物聯網是工業 4.0 戰略的關鍵部分，該戰略致力於創建靈活且互聯的數字工廠，促進係統所有部分之間的通信。

　　與前三場革命一樣，工業 4.0 旨在利用最新技術改變製造業。這一次
，是先進的信息和通信技術創造了物聯網。工業 4.0 將物聯網與人工智能、機器學習和機器人技術相結合，以實現製造業的數字化。

　　物聯網是工業 4.0 戰略的關鍵部分，該戰略致力於創建靈活且互聯的數字工廠

，促進係統所有部分之間的通信。當今物聯網、人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)和(he)大(da)數(shu)據(ju)等(deng)技(ji)術(shu)的(de)最(zui)佳(jia)方(fang)麵(mian)是(shi)它(ta)們(men)的(de)應(ying)用(yong)範(fan)圍(wei)。這(zhe)些(xie)技(ji)術(shu)適(shi)用(yong)於(yu)工(gong)廠(chang)車(che)間(jian)以(yi)及(ji)規(gui)劃(hua)和(he)管(guan)理(li)等(deng)其(qi)他(ta)領(ling)域(yu)。製(zhi)造(zao)商(shang)甚(shen)至(zhi)可(ke)以(yi)將(jiang)客(ke)戶(hu)和(he)業(ye)務(wu)合(he)作(zuo)夥(huo)伴(ban)整(zheng)合(he)到(dao)價(jia)值(zhi)和(he)業(ye)務(wu)流(liu)程(cheng)中(zhong)。

　　隨著製造商尋找擁抱物聯網和工業 4.0 的方法
，到 2027 年，智能製造市場的價值預計將達到 2282 億美元。以下是該行業朝著這一目標邁進的一些方式。

　　1、製造自動化中的物聯網

　　網絡物理係統 (CPS) 是工業 4.0 所設想的智能工廠的核心。CPS 是在製造的所有部分使用傳感器和軟件的係統。這些部分可能是機器
、車輛、路線
、庫存和廠房本身。傳感器記錄並保存數據，然後由計算機處理以做出決策。這些決策通過執行器和人機界麵 (HMI) 直接影響物理係統。

　　CPS 改進了使用工業物聯網的自動化機器。常規的自動化機器使用該軟件隔離工作。相比之下，CPS 收集並與工廠的所有資產和區域共享數據。雲計算用於分析這些數據以做出優化係統的決策。企業還可以根據之前的結果使用 AI 和 ML 進行更智能的優化。

　　CPS 和 IoT 相(xiang)輔(fu)相(xiang)成(cheng)，打(da)造(zao)智(zhi)能(neng)工(gong)廠(chang)。這(zhe)些(xie)具(ju)有(you)競(jing)爭(zheng)力(li)的(de)工(gong)廠(chang)減(jian)少(shao)了(le)停(ting)機(ji)時(shi)間(jian)
，提(ti)高(gao)了(le)效(xiao)率(lv)，創(chuang)造(zao)了(le)更(geng)好(hao)的(de)產(chan)品(pin)，並(bing)提(ti)高(gao)了(le)生(sheng)產(chan)力(li)。在(zai)製(zhi)造(zao)業(ye)中(zhong)實(shi)施(shi)物(wu)聯(lian)網(wang)的(de)工(gong)廠(chang)報(bao)告(gao)成(cheng)本(ben)降(jiang)低(di)和(he)質(zhi)量(liang)提(ti)高(gao)。

　　2
、物聯網和工業4.0三大優勢

　　1.預測性維護

　　維(wei)護(hu)是(shi)任(ren)何(he)工(gong)廠(chang)經(jing)理(li)最(zui)頭(tou)疼(teng)的(de)問(wen)題(ti)。與(yu)之(zhi)相(xiang)關(guan)的(de)停(ting)機(ji)時(shi)間(jian)和(he)成(cheng)本(ben)可(ke)能(neng)證(zheng)明(ming)是(shi)昂(ang)貴(gui)的(de)。常(chang)規(gui)維(wei)護(hu)的(de)經(jing)典(dian)方(fang)法(fa)效(xiao)率(lv)低(di)下(xia)，增(zeng)加(jia)了(le)機(ji)床(chuang)破(po)損(sun)和(he)磨(mo)損(sun)的(de)風(feng)險(xian)
，進(jin)而(er)增(zeng)加(jia)了(le)成(cheng)本(ben)。

　　預yu測ce性xing維wei護hu係xi統tong使shi用yong物wu聯lian網wang獲huo取qu有you關guan每mei個ge在zai役yi資zi產chan的de實shi時shi信xin息xi。根gen據ju這zhe些xie信xin息xi，係xi統tong預yu測ce資zi產chan維wei護hu的de時shi間jian。製zhi造zao工gong廠chang具ju有you相xiang互hu關guan聯lian的de係xi統tong，其qi中zhong有you多duo種zhong因yin素su在zai起qi作zuo用yong。一yi個ge位wei置zhi的de負fu載zai、shejiheguochenggenggaihuiyingxiangzhenggegongchang。jiyuwulianwangdeyucexingweihuheyunjisuanzaizhezhongqingkuangxiafeichangyouyong。gaixitongshiyonglaizigongchangzhouweizichandeshujulaiyuceweihuxuqiu。

　　daiyouwulianwangdezhinengweihuguanlixitongyekeyishiyongrengongzhinenghejiqixuexi。zhexiekeyikaolvsuoyouxitongduizhizaodeyingxiang
，yibiansuizheshijiandetuiyizuochugenghaodezhunqueyuce。

