當前，通用物聯網設備正在改變工業管理與運營，用於特定行業的物聯網設備也在變得更加強大。

同時，物聯網通過與自動化技術、人工智能和雲計算的組合應用

，真正實現了傳統工業向智能製造的轉變。

在這一轉變過程中
，數字孿生

、人機交互、預測性維護、網絡安全、彈性變化、自動化和邊緣計算正在成為智能製造的七個關鍵趨勢。

這些趨勢也將極大地改變製造業中機器與機器

、人與機器、人與人、預測與操作
、管理與運營之間的關係，推動工業4.0時代的到來。

1.數字孿生的“接管”

數字孿生（Digital Twin）是充分利用物理模型、傳感器更新、運行曆史等數據
，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。

數(shu)字(zi)孿(luan)生(sheng)提(ti)供(gong)了(le)與(yu)工(gong)業(ye)部(bu)門(men)中(zhong)使(shi)用(yong)的(de)物(wu)理(li)組(zu)件(jian)相(xiang)對(dui)應(ying)的(de)虛(xu)擬(ni)對(dui)象(xiang)。例(li)如(ru)，製(zhi)造(zao)汽(qi)車(che)的(de)機(ji)器(qi)人(ren)手(shou)臂(bi)可(ke)以(yi)使(shi)用(yong)數(shu)字(zi)孿(luan)生(sheng)進(jin)行(xing)監(jian)控(kong)，數(shu)字(zi)孿(luan)生(sheng)收(shou)集(ji)有(you)關(guan)機(ji)械(xie)手(shou)臂(bi)操(cao)作(zuo)的(de)數(shu)據(ju)，並(bing)提(ti)供(gong)有(you)關(guan)需(xu)要(yao)定(ding)期(qi)維(wei)護(hu)或(huo)更(geng)換(huan)的(de)組(zu)件(jian)的(de)信(xin)息(xi)。

數shu字zi孿luan生sheng可ke以yi使shi預yu測ce性xing維wei護hu更geng加jia容rong易yi
，並bing提ti供gong有you價jia值zhi的de可ke視shi化hua功gong能neng以yi提ti高gao效xiao率lv。雖sui然ran有you很hen多duo方fang法fa可ke以yi收shou集ji和he管guan理li物wu聯lian網wang信xin息xi，但dan數shu字zi孿luan生sheng提ti供gong了le一yi種zhong更geng為wei直zhi觀guan而er強qiang大da的de方fang法fa。

2.創新的人機界麵

計算機屏幕，甚至是更原始的顯示器仍然在工業領域占主導地位
，但這種情況正在改變。

在zai查zha看kan設she備bei組zu件jian時shi，增zeng強qiang現xian實shi應ying用yong可ke以yi提ti供gong更geng有you價jia值zhi的de反fan饋kui，並bing為wei員yuan工gong提ti供gong有you關guan製zhi造zao設she備bei的de物wu聯lian網wang衍yan生sheng信xin息xi
，使shi公gong司si能neng夠gou更geng好hao地di進jin行xing管guan理li與yu維wei護hu；虛擬現實也可以使用更傳統的技術為工作人員提供強大的可視化功能。

VR和AR通常針對特定任務量身定製，隨著頭戴設備和智能眼鏡的普及與價格下降，這些技術將更受歡迎
，特別是在工業環境中。

3.更好的預測性維護

多年來，預測性維護在工業環境中一直扮演著日益重要的角色
，物聯網組件的持續增長也提供了比以前更多的信息。

結合機器學習和其他人工智能工具
，現代工業軟件比過去憑借個人經驗判斷確定何時需要更換設備部件更加有效。

與其他技術不同
，預測性維護的好處很容易計算。作為一種工業物聯網技術，預測性維護一定會成為未來工業管理人員的優秀助手。

4.網絡安全投資愈發重要

在早期階段
，物聯網在執行任務的過程中時常會出現雜亂無章的情況。同時，對於許多公司而言，安全設備並不被視為重中之重。

現在這種情況正在改變，那些即將或已經投資物聯網的公司正在越來越多地采取措施確保新的投資免受網絡攻擊。

這種改變的部分原因是因為現在的網絡攻擊越來越猖獗，越來越有利可圖
，而安全防範較低的工業設備尤其誘人。

製造業公司麵臨的挑戰之一就是確保他們使用正確的安全條例並確保所有操作的合規性，因為沒有一步到位的解決方案可以100%保護設備免受攻擊者的“入侵”。

5.更靈活的轉變

youyugongyeshebeitingjichengbenhengao，yinci

，tongchangqingkuangxia
，qiyehuijinkenengbimianyingjianheruanjiandeshengjiyugaizao，yinci
，gongyeqiyedebiangeyoushihouhuifeichanghuanman。

raner，quanmiantishengxiaolvjiangposhiqiyecaiqugengjialinghuodefangshijinxingyunying。wulianwangyurengongzhinengfenxiyoushihuidaozhilingrenjingyadejieguo，yinweirengongzhinengduiyufaxiannaxierenleikenengyongyuanbuhuitansuodexiangguanlingyufeichangzhongyao。

實體工業的長期轉變將會找到更快速適應信息化的方法
，而且這一舉措在未來幾年中將繼續增加。

6.更高效的自動化技術

自zi動dong化hua一yi直zhi是shi工gong業ye的de核he心xin，數shu字zi技ji術shu正zheng在zai擴kuo展zhan這zhe一yi趨qu勢shi。企qi業ye現xian在zai可ke以yi依yi靠kao低di成cheng本ben設she備bei來lai補bu充chong更geng廣guang泛fan的de製zhi造zao組zu件jian，而er不bu是shi投tou資zi昂ang貴gui的de重zhong型xing設she備bei。

隨著自動化係統繼續證明其價值
，企業將會投入更多資金
，並看到顯著的效率提升和更低的勞動力成本。

然而，工人招聘仍將保持強勁，因為即使是高度自動化的係統也需要人們監控進度，並尋找最大限度提高效率的方法。

7.更及時的邊緣計算

物聯網組件收集的大量數據可能令人咋舌，而物聯網應用程序中的瓶頸之一就是確保係統能夠實時監控必要的信息。

因此

，物聯網運營的一個強大組件將依賴於邊緣計算設備，這些設備可在數據被發送到更集中的服務器之前收集、處理並分析數據。

雖然服務器或場外雲解決方案的投資將繼續增加
，但邊緣設備將在未來得到重大投資
，並緩解當今工業環境中常見的一些處理壓力。