高效和更自主的工业流程。

去中心化

去中心化涉及工业系统中分布式决策和自主控制的转变。在制造业的背景下，去中心化涉及授权机器、设备和生产单元独立做出决策和执行任务，而无需集中的监督或控制。

这种去中心化的方法不仅提高了制造运营的敏捷性和弹性，还使企业能够更有效地扩展规模，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 的一个关键概念，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技术进步。模块化是指以最小的努力和停机时间调整生产线、流程和设备的能力。

通过拥抱模块化，制造商可以快速适应产品需求的波动，推出新产品或整合新兴技术，确保其运营保持敏捷性和竞争力。模块化还实现了更高的定制化，因为可以调整生产线以适应独特的客户要求或偏好。

哪些技术正在驱动工业 4.0？

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变得更高效。物联网使公司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力。物联网技术使机器和数据库之间能够相互通信，使企业能够访问实时数据。这种改进的数据收集使人们能够深入了解生产力和效率，从而简化了工业 4.0 中的许多流程。

云计算

云计算为组织开发敏捷的数字化运营提供了新的方法。通过使用云计算，公司能够减少部署、升级或部署应用程序所需的时间，并进一步受益于可扩展性。借助云计算，制造商现在可以访问他们以前通常无法访问的分析数据，这使他们能够在实时做出明智的决策。

边缘计算

与云计算相比，边缘计算位于频谱的另一端，但对于工业 4.0 工作负载而言，它同样重要。边缘计算是在网络边缘收集和分析数据的过程，更靠近数据生成的位置。

使用边缘计算而不是云解决方案可以减少延迟问题，并通过在源头处理数据来提供更快速的结果。这使其成为涉及实时分析的应用的理想选择，例如自主机器人系统或自动驾驶汽车。它还有助于减少网络流量，最大限度地减少在设备和集中式数据中心之间来回发送大量数据的需求。

5G 网络

更快的无线互联网是使工业 4.0 可行的巨大因素。5G 允许更快的通信和数据传输速度。这最终使这项技术更容易被各种规模的企业所接受，并使他们能够大规模部署物联网解决方案。5G 可以通过支持实时决策和远程监控功能，帮助公司提高运营效率。

人工智能和机器学习

人工智能和机器学习是使工业 4.0 成为可能的另一个关键组成部分。通过使用人工智能，公司能够自动化流程、改进决策并更好地分析数据。

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

网络安全

收集和分析更多数据固然很好，但也为企业带来了许多潜在的漏洞。没有公司愿意因泄露内部或客户数据或因关键基础设施被黑客入侵而无法运行而登上新闻头条。

工业 4.0 需要复杂的网络安全解决方案，这些解决方案能够保护静态和传输中的数据，在恶意活动成为问题之前检测到它们，并在出现异常情况时提醒用户。这可以通过各种措施来实现，例如加密、入侵检测系统、双因素身份验证和网络分段。

除了实施安全解决方案外，组织还应制定全面的网络安全战略，其中涵盖人员培训和紧急情况下的应对流程。这样，企业就可以为任何潜在的攻击或数据泄露做好更充分的准备。

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，然后可以使用这些模型来衡量性能、预测变化，甚至检测可能在物理世界中成为问题之前可以避免的缺陷或危险。

由于这项技术具有准确性，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，提高产品质量，并鼓励工作场所安全。此外，公司正在利用数字孪生的先进分析能力与连接设备相结合，通过远程调试、主动维护任务和简化的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 的一个重要组成部分，使企业能够以前所未有的速度和准确性监控、分析和响应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，从而使他们能够即时做出数据驱动的决策和调整。

3D 打印和增材制造

3D 打印和增材制造正迅速成为企业最大限度提高效率、降低成本和轻松创建复杂设计的必要工具。例如，工厂可以在现场打印更换零件，而无需联系供应商并等待零件到货。这意味着更快的维修和更少的总体停机时间。增材制造还允许公司制造使用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，融合了人工智能、机器学习和传感器集成等先进功能，创造出智能、自适应和通用的机器，能够精确和一致地执行复杂的任务。这还包括协作机器人，或称“cobots”，它们旨在与人类操作员并肩工作，增强他们的能力并确保更安全、更符合人体工程学的工作环境。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，并降低劳动力成本，同时还可以在生产中实现更大的灵活性和定制化。

