随着人类文明的不断进步，我们已经逐步开始向高端智能发展。工业领域经历了1.0的蒸汽机时代、2.0的电气化时代、3.0的信息化时代，再到4.0的利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代，工业制造呈现出一片欣欣向荣的景象。

      工业4.0：指的是实体资产、自动化以及数码信息的智能集成，其目的是让那些与生产相关的实时性信息对所有决策制定者而言是透明的。透过精确的信息及减少浪费的高效系统，可快速做出决策。

     一系列技术的融合使得制造业从基于最低劳动力成本的单一流程，转向基于客户需求的更加个性化、自动化和本地化的价值链。不得不说，第四次工业革命使生产效率得到了明显提高，改变了制造业的未来，不过，这场变革还远未结束。

      目前，在世界范围内，物联网公司正在试验着八种不同的工业4.0解决方案，主要涉及连接性、智能性和灵活的自动化等。

      随着新的一年开始，社会各界深入研究总结了10种智能工厂的趋势，而这些趋势将在2019年得到更广泛的验证，不妨一起来看看！

1、协作机器人将促进劳动力增长

      工厂自动化的新浪潮正在进行，机器人正在进入新的领域，为制造商创造新的价值。在某种程度上，这一趋势是由协作机器人(Cobots)的出现所推动的，这些机器人比以前的机器人更便宜、更机动、更灵活，而且可以安全地与人类同事一起工作。

      国际机器人联合会(IFR)发布的关于全球工业机器人市场状况的年度报告显示，2018年汽车制造商仍是工业机器人的最大客户，其所购的机器人数量增长了22%，达到了近125700台的新高峰，占总供应量的三分之一。

      欧洲是工业机器人密度最高的地区，平均每万名雇员有106个机器人，而德国每万名雇员有322个机器人密度。IFR预测，未来三年，德国工业机器人的年增长率将达到5%。随着技术的发展，使用机器人的机会和商业案例将会更多，并且变得更加经济实惠。新的技术和商业模式使机器人技术适用于更多的企业。

2、机器人即服务是可行的

     “机器人即服务”(Robotics As A Service)的理念正在制造业和物流领域取得进展，这是一种完全创新的机器人应用模式。特别适用于资金、人力匮乏但想增加效益的小型企业，它是网络应用最具效益的营运模式。

      机器人即服务的理念正在制造业中迅速崛起，根据ABI研究公司2018年5月的一份报告，机器人即服务是一个有弹性的概念，对不同的供应商来说意味着不同的东西。但一般说来，它被广泛地用来描述一种基于租用或租赁机器人的商业模式，而不是要求客户提前付费才能拥有机器人。

      机器人即服务的理念使供应商把维护和升级纳入按需服务体系，这意味着随着智能、更灵活、可编程的机器人的出现，用户不再被快速贬值的资产所困扰。

3、云机器人和 API 将给制造商更大的控制权

      机器人控制和开发环境正变得更加开放。API使最终用户能够根据自己的需要定制和优化机器人解决方案，并废除专有的控制系统。微软最近宣布，Windows支持机器人操作系统（ROS）接入以及工业联盟的成员的加入。这标志着工业机器人技术发展有着更大的可能性。

      ROS是一个灵活的框架，允许开发人员为高级机器人行为编写编程。此举将使微软与OpenRobotics和Ros工业联盟合作，将机器人操作系统引入Windows。微软还加入了一个联盟，该联盟致力于将ROS的先进能力扩展到制造业，并提高工业机器人的生产率和投资回报。

      将不同的研究小组和拥有不同互补技能的公司汇聚在一起，对于工业机器人更成功更广泛的应用至关重要。

      企业计算不再完全以云计算为中心，制造商和解决方案提供商越来越希望在尽可能接近云计算的地方完成数据处理。机器人技术和边缘计算将在未来的工业4.0中有着内在的联系。

      与此同时，云机器人使得机器人在世界任何地方均可被远程控制。使全球劳动力之间的协作更加灵活和高效。在未来的几年里，语音控制将通过能够处理自然语言的人工智能助手，开始发挥更大的作用，促进工厂工人进行更适宜的合作。

4、人工智能和高级分析技术将变得无处不在

      先进的分析和人工智能可提供更好的决策。例如预测维护、数字质量管理和人工智能驱动的需求预测。然而，仅仅将数据收集作为目的是没有什么好处的，这些洞察力必须具有一定的商业价值。这通常涉及从传感器和执行器获取新的数据，并将其与遗留机器和其他系统的现有数据相结合。

