工业自动化与物联网 工业4.0(Industry 4.0)

工业自动化与物联网 工业4.0(Industry 4.0) 工业自动化与物联网及服务网络的结合使得生产过程中一切环节都可以实现变换，工厂完全变为信息物理融合系统(CPPS)中的“智能空间”，是集成生产、仓储、营销、分销及服务一体的数字信息 关键词： 工业4.0 工业自动化 机器人 时间:2014-12-01 22:41 来源:物联网在线 作者:常博逸 点击:2354次 分享到：2 我要发布文章收藏推荐打印 工业自动化与物联网及服务网络的结合使得生产过程中一切环节都可以实现变换，工厂完全变为信息物理融合系统(CPPS)中的“智能空间”，是集成生产、仓储、营销、分销及服务一体的数字信息链。 人类正在经历一场全新的工业革命，其规模并不亚于前三次工业革命：十八世纪以蒸汽机的广泛应用为标志的第一次工业革命、十九世纪电力广泛应用的第二次工业革命和二十世纪以互联网为标志的第三次革命。由智能机器人掀起的这第四次工业革命将使人类智慧第一次受到挑战。 众所周知，旧的世界正在消逝，新的信息技术使整个世界高度互联。这些变化与人类历史上曾经发生的变革完全不同。国家之间的竞争不再仅限于地域战场，还包括了对未来技术的掌控能力以及如何使之盈利的能力。

机器与人工智能的完美应用将在未来几十年内迅速普及，不断挑战人在工业生产与决策过程中的价值和可靠性。从市场营销、客户关系，到人力资源管理，新一代机器将为企业组织带来翻天覆地的变化。

这一变化的特点主要有三：基于研究与技术的巨大优势、主要源于物质世界的数字化进步、将诸多不同的技术整合而形成全新的系统。对于企业来说，这种结合将产生更高的价值，创新性与灵活性兼而有之。对于管理来说，这一技术变革将打乱传统的组织方式，为员工提供便于发挥他们创造性、自主性及自发性的工具和解决方案。

工业领域成为前沿阵地

工业界是这一革命的一线阵地。随着机器人、电子技术及人工智能所实现的跨越式进步，工业生产正大踏步地进入自动化时代。这就是工业4.0时代。

工业自动化与物联网及服务网络的结合使得生产过程中一切环节都可以实现变换，工厂完全变为信息物理融合系统(CPPS)中的“智能空间”，是集成生产、仓储、营销、分销及服务一体的数字信息链。

这一工业革命中的一大创新就是产品的数字化记忆，相当于一种微缩“黑匣子”，被植入每个产品中，记载该产品在生产、维修、回收过程中的所有信息，就像航行日志或产品历史记录仪。有了这个记录，产品之间可以相互交流或与消费者沟通。

工业生产将进入产品定制化的一个崭新阶段。这一新技术迫使人们重新思考生产单位，特别是机器人在工业中的角色。装有3D摄像机的机器人可以自由操纵产品，而操作指令完全来自于产品本身。

例如，在汽车组装生产线上，一名工人和一只机器人同坐在车身里就可以完成组装需要的各类操作。生产系统由一些具有社会性的机器运作，与“云端”平台自动连接，寻找能够解决不同问题的专家。 专家则掌握着全套维修技术及虚拟工具。机器人自动整合所有信息

以不断完善自己的性能。

未来的物质世界变成一个巨大的物联网。在这个信息物理系统中，物体与机器可以自我管理并持续自我改善。这一技术海啸中，工业将成为变革的范例。

在最近一次各国专家就这一话题的讨论中，德国博世集团董事会副主席Siegfried Dais 博士这样解释这一变化：“所有进入生产环节的物体都可以准确地说出?我是哪个零部件，最终产品是哪件，客户是谁?。”

再进一步设想，假如一小块原材料能知道其最终产品是为哪个客户提供的，那么它完全可能分析出自己应何时何地接入生产环节，也能“认出”所有前一个环节的相关数据，从而知道生产何时结束、产品如何运出。

这要求大量的数据处理以保证生产环节的稳定性和可复制性，还需要超强的数学与算法能力。未来的企业将在最优计算与分析服务上展开激烈的竞争。物质世界的去现实化也催生出另一个概念，就是云工业或“云制造”。

就像云计算技术使企业无需购买某些基础设备，而是在服务器端和计算中心实现数据存储与处理一样，未来的工厂完全可以做到“租用”工业流程，对几千公里之外的生产平台实现远程控制，使其自主运行，从而节省大量工业投资，免除对加工厂商、工艺流程的管理。罗兰贝格近期出版的《轻足迹管理》一书中对这一概念有具体描述，并讲述了企业如何既保留业务能力又在组织上保持灵活与活力。

大数据，一场客户关系的革命

新技术的深远影响除了体现在上游生产流程中，也体现在下游的分销商和客户关系上。大数据为企业创造出许多新的机会，甚至是新的商业模式。随着交易及互动信息的增多，数据的涵盖范围更加广泛、精确度更高、更加个性化。

社交网络、互联网用户行为研究、入网设备等收集消费者数据的新渠道更使得诸如问卷或调研等传统渠道大大落伍。基于这些海量的数据、分析及算法，企业可以勾勒出个性化的消费特性，随时精准的分析消费者行为，预测出客户的采购决策，从而及时准确的推出新产品、改进旧产品、增强客户黏性。