工业 4.0 的优势

提高生产力

工业 4.0 的主要优势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）可用于识别低效率并优化生产流程。机器人技术和 3D 打印的使用有助于自动化任务并减少对人力的需求。所有这些都导致制造业产量的增加。

提高效率

通过更智能地利用资源和更高效的流程，工业 4.0 为显着减少能源消耗、废物产生和温室气体排放做出了贡献。通过采用工业 4.0 技术，公司可以在积极为全球可持续发展目标做出贡献的同时，提高其盈亏底线。

预测性维护是工业 4.0 如何提高企业效率并支持可持续发展目标的一个主要示例。预测性维护使公司能够实时监控设备性能，在潜在问题升级之前识别出来，并根据设备的实际状况而不是固定的时间间隔来安排维护活动。

这种主动的方法不仅最大限度地减少了意外停机时间和昂贵的维修，还延长了设备的使用寿命，减少了频繁更换的需求以及相关的环境影响。维护良好的设备在能耗和温室气体排放方面也往往运行效率更高。

提高质量

工业 4.0 还可以帮助提高产品质量。这是因为传感器收集的数据可用于识别制造过程中的错误并进行相应的调整。此外，3D 打印可用于创建原型，以便在开始批量生产之前对其质量进行测试。

降低成本

工业 4.0 技术的实施有助于降低成本。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。

提高灵活性

工业 4.0 有助于提高制造运营中的灵活性。3D 打印和机器人技术等技术可用于快速创建定制产品，且只需少量人力。数据分析的使用可以帮助公司应对客户需求的变化，并在需要时扩大或缩小生产规模。

增强安全性

工业 4.0 可以提升工作场所的安全性。 благодаря 机器人技术和机器学习等技术的进步，现在可以自动化执行危险任务。 这降低了工人的受伤风险，并有助于创造更安全的工作环境。

更具弹性的供应链

采用许多与工业 4.0 相关的技术可以帮助企业增强其供应链。 通过利用数据分析，企业可以实时监控生产过程，并在小问题变成大问题之前发现它们。

3D 打印和增材制造可用于快速生产机器的替换零件或组件，几乎无需停机。 这有助于公司在供应链中断的情况下维持运营而不受影响。

改善客户体验

工业 4.0 可以通过提供对客户行为和偏好的洞察，帮助企业改善客户体验。 通过数据分析，公司可以识别需要重点关注的领域，以便提供尽可能最好的服务或产品。 数据还可以在制造过程中提供帮助，及早发现潜在缺陷，从而避免客户收到有缺陷的产品。

工业 4.0 的挑战和风险

实施成本

实施工业 4.0 技术和实践可能很昂贵，特别是对于小型企业而言。 如果企业没有必要的财政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

先进技术的集成和对互联系统的依赖增加了网络安全威胁的风险。 如果企业没有健全的网络安全措施，则可能容易受到攻击，这可能会对企业造成严重后果。

文化挑战

由于担心成本以及对其现有运营的干扰，一些企业可能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，则可能难以与更具前瞻性思维的企业竞争。

这也适用于不熟悉这些新技术的员工，他们可能抵制变革，因此务必确保公司各级员工都了解变革的方式和原因。

常见的工业 4.0 用例

智能制造

智能制造和智能工厂是工业 4.0 的常见用例，采用新技术可以帮助提高生产力，使产品更可靠，并确保工人更安全。 除了对公司的直接好处外，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

在农业中融入工业 4.0 的优势是巨大的。 由物联网传感器和数据分析驱动的精准农业技术，有助于有针对性地施用肥料、农药和灌溉，减少浪费并最大限度地减少环境影响。 机器人和自主机械可以执行重复性任务，例如种植、收割和监控，从而提高效率并解放宝贵的人力资源。