      人工智能在智能工厂中发挥着关键作用，帮助制造商预测需求模式，更准确地分配资源。换句话说，人工智能使制造商根据相应的数据来预测分析，而不是人为的猜测。

5、边缘计算将会有新的用例

      十多年来，消费者和企业技术用户一直沉浸于云中。但随着5G、自主性和实时分析等需求的工作量不断增加，企业开始转向别处寻找合适的计算需求。

      不断增长的数据和实时分析需求已经产生了边缘计算和其他分布式方法。通过将数据存储和分析功能放在边缘，尽可能靠近传感器、水泵、发电机或任何对操作至关重要的硬件。

      因此，消费者和企业都在转向所谓的边缘环境，例如戴尔和微软在物联网投资数十亿美元于边缘计算服务，使处理和智能更接近需要。

      简而言之，减少基于云的网络延迟便减少了网络和系统的响应时间，这意味着对关键过程的数据和分析保持最新状态。

6、网络安全应更优先考虑

      据英国《金融时报》报道，近一半的英国制造会受到网络攻击；网络安全的威胁也阻碍了制造商对数字技术的投资，三分之一的受访者表示对实施数字改进和改造计划感到紧张；12%的制造商根本没有采取任何措施来减少网络威胁。

      在整个2019年，制造商将拨出更大的预算，以确保任何数字创新都通过设计获得安全，并定期针对网络安全威胁进行更新。

      随着网络攻击变得越来越普遍，网络攻击分子的能力也越来越强，制造商必须迅速行动起来，否则就会面临严重的财务损失和声誉受损的风险。

7、5G和多址边缘计算将帮助工人掌握更多信息

      在英国，最新的预算显示，光纤和5G的投资金额将从2017年、2018年的2500万英镑增加到2023年、2024年的2.9亿英镑。

      制造商越来越偏向使用移动技术，让工厂员工可以从大量数据点获取数据分析和重要警报。自动机器人和其他过程也依赖于快速、可靠的连接。随着在2019年推出商用5G，制造商有更多选择和机会利用无线连接来满足其不断扩展的数据和自动化需求。

      设备制造商们正在为更多的信息互通和移动劳动力创造条件。通过手机和平板电脑，员工可掌握这些自动化、智能化的应用程序，这有助于提高效率、协作和决策的效益。

      其中一个元素是多访问边缘计算(或移动边缘计算)。它将云计算能力置于蜂窝网络的边缘，避免了网络拥塞，降低了成本。期望5G能与这项技术相融，并扩大其用途。

8、数字孪生将在制造业和供应链中得到更广泛的应用

      物联网有一个关键的技术——数字孪生。数字孪生可以让企业在虚拟环境中对机器和网络进行建模，并在问题发生之前利用它们来预测问题，从而提高生产效率。

      当与监测温度、压力、RPM和其他关键因素的传感器相结合时，移动设备会发出相应的警报，从而工作人员可以更有效地预防问题，并更快的做出反应。

      一项可行的业务战略将确定这类使用案例，计算物联网可能作出的改进，将数据和业务流程有效结合起来，并根据实施和维护新技术的成本来衡量它们。

9、3D 打印将用于制造最终产品

      随着3D打印机变得成本更低、速度更快、更精确、更能与广泛的材料(包括生产级的)一起工作，它们越来越多地被用于制造最终产品，而不仅仅是模型。

      这被称为“加法制造”，因为这些机器将给定的材料层层放置，以创造一个现成的对象。随着生产工具的效率提高，生产成本也降低了不少。

      2019年，GKN和大众计划为汽车3D打印小部件，最初是在小范围内开发这项技术。与此同时，大规模生产汽车的第一批结构部件预计将在未来两到三年内完成。2018年是许多制造商突破原型制造的一年。2019年将在此基础上发展，技术将变得更具有能力和成本效益，设计师将会利用它的优势来进行生产制造工具。

10、工业 4.0 将助跑可穿戴设备

      工业4.0主要是为了使工厂变得更有效率，并为其提供获取关键信息的便捷途径。这一点在可穿戴设备领域很明显，在这个领域，制造商开始使用数字性能管理和增强现实(AR)来实时地将正确的信息传递给合适的人。这些策略有助于交流交互式工作说明和标准操作程序。

      AR已经在世界各地的智能工厂中投入使用，不少的工业公司也在进行试点。AR每年为电脑软件和服务公司PTC创造的价值已经达到2000万美元。

      随着成功案例越来越频繁地出现，2019年可能会有无数的AR试点计划在整个制造业内推出。在可穿戴设备领域，我们可以期待靠紧身衣来判断工厂工人的安全和效率。

      随着越来越多的工厂员工为数字系统所装备，跟踪运动服和其他可穿戴设备将使员工能够更好地与此类系统进行交互，并使员工能够更深入地集成到前瞻性制造商的以数据为中心的战略中。