第四次工业革命的九大技术支柱

其中一些先进技术已经被企业和供应链采用，但只有将它们结合使用才能充分发挥工业 4.0 的潜力。

1.大数据分析

大数据是一个术语，用于描述从各种来源生成的、影响企业战略决策的大型、多样化和复杂的数据集。

在工业 4.0 中，大数据从各种来源收集，包括工厂设备和物联网设备；企业资源规划 (ERP) 和客户关系管理 (CRM) 系统；以及天气和交通应用。

与此同时，大数据分析是分析大型数据集的过程，提供有关客户偏好的信息、相关性算法、趋势和其他信息。对这种大数据源的分析可以应用于许多不同的领域，例如错误预测以最大限度地降低错误概率，以及基于大数据的预测算法以在损失发生之前将其最小化。

2. 横向和纵​​向系统集成

在工业 4.0 中，系统集成是实现最佳生产效率的重要方面。水平集成是指在工厂内部或不同工厂之间连接同一功能级别的系统和设备的过程。换句话说，它专注于连接对等系统，使它们能够无缝地相互通信和交换数据。

垂直整合是指将企业内部不同层级的系统和功能连接起来的过程。换句话说，它专注于垂直连接产品设计、制造、质量控制、销售和客户服务等系统。

水平和垂直系统集成是两种互补的策略，可帮助工业 4.0 领域的企业实现最佳生产效率、提高灵活性和竞争力。

3.云计算

云计算被认为是成功部署工业4.0和数字化转型的“关键”。如今，云技术不仅在速度、可扩展性、存储和成本节约方面带来优势，而且还为人工智能、机器学习和物联网等最先进技术奠定了基础，助力企业创新。

4.增强现实（AR）

增强现实（AR）是一种将虚拟世界与用户融合，并将虚拟世界作为现实环境一部分的交互技术，可以增强人机交互、维护任务的远程控制和视觉检查。

在工业4.0中，AR技术允许员工使用智能眼镜或移动设备来可视化实时物联网数据、数字化零件、设备维修或装配说明等。

尽管在 4.0 工业革命中 AR 仍处于起步阶段，但它在提高工作效率和质量方面已显示出巨大潜力。

5.工业物联网（IIoT）

工业物联网 (IIoT) 在工业 4.0 中发挥着核心作用。工业 4.0 中的大多数物理对象，包括设备、机器人、机器、设施和产品，都配备了传感器和射频识别 (RFID) 标签，以提供有关其状态、性能或位置的实时数据。

这项技术使企业能够更高效地运营供应链、更快地设计和修改产品、防止设备停机、跟踪客户趋势、跟踪产品和库存等等。

6.自主机器人

工业4.0带来了新一代自主机器人。这些自主机器人经过编程，可在极少人工干预的情况下执行任务，其尺寸和功能范围广泛，从扫描库存的小型专业无人机到在智能工厂中运行的大型移动机器人。

这些机器人配备了先进的软件、人工智能、传感器和计算机视觉，能够执行困难而精细的任务，并识别、分析和根据从周围环境接收的信息采取行动。

7.网络安全

网络安全是另一个重要问题，由于网络犯罪组织的恶意意图，它可能对商业环境产生重大影响。因此，需要预防解决方案和防御系统来应对网络犯罪组织的负面影响。

当您开始向工业 4.0 进行数字化转型时，考虑涵盖 IT 和现场设备的网络安全策略至关重要。

8. 仿真/数字孪生工具

仿真正成为优化制造流程和促进可持续发展不可或缺的工具。通过创建制造系统的虚拟副本，管理人员和工程师可以在实际实施之前模拟、分析和预测系统的性能。这有助于降低风险、节省时间和成本，并提高制造流程的灵活性和效率。

9.边缘计算

为了满足快速灵活的制造需求，在源头（即终端）进行数据分析变得越来越重要。现代制造系统不再将所有数据传输到云端进行处理，而是直接在传感器和控制设备上集成了数据分析功能。这显著缩短了数据收集和决策之间的时间差，从而提高了制造流程的效率和可靠性。

除了加快数据处理速度外，在端点分析数据也有助于提高安全性。通过最大限度地减少传输的数据量，企业可以降低网络攻击的风险并保护敏感信息。