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序言 工业4.0是物联网中的生产，并将整个价值链网络化。这意味着它将机器，产品，人员和系统连接在一起，从而实现很大程度上自动化的流程。公司可以在智能工厂模式下更高效，灵活，低成本地生产商品。但是，这也改变了对劳动力市场的要求：消除了日常工作，为新的和要求更高的活动腾出了空间，人将继续发挥关键作用。然而，企业面临许多挑战，例如：如何使较旧的计算机成为具有Web功能且可以防止黑客入侵的联网系统？ 机器人在工厂车间内自主移动，将生产物料从A运送到B，产品与机器通信并自行启动下一个制造步骤。当设备确定需要维修时，它们会自动通知技术人员。这就是智能工厂！ 第四次工业革命（或简称工业4.0）已经开始。紧随蒸汽机，传送带，电子设备和IT其后的是智能互联系统。它们从根本上改变了我们的生产生活方式。将来，将有可能使整个价值链中的大多数流程自动化。机器将能够彼此通信并自行做出决定。他们将使用传感器（它们的感觉器官）来收集数据，然后将数据过滤，然后再传递到平台上。平台就像是大脑-将机器数据与其他来源（例如企业资源计划（ERP）应用程序或环境）中的信息汇集在一起的地方，对数据进行分析以从而得出行动指令。 一、工业4.0场景和案例 到现在为止，大多数公司已经使用工业4.0技术来使其生产操作更快，更便宜或减少废品。他们可以通过分析机器数据来识别错误源。例如：一家欧洲飞机制造商面临着一个问题，即为什么在汉堡工厂组装机翼时会出现如此大的偏差。答案是惊人的：问题总是在潮水落下时发生。制造商通过使用大数据分析将机器数据与环境数据关联起来，发现了这一点。然后，它能够相应地调整其产量。 许多企业还使用预测性维护。他们不断分析机器数据并将其与过去的模式进行比较。这样一来，他们就可以确定通常会出现问题的条件，并在造成昂贵的停机时间之前进行维修工作。比如：巴斯夫工厂，巴斯夫开发了一种预警系统，可以更好地计划生产，泵，发动机和热交换器的维护计划。它可以分析实时和历史数据，从而可以预测何时需要维护工作。但是，智能工厂的原理不仅可以在本地应用，而且可以连接世界各地不同位置的机器来创建一个巨大的虚拟工厂。例如，在英飞凌，亚洲的工厂将其测试结果直接传送到德累斯顿的工厂。 1、汽车行业的工业4.0 汽车行业也已经成功地使用了工业4.0。例如，戴姆勒（Daimler）评估机器数据以提高汽缸盖生产的质量。因此，负责人可以在制造过程的早期阶段检测出偏差和不规则之处，并迅速采取行动。结果，它们降低了错误率，并使生产过程更具成本效益。大众汽车正在追求另一种令人振奋的方法：在一个工业4.0项目中，它使用RFID（射频识别）技术来更快地从测试车辆中的组件中捕获数据。供应商已经在组件上安装了RFID芯片。在对车辆进行测试时，工程师可以毫不费力地确定已安装的原型零件，并显示开发所需的详细信息。 2、物流行业4.0 在物流领域，工业4.0技术可帮助优化运输路线，完美利用存储容量并预先计划。汉堡港就是一个这样的例子。每年有1.4亿吨货物被转运，到2030年这个数字很可能会翻一番。但是，港口没有足够的空间。因此，汉堡港务局面临着更快地转移集装箱的挑战。 在工业4.0项目中，人员，卡车，集装箱，轮船，起重机和交通管理系统相互连接。它们彼此通信并提供与业务相关的数据。结果：卡车更快地到达目的地，驾驶员知道他们可以在何处更快地卸下货物。船长可以提前计划行程。所有这些都简化了流程，使汉堡港可以更迅速地转运货物。 二、连接生产不是一种选择，而是必须的 工业4.0并不意味着从技术上可行的事情中获得最大的收益。相反，由于激烈的国际竞争，企业必须完全数字化其生产才能在市场上生存。因此，优化流程和削减成本成为最高准则。智能，互联的系统还使公司能够盈利地生产满足客户个人需求的小批量产品。这使他们有机会从以大宗产品给市场施加压力的低价供应商中脱颖而出。 人口变化也使优化生产成为必要。我们的社会正在老龄化，而就业人数却在下降。移民也无法抵消这一趋势。根据德国联邦统计局的计算，到2040年，德国67岁及以上的人口将增长42％，至少达到2150万。但是，预计20至60岁的人数将减少11到25％，具体取决于移民率。因此，专家们一致认为：如果我们要保持繁荣，就必须使工作环境更加高效，并更好地部署现有的劳动力。 三、工业4.0将对工作产生什么影响 但是，当机器接管越来越多的任务时，人会发生什么呢？许多员工担心他们的工作。“一半的员工肯定会受到数字化的影响。但是，我们看不到工作机会的净损失。”比如：英飞凌在德累斯顿的半导体生产业务，该公司在200毫米和300毫米晶圆上生产芯片。300毫米生产线从一开始就设计用于全自动生产，而较老的200毫米生产线在过去几年中已逐步实现自动化并在更大程度上进行了连接。 现在，它的自动化程度约为90％。因此，自1990年代中期成立以来，该公司已将其生产率提高了70％。同时，在过去十年中，员工人数一直保持在2,000人左右。数字化和连接性保留了德累斯顿工厂的竞争力，确保了增长，并为确保该厂的长期未来做出了重要贡献。 波士顿咨询集团（BostonConsultingGroup）的一项研究也得出了乐观的预测：工业4.0将每年为德国的国内生产总值贡献1％，并在2025年之前创造约390,000个新就业机会。