先进的数据分析还支持预测建模和预测，帮助农民在作物选择、种植计划和资源分配方面做出明智的决策。

医疗保健

医疗保健行业是另一个可以从工业 4.0 技术应用中受益的领域。 通过使用物联网设备收集健康数据，患者将能够获得更加个性化和有效的医疗保健。 这可以包括从检测紧急情况（例如某人心脏病发作）到在疾病变得严重之前进行检测和缓解的方方面面。 机器人技术也越来越多地用于外科手术中，以减少人为错误并改善结果。

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种组件，工业 4.0 可以实现更顺畅的信息交换，确保所有利益相关者都能访问准确和最新的数据。

预测分析和机器学习可以帮助预测需求模式、优化库存水平和识别潜在的中断，从而使供应链管理人员能够解决问题并最大限度地降低风险。

工业 4.0 工具

在本节中，您将了解一些工具，这些工具对于采用工业 4.0 技术所涉及的各种任务非常有用。

数据存储

大规模存储工业 4.0 数据需要可扩展且高效的数据存储解决方案，这些解决方案可以处理互连设备和系统生成的大量数据。 以下是存储数据的一些不同选项

• 时间序列数据库：时间序列数据库 (TSDB) 专门用于存储传感器和物联网设备生成的时间戳数据。 它们提供高写入和查询性能，使其成为处理工业 4.0 用例中典型的高频数据的理想选择。 InfluxDB 是 TSDB 的一个例子
• 数据历史记录器：数据历史记录器是专门的数据库，用于存储和检索来自工业系统的历史过程数据。 它们针对处理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一个例子
• 列式数据库：列式数据库以列而不是行存储数据，这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，使其适用于存储和分析工业 4.0 系统生成的大量结构化数据。

通信协议

几种通信协议非常适合工业 4.0 系统，可在互连设备、机器和软件平台之间提供高效可靠的数据传输。 以下是工业 4.0 中通信协议的一些良好选择

• MQTT：MQTT 是一种轻量级的发布-订阅消息传递协议，专为低带宽、高延迟和不可靠的网络而设计。 它的低开销和最低资源要求使其成为物联网设备和工业 4.0 应用的理想选择。 MQTT 广泛用于将传感器、执行器和其他设备连接到云平台，从而实现高效的数据交换和远程监控。
• OPC UA（OPC 统一架构）：OPC UA 是一种平台独立的、面向服务的架构，专门为工业自动化和通信而开发。 它在设备、机器和软件应用程序之间提供安全可靠的数据交换，而无需考虑底层平台或编程语言。 OPC UA 支持广泛的数据类型和内置安全机制，使其成为工业 4.0 系统的热门选择。
• AMQP（高级消息队列协议）：AMQP 是一种开放标准的应用层协议，用于面向消息的中间件。 它支持灵活的消息传递模式，并在设备和应用程序之间提供可靠、安全的通信。 AMQP 非常适合需要复杂路由和保证消息传递的场景，使其非常适合许多工业 4.0 应用。

数据收集和集成

工业 4.0 的一大挑战是从各种不同的设备收集数据，这些设备可能通过不同的协议进行通信，然后将这些数据发送到各种不同的工具进行存储和分析。 让我们看一下一些使数据收集和集成更容易的选项

• Node-RED：Node-RED 是一种开源的、基于流程的编程工具，用于将设备、API 和在线服务连接在一起。 它提供了一个基于浏览器的可视化界面，用于设计和部署数据流，从而可以轻松连接和集成各种数据源，例如物联网设备、工业传感器和 Web 服务。 凭借大量的预构建节点以及对自定义节点的支持，Node-RED 允许用户以最少的编码工作构建复杂的数据管道并执行数据转换。
• Telegraf：Telegraf 是一个开源的、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、输出和处理插件，使其能够从各种设备、系统和 API 收集数据并将其传输到不同的存储平台。 它的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，不同的数据源很常见。
• Apache NiFi：Apache NiFi 是一种开源的、基于 Web 的数据集成工具，用于设计、部署和管理数据流。 它提供了一个可视化界面，用于设计数据管道，并支持广泛的数据源、处理器和接收器。 NiFi 特别适用于需要复杂数据路由、转换和丰富化的用例。 凭借内置的安全功能和对数据溯源的支持，NiFi 确保了工业 4.0 环境中的数据完整性和可追溯性。