　　預測性維護因其對底線的影響而受到特別關注。根據麥肯錫的一份報告，預測性維護可以降低 10-40% 的成本和 50% 的停機時間。這些改進會影響工廠效率，甚至會降低間接成本。為了保持競爭力，明天的數字化工廠將不可避免地發現預測性維護。

　　2.智慧物流管理

　　在 Covid-19 大流行期間，製造業麵臨著前所未有的條件，包括社交距離要求、工人短缺和勞動力規模限製。所有這些條件都極大地影響了工廠和倉庫。

　　物流是任何企業的命脈。當多個行業的物流麵臨挑戰時，世界遭受了供應鏈中斷。這些巨大的中斷要求向更智能的物流管理邁進。

　　gongchangkeyizaiwuliudexuduolingyushiyongwulianwang。congkucunhewuliaobanyundaoneibuyunshuheyunshu，wulianwangkeyibangzhutigaowuliuguanlidezhunquexinghexiaolv。wulianwangzaizhexielingyutigongbangzhudezhuyaofangshishitongguozichandeshishiweizhihezhuangkuangshuju。zheyouzhuyuyouhuashiyonghekucunkucun、更好的資產跟蹤和材料處理係統，減少事故和資產損失。有關生產和運輸的信息可以與合作夥伴和客戶共享。

　　yamaxundecangkushiyongwulianwanghejiqirenjishulaiyouhuatamendexitong
，renleiyuhulianjiqirenxietonggongzuo。jiangrenyujishuxiangjiehedefangfashiyamaxunchengweicangchulingyudelingdaozhe。yujiqitaqiyejiangzunxuntamendechenggongmoshixiangqianfazhan。suizhegongye 4.0 的發展
，預計從 2021 年到 2030 年，預測性維護市場將以 31% 的複合年增長率增長。

　　3.大數據和雲計算

　　實(shi)時(shi)數(shu)據(ju)收(shou)集(ji)是(shi)數(shu)字(zi)工(gong)廠(chang)和(he)采(cai)用(yong)物(wu)聯(lian)網(wang)的(de)關(guan)鍵(jian)優(you)勢(shi)。所(suo)有(you)工(gong)廠(chang)資(zi)產(chan)上(shang)的(de)傳(chuan)感(gan)器(qi)收(shou)集(ji)大(da)量(liang)有(you)價(jia)值(zhi)的(de)數(shu)據(ju)。這(zhe)些(xie)數(shu)據(ju)可(ke)以(yi)提(ti)供(gong)有(you)關(guan)工(gong)廠(chang)績(ji)效(xiao)的(de)重(zhong)要(yao)見(jian)解(jie)。

　　目前
，隻有一小部分數據實際上被用於決策。這些決策可能與生產、庫存水平或預測的變化有關。借助雲計算和大數據，企業可以從數據中產生無價的洞察力。

　　工廠中的物聯網和 CPS 可(ke)確(que)保(bao)您(nin)擁(yong)有(you)來(lai)自(zi)所(suo)有(you)係(xi)統(tong)的(de)數(shu)據(ju)。雲(yun)計(ji)算(suan)將(jiang)這(zhe)些(xie)數(shu)據(ju)轉(zhuan)換(huan)為(wei)有(you)用(yong)的(de)信(xin)息(xi)。通(tong)過(guo)可(ke)視(shi)化(hua)和(he)相(xiang)關(guan)性(xing)分(fen)析(xi)，可(ke)以(yi)識(shi)別(bie)問(wen)題(ti)並(bing)針(zhen)對(dui)原(yuan)因(yin)創(chuang)建(jian)假(jia)設(she)。實(shi)施(shi)為(wei)解(jie)決(jue)問(wen)題(ti)而(er)創(chuang)建(jian)的(de)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)以(yi)檢(jian)驗(yan)假(jia)設(she)。AI用於計算變化的影響和參數的最佳範圍。這種數據流和高級分析有助於解碼複雜的製造流程和係統。

　　3


、數字工廠的未來：IIOT和工業4.0

　　IIoT 和工業 4.0 正(zheng)在(zai)為(wei)製(zhi)造(zao)業(ye)創(chuang)造(zao)新(xin)的(de)機(ji)遇(yu)和(he)可(ke)能(neng)性(xing)。數(shu)字(zi)工(gong)廠(chang)是(shi)製(zhi)造(zao)業(ye)的(de)未(wei)來(lai)，早(zao)期(qi)采(cai)用(yong)者(zhe)將(jiang)具(ju)有(you)優(you)勢(shi)。盡(jin)管(guan)如(ru)此(ci)，重(zhong)要(yao)的(de)是(shi)要(yao)記(ji)住(zhu)，其(qi)中(zhong)許(xu)多(duo)技(ji)術(shu)都(dou)在(zai)不(bu)斷(duan)改(gai)進(jin)。企(qi)業(ye)必(bi)須(xu)提(ti)前(qian)計(ji)劃(hua)並(bing)製(zhi)定(ding)技(ji)術(shu)采(cai)用(yong)戰(zhan)略(lve)以(yi)保(bao)持(chi)競(jing)爭(zheng)力(li)。