这意味着将来对更复杂的任务会有更多的需求，特别是在IT，数据分析和维护领域。简单的重复的任务将主要减少。当然，人们也没必要为自己的损失悲伤。毕竟，让机器人在沉重的箱子周围徘徊意味着保护人类工人的健康，而人类也将有更多时间倾向于更具挑战性的事情。 这种趋势意味着员工必须愿意继续发展和深造自己的技能。 四、工业4.0中的安全 鉴于每个连接的设备都为黑客提供了新的攻击目标，这是一个合理的假设。只要将生产机器与IT分开，将它们与外界隔离相对容易。但是，在工业4.0的互联世界中，有许多潜在的渗透手段。网络罪犯可以控制生产工厂，操纵机器或进行工业间谍活动。比如：2017年5月，加密蠕虫Wannacry感染了英国国家卫生局的计算机，法国的汽车制造商雷诺（Renault）和德意志铁路（DeutscheBahn）等。该恶意软件对系统进行了加密，从而使它们暂时瘫痪。黑客们想以此来勒索赎金。 为了保护自己，公司必须从工业4.0项目的一开始就考虑安全性。这包括使系统保持最新状态并安装安全更新。基于软件和硬件的安全解决方案的组合也可以确保所连接的机器和通信节点受到保护。例如OPTIGATPM芯片，它们可以内置在路由器，工业PC或复杂的控制单元中，并由通信合作伙伴用作验证网络中设备身份的一种方式。因此，它们可以在网络中进行身份验证并保护数据传输。 五、使旧机器适应互联网 除安全性外，企业在其工业4.0项目中面临的一个基本挑战是：如何使他们的机器支持Internet？尽管供应商已经在提供带有集成物联网模块的新设备，但是很少有工厂是在绿色领域从头开始建造的。他们的生产线随着时间的推移而发展，包含不同年龄的机器。这种设备很昂贵，不能一时更换。 为了使这些较旧的机器适合工业4.0，必须对它们进行升级，以配备传感器，软件和具有IoT功能的工业控制器。市场为此提供了改造解决方案。例如，博世力士乐（BoschRexroth）的物联网网关（IoTGateway）甚至可以制造出1887年可上网的踏板操作车床。传感器监视车床的速度并将此数据传输到中介设备IoT网关，该设备又与公司的其他系统连接。车床的操作人员可以在监视器上实时查看传输的数据，从而知道是加快还是慢速踩踏以保持理想速度。 六、综述 第四次工业革命（工业4.0）代表了工业生产过程的全面数字化。换句话说，商品的机械生产正与数字信息和通信技术越来越紧密地联系在一起，可以协调人员和机器完成工作以及相关的物流活动，以确保不仅优化一个生产步骤，而且可以优化整个价值链。 七、工业4.0中常见的问题 1、什么是工业4.0 工业4.0是生产中的物联网，连接整个价值链。这就是为什么工业物联网(IIoT)这个术语也会被用到。智能机器相互交换信息并进行自我组织。整个价值链的流程是相互连接的，并且可以实现自动化。这使得生产作为一个整体更加高效和敏捷。因此，工业4.0这个术语是第四次工业革命的简称。 2、德国工业4.0现状 目前，约有五分之一的德国企业已经实施了最初的工业4.0项目。领先的是拥有超过1000万欧元IT预算的大公司。半导体行业尤其活跃。木材和家具行业以及机械工程已经开始依靠工业4.0项目。(来源:《工业4.0——德国的现状》) 3、工业革命的四个阶段 工业革命的第一阶段始于1784年机械化织布机的发明。机械生产厂是由蒸汽动力驱动的。第二阶段是在19世纪末开始的，用电力来驱动机器。1870年，辛辛那提屠宰场的第一条传送带使劳动分工成为可能。第三阶段是在1970年代开始在生产中使用通信科技和电子产品。1969年出现了第一个可编程逻辑控制器(PLC)，使进一步的自动化成为可能。我们现在正处于第四次工业革命的开端，在这个过程中，互联的智能系统在智能工厂中相互作用。 4、工业4.0出现了多长时间 这个词最早出现在2011年汉诺威贸易博览会上。工业协会、他们的成员公司、德国联邦教育和研究部(BMBF)、经济事务和能源部(BMWi)联合起来推动第四次工业革命向前发展。2013年4月，他们创建了支持企业数字化的工业4.0平台。 5、工业4.0的机遇和风险 工业4.0使企业优化生产运营，具有国际竞争力。数据分析使所有流程步骤都变得透明。制造业变得更自动化，更灵活，更便宜。公司还可以高效地根据个人需求生产小批量产品。与此同时，工业4.0和物联网需要高水平的安全性，因为每一个连接设备都为黑客创造了一种新的潜在渗透手段。 6、什么是边缘计算 工业4.0项目中产生了大量数据，必须进行分析-理想情况下是实时的。然而，将其全部转移到数据中心会花费时间，金钱和大量存储空间。这就是为什么许多公司分析数据起源于连接系统附近（即“边缘”）的原因。在此过程中，不重要的信息将立即删除，仅将相关数据馈送到数据中心。例如传送带一旦温度过高而停止运行，则“正常温度”信息并不重要。仅当传感器测量偏差时，才需要分析此类数据。 7、什么是M2M通讯 工业4.0的一项重要要求是机器必须能够共享信息。但是，仅当设备使用相同的语言时，才可能进行这种机器对机器通信（M2M）。这不是那么容易，因为在通信传感器数据时使用了许多不同的协议。专家们正在努力定义统一的标准。OPCUA和MQTT协议已在欧洲广泛建立，在美国已建立DDS。 |
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