工业 4.0 最佳实践

对于现有企业而言，迈向工业 4.0 是一项重大努力，需要企业的所有领域协同工作才能正常运转。 在本节中，您将了解一些最佳实践，这些实践可以帮助您避免可能损害业务的重大陷阱。

制定清晰的战略和目标

首先，您需要清楚地了解采用这些新技术将如何帮助实现您的业务目标。 如果您实际上找不到具体的方法来帮助您的业务，请不要盲目地将资源投入其中。 一些可能需要确定的事项

• 将使用的具体技术
• 哪些流程可以自动化
• 衡量成功的指标

网络安全重点

先进技术的集成和对互联系统的依赖增加了网络安全威胁的风险。 务必从一开始就实施健全的网络安全措施以防范这些威胁，这样您以后才不会后悔。

协作

工业 4.0 技术通常涉及跨不同组织集成系统和流程。 务必与供应商和合作伙伴协作，以确保这些系统和流程得到有效集成。

跟踪结果并迭代

在开始之前建立指标，以便您可以根据预期结果衡量进度。 根据进度，您需要愿意并且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 作为概念和术语可以追溯到 2006 年，当时德国政府在一份展望制造业未来以及制造公司将如何受到影响以及需要适应发展技术的报告中，制定了一项保持其制造业主导地位的计划。 工业 4.0 作为概念在 2010 年得到进一步完善，当时德国内阁制定了其《2020 年高科技战略》计划，该计划确定了五个优先事项，这些优先事项将用于指导数十亿美元的政府投资。

数字化转型与工业 4.0 有何关系？

数字化转型和工业 4.0 经常互换使用，但至关重要的是要了解它们独特的特征以及它们之间的相互关系。 虽然这两个概念都涉及采用先进技术来改进业务运营，但工业 4.0 专门关注制造业，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集成到业务的各个方面，包括客户服务、营销、供应链管理和内部运营的过程。 数字化转型的目标是优化流程、提高效率并创建新的业务模式，从而推动增长和竞争力。 这种转型是通过实施云计算、数据分析、人工智能和物联网等技术来实现的。

另一方面，工业 4.0 是数字化转型的一个子集，其目标是制造业。 它通常被称为第四次工业革命，因为它代表着智能、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、机器人技术和增材制造等技术来优化生产流程、提高产品质量并提高整体效率。

尽管存在差异，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。 事实上，工业 4.0 可以被认为是数字化转型在制造业中的具体应用。 随着公司开始其数字化转型之旅，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？

企业传统上在信息技术 (IT) 和运营技术 (OT) 之间是孤立的。 但近年来，这些世界开始融合，这一过程通常被称为 IT/OT 融合。

IT 和 OT 之间更好的协作可以通过提供更大的组织可见性、改进的数据分析能力、更少的手动流程以及更快地响应客户需求，从而为任何企业增加巨大的价值。 通过利用这两组技术，企业可以获得对其运营前所未有的控制权。

IT/OT 融合涉及将传统上在 OT 中使用的硬件、软件和网络与在 IT 中使用的硬件、软件和网络集成。 这种集成使两个断开连接的系统能够同步，使它们能够交换数据和信息。 例如，IT 系统可以允许操作员访问来自 OT 系统（例如传感器或执行器）的实时运营数据。

什么是工业 5.0？

工业 5.0 是一个术语，用于描述第四次工业革命的下一阶段，其特点是将人工智能、物联网 (IoT) 和量子计算等先进技术集成到制造业和其他行业中。

工业 5.0 还没有一个普遍接受的定义，这个概念仍在发展中。 然而，它通常被视为始于工业 4.0 的自动化和数据交换趋势的延续，重点是更先进的技术以及这些技术在不同部门的集成。

工业 4.0 和工业 5.0 之间的一个主要区别是对可持续性和社会责任的关注。 工业 5.0 预计将涉及开发更环保和促进社会公平的技术。 这可能包括使用可再生能源以及开发有助于减少浪费和污染的技术。

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 涉及集成更先进的技术，例如量子计算，这些技术有可能显着影响和改变各个行业。