什么是工業4.0?

世界經濟論壇(World Economic Forum)創始人克勞斯·施瓦布(Klaus Schwab)創造了“第四次工業革命”一詞，以表達傳統制造業和工業實踐中的自動化進步，即利用機器對機器通信和圍繞自我監控的物聯網。

如今，我們正處于前所未有的高速發展之中，以至于我們的大腦不再有能力以同樣的方式感知或分析我們的環境。為了保持競爭力，公司將不得不依靠機器和人工智能來完成一些繁重的工作。那些固步自封，并拒絕采用這些新工具的公司將面臨一些艱難的競爭挑戰。

不過，對更大分析能力的需求并不是現在采用的唯一原因。某些技術變革創造了前所未有的機會。

這三種技術模式轉變使工業4.0成為可能

1. 以前不同學科的融合

工業技術正以指數級速度快速發展，部分原因是以前沒有融合在一起的科學和技術學科(例如機器對機器通信、機器人技術、人工智能、納米技術、合成生物學等)的融合。

2. 數據洞察力的粒度顯著增加

人類需要數據來迭代和創新。當長時間使用相同的數據集時，我們只能推動洞察力和創新。然而，隨著粒度的顯著增加——類似于第一次在顯微鏡下查看舊數據——我們有了新的數據集來進行分析。我們現在能夠：

• 查看和分析高頻數據。
• 以前所未有的速度進行采樣和流式傳輸。
• 通過神經網絡進行分析。
• 在邊緣實施算法執行。

使用這些新數據，我們可以實時了解復雜活動并做出基于數據的決策。這種提高的認知導致了額外的洞察力，甚至新的科學領域。

3. 可靠的基礎技術

這些技術的巨大進步已經構成了支持工業 4.0 的必要支柱：

• 帶寬
• 數字化
• 互聯互通
• 數據透明度

例如，網絡帶寬已經發展到可以在全球范圍內以高清方式進行視頻通話的地步，物聯網設備可以輕松地通過蜂窩網絡進行通信。

我們也開始看到真正令人興奮的互連水平。隨著我們克服以前使用不同格式的不同協議、語言和數據的挑戰，這種增強的互連性正在開啟新的創新。

另一個關鍵是數據透明度的提高——這使我們能夠提取以前不容易獲取的數據，并創造新的見解。

沒有這些基礎，工業 4.0 和工業物聯網就不可能實現。那么，如果您準備好了，您從哪里開始呢?

改變之路

重要的是要記住，并非所有物聯網都是一樣的。能力有一個自然的發展過程，假設您的組織想快速過渡到高度成熟的物聯網部署，但如果您還沒有經歷過物聯網開發的早期階段，那么這大多是不可能實現的。

使用我們的物聯網成熟度模型作為框架，您可以為長期持續成功和盈利奠定基礎。

第1階段：嵌入式設備

代碼在單臺設備上獨立運行，不與其他設備交互。

第2階段：云計算

通過互聯網獲得的計算服務，如服務器、存儲、數據庫網絡、軟件、分析和智能。

第3階段：物聯網

將嵌入式設備和云計算結合在一起。 代碼通過網絡連接機器并促進通信。

第 4 階段：預測性維護和分析

使用機器學習從物聯網設備收集的數據中收集預測性業務見解。

第5階段：規范性分析

使用高級機器學習從物聯網設備數據中收集規范性見解，例如基于行為向客戶推薦額外的產品/服務。

第 6 階段：普適計算

計算能力在整個物理環境中、企業內部和外部都可用，而用戶在很大程度上是不可見的。

這些階段指明了通往成熟和收入的道路，但在此過程中也有一些陷阱需要避免。

在物聯網成熟的道路上避免這些陷阱

避免決策癱瘓

我們經常看到，擁有大量物聯網機會的公司難以啟動項目，因為他們無法達成共識或提出令人信服的投資回報模型——通常是因為他們試圖一下子部署太多。不要試圖煮沸海洋，從小處著手，并不斷調整。

避免巨額、高風險的投資

不要在沒有適當市場驗證的情況下進行巨額投資，相反，從小處著手，用一個唾手可得的項目來證明投資回報。如果這個唾手可得的果實沒有成功，這是一個很好的信號，可以讓您最初的假設無效并重新考慮進一步的投資。

避免重新發明輪子

已經有一些行之有效的模型。從工作流程的角度來看，這些包括敏捷和精益方法。當談到人工智能并且您正在考慮自建與購買時，請記住——僅僅因為您找不到要購買的東西，并不意味著解決方案必須完全定制。有些模型只需很少的工程工作就可以插入。通過咨詢熟悉這些成熟框架和解決方案的行業物聯網專家，將風險降至最低。

避免危及操作安全性

在物聯網中工作時，保持安全第一的心態至關重要。記住，您可能正在通過物聯網開啟新的攻擊載體，并且不要因為推出最低可行產品(MVP)的壓力就忽視安全性。

工業 4.0 來了

隨著物聯網部署的失敗，跟隨那些成功者的腳步至關重要。