工业4.0

从蒸汽到传感器：工业4.0 的历史背景

第一次工业革命
第一次工业革命开始于 18 世纪后期的英国，英国人用水和蒸汽动力取代纯粹的人力和畜力，帮助实现了大规模生产。 成品来自机器制造，而不再是艰苦的手工制作。

第二次工业革命
一个世纪后，第二次工业革命引入了装配线以及对石油、天然气和电力的利用。 这些新能源以及借助电话和电报进行的更先进的通信，使制造过程具备了大规模生产能力和一定程度的自动化。

第三次工业革命
第三次工业革命始于 20 世纪中叶，在制造过程中增加了计算机以及先进的电信和数据分析。 将可编程逻辑控制器 (PLC) 嵌入机器中，帮助自动执行某些流程并收集和共享数据，工厂数字化由此开始。

第四次工业革命
我们现在正处于第四次工业革命当中，也称工业4.0， 其特点是自动化程度的提高以及智能机器和智能工厂的使用，数据洞察有助于在整个价值链中更高效地生产商品。 生产的灵活性得到了提高，制造商可以通过大规模定制来更好地满足客户需求——在许多情况下，最终寻求通过最小生产批量来实现效率的提升。 通过从工厂车间收集更多数据并将其与其他企业运营数据相结合，智能工厂可以实现信息透明并更好地制定决策。

工业4.0 技术如何改变制造业

工业4.0 正在彻底改变公司制造、改进和分销产品的方式。 制造商正在将包括物联网 (IoT)、云计算和分析以及人工智能和机器学习在内的新技术集成到他们的生产设施和整个运营过程中。

这些智能工厂配备了先进的传感器、嵌入式软件和机器人技术，可以收集和分析数据并做出更好的决策。 当来自生产运营的数据与来自 ERP、供应链、客户服务和其他企业系统的运营数据相结合，从以前孤立的信息中创建全新的可见性和洞察力时，可以创造更高的价值。

工业4.0 这种数字技术可提高自动化、预测性维护、流程改进的自我优化，最重要的是，将效率和对客户的响应能力提高到前所未有的新水平。

发展智能工厂为制造业进入第四次工业革命提供了难得的机遇。 分析从工厂车间的传感器收集的大量大数据可确保制造资产的实时可见性，并可以提供用于执行预测性维护的工具，以最大限度地减少设备停机时间。

在智能工厂中使用高科技物联网设备可以提高生产力和质量。 用 AI 驱动的视觉洞察力取代人工检查业务模型可减少制造错误并节省金钱和时间。 只需最少的投资，质量控制人员就可以设置连接到云的智能手机，以从几乎任何地方监控制造过程。 通过应用机器学习算法，制造商可以立即检测错误，而不是在维修工作更昂贵的后期阶段。

工业4.0 概念和技术可以应用于所有类型的工业公司，包括离散和流程制造，以及石油和天然气、采矿和其他工业领域。