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迎接工業(yè)4.0:智能制造的7大關(guān)鍵趨勢

           當(dāng)前,通用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備正在改變工業(yè)管理與運(yùn)營,用于特定行業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備也在變得更加強(qiáng)大。
  

     這些趨勢也將極大地改變制造業(yè)中機(jī)器與機(jī)器、人與機(jī)器、人與人、預(yù)測與操作、管理與運(yùn)營之間的關(guān)系,推動工業(yè)4.0時代的到來。

 

1.數(shù)字孿生的“接管”

     數(shù)字孿生(Digital Twin)是充分利用物理模型、傳感器更新、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù),集成多學(xué)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(yīng)的實(shí)體裝備的全生命周期過程。

     數(shù)字孿生提供了與工業(yè)部門中使用的物理組件相對應(yīng)的虛擬對象。例如,制造汽車的機(jī)器人手臂可以使用數(shù)字孿生進(jìn)行監(jiān)控,數(shù)字孿生收集有關(guān)機(jī)械手臂操作的數(shù)據(jù),并提供有關(guān)需要定期維護(hù)或更換的組件的信息。


2.創(chuàng)新的人機(jī)界面

       計(jì)算機(jī)屏幕,甚至是更原始的顯示器仍然在工業(yè)領(lǐng)域占主導(dǎo)地位,但這種情況正在改變。


       VR和AR通常針對特定任務(wù)量身定制,隨著頭戴設(shè)備和智能眼鏡的普及與價格下降,這些技術(shù)將更受歡迎,特別是在工業(yè)環(huán)境中。

 

3.更好的預(yù)測性維護(hù)

       多年來,預(yù)測性維護(hù)在工業(yè)環(huán)境中一直扮演著日益重要的角色,物聯(lián)網(wǎng)組件的持續(xù)增長也提供了比以前更多的信息。


      與其他技術(shù)不同,預(yù)測性維護(hù)的好處很容易計(jì)算。作為一種工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),預(yù)測性維護(hù)一定會成為未來工業(yè)管理人員的優(yōu)秀助手。


4.網(wǎng)絡(luò)安全投資愈發(fā)重要

       在早期階段,物聯(lián)網(wǎng)在執(zhí)行任務(wù)的過程中時常會出現(xiàn)雜亂無章的情況。同時,對于許多公司而言,安全設(shè)備并不被視為重中之重。


      這種改變的部分原因是因?yàn)楝F(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)攻擊越來越猖獗,越來越有利可圖,而安全防范較低的工業(yè)設(shè)備尤其誘人。


      制造業(yè)公司面臨的挑戰(zhàn)之一就是確保他們使用正確的安全條例并確保所有操作的合規(guī)性,因?yàn)闆]有一步到位的解決方案可以100%保護(hù)設(shè)備免受攻擊者的“入侵”。


5.更靈活的轉(zhuǎn)變

     由于工業(yè)設(shè)備停機(jī)成本很高,因此,通常情況下,企業(yè)會盡可能避免硬件和軟件的升級與改造,因此,工業(yè)企業(yè)的變革有時候會非常緩慢。


     實(shí)體工業(yè)的長期轉(zhuǎn)變將會找到更快速適應(yīng)信息化的方法,而且這一舉措在未來幾年中將繼續(xù)增加。


6.更高效的自動化技術(shù)

     自動化一直是工業(yè)的核心,數(shù)字技術(shù)正在擴(kuò)展這一趨勢。企業(yè)現(xiàn)在可以依靠低成本設(shè)備來補(bǔ)充更廣泛的制造組件,而不是投資昂貴的重型設(shè)備。


     隨著自動化系統(tǒng)繼續(xù)證明其價值,企業(yè)將會投入更多資金,并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(qiáng)勁,因?yàn)榧词故歉叨茸詣踊南到y(tǒng)也需要人們監(jiān)控進(jìn)度,并尋找最大限度提高效率的方法。


7.更及時的邊緣計(jì)算

     物聯(lián)網(wǎng)組件收集的大量數(shù)據(jù)可能令人咋舌,而物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序中的瓶頸之一就是確保系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)控必要的信息。


     因此,物聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營的一個強(qiáng)大組件將依賴于邊緣計(jì)算設(shè)備,這些設(shè)備可在數(shù)據(jù)被發(fā)送到更集中的服務(wù)器之前收集、處理并分析數(shù)據(jù)。

來源: technative

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