作者：安富利公司
目前，中国正在加快实施”中国制造2025″，也就是中国版的”工业4.0″，全力推动制造业向智能制造转型升级。为了搭乘工业4.0的时代快车，在未来的产业竞争中占据优势，制造企业也正加紧向智能化、自动化和数字化转型之路迈进。
工业4.0融合了物联网、大数据、云计算、连接、分析、人工智能、增强现实等热门技术，彻底改变了下一次工业革命的基础。通过连接现实与数字世界，工业4.0为制造业提供一种互联的整体解决方案。这种连接能够让各部门、合作伙伴、供应商乃至产品和人之间更好地协作和沟通。
此外，工业4.0能够让企业主更好地控制和了解工厂运营的各个方面，从而使他们得以利用实时数据提高生产力、优化流程并促进业务增长。工业4.0的主要目标是让生产制造变得更快、更高效，且以客户为中心。而且，借助工业4.0，制造企业不仅能够优化流程并加快流程的自动化，还可以发现新商机、革新商业模式。
据毕马威预测，到2020年，工业4.0将释放超过4万亿美元的市场机遇。
工业4.0时代的资产管理
大多数制造企业拥有各种各样的机械、设备和生产线传送带，这些装置分散在巨大的厂房之中。有了工业4.0， 他们便可以利用物联网让这些机械和设备实现智能互联，提升工作效率。制造商可以通过远程控制，监控设备的运行状态，并进行维护。
而且，工业4.0能够让制造商在强大的物联网平台上部署智能资产监控解决方案。利用此解决方案，与传感器相连的设备便可以传送有用数据，报告当前的运行状态。工厂管理人员可以对大规模生产车间内的机械和设备进行远程监控和管理。同样，通过对传感器采集的实时数据进行分析，可以确定设备故障或生产中断的具体位置。一旦出现设备故障，工厂管理人员可以通过数据分析，进行故障诊断，以便能采取正确的措施来预防此类情况的再次发生。
总而言之，工业4.0中的资产管理解决方案，能够帮助企业追踪和监控设备的运行状态，提升工作效率和跟踪资产的投资回报率等情况。
工业4.0时代的技术趋势
大数据和分析
数据有助于弥合制造过程中信息与操作之间的差距。如今，数据来自四面八方，包括系统、传感器、移动设备等各个地方。然而，许多行业所面临的普遍难题是如何收集、整合、存储、加工和破译数据，从中挖掘出有实际指导意义的洞见。尽管如此，工业4.0的大数据分析架构能够帮助企业分析检查大数据集，以发现市场趋势、获取隐藏在数据背后的新模式并找出数据间隐藏的关联性，让企业能够做出实时决策。
人工智能
在智能工厂中，生产过程无缝连接、多维度融合，让机器、接口和组件能够相互通信。在这个过程中，可以收集大量的数据，以优化生产流程。甚至在生产设备中，具备AI的系统也可以识别传送带上的物体，并根据预先设定的形状、颜色和尺寸，对产品进行自动分类。这种智能系统还能利用图像分析和图像识别，检测出有瑕疵的产品。
云
随着工业4.0相关产业规模的不断扩大，云计算已经成为必然的发展趋势。从农业、航空航天、建筑到化工等各个行业，都可以采用云计算满足各种客户需求。云平台能够提供无与伦比的计算、存储和交流能力，帮助各个行业优化业务流程、运行相关应用程序，利用海量大数据增强可操作性和可视性。
信息物理系统
信息物理系统（CPS）在传统产业中引入了新的生产方式。工业4.0驱动下的生产制造，以CPS为支撑，能够进行实时的数据采集和分析，生产步骤的各个环节都公开透明。然而，伴随着工业4.0的不断深入，连接性的增强和标准通信协议的使用，保护关键工业系统和生产线免遭网络攻击的必要性也越来越高。因此，CPS的角色就相当于情报中心，可以自动协调、监测和控制所有层面的操作，对通信和访问进行管理，实现更高的安全性。
增强现实
在工业4.0背景下，增强现实（AR）技术为企业员工和技术人员展示相关信息提供了一种完美的方法。借助AR和VR技术，技术人员能够实时查看操作任务、机械故障等方面的相关信息，并在必要时参考用户指南。他们甚至可以联系专家，通过AR技术实时获得帮助。AR技术的另一个巨大优势是，它能够在降低风险和成本的同时，加强行业培训和学习。
数字孪生
工业4.0让生产流程变得越来越数字化，许多企业都在竭力探寻如何在运营层面和战略层面实现并提升实际价值。借助数字孪生概念，企业可以通过数字模型表征物理产品的原型，快速检测出产品存在的问题，进而塑造出更好的产品并精准地预测结果。不仅如此，工业4.0与数字孪生的融合，将促使各个行业迅速地推出新产品、改善运营状况，并推出新的商业模式以促进收入增长。
以上提到的仅仅是能够激发工业4.0潜能的部分技术。在制造业中实施工业4.0时，采用这些热门技术，能够逐渐改进业务运营状况。如果企业需要的时端到端的工业4.0实施方案和服务，那么安富利旗下的Softweb Solutions公司将是他们最理想的合作伙伴。
Softweb Solutions的智能解决方案能够帮助制造企业连接多条生产线和机械设备，从不同的来源获取不同阶段的数据，开发诸如远程监控、边缘分析、预测性维护和数字孪生等方面的功能和应用。通过打破现有的生产流程，并使其变得更加智能化和高效，助力企业向工业4.0迈进。
