物聯(lián)網(wǎng)通過與自動化技術、人工智能和云計算的組合應用，真正實現(xiàn)了傳統(tǒng)工業(yè)向智能制造的轉(zhuǎn)變。

在這一轉(zhuǎn)變過程中，數(shù)字孿生、人機交互、預測性維護、網(wǎng)絡安全、彈性變化、自動化和邊緣計算正在成為智能制造的七個關鍵趨勢。

這些趨勢也將極大地改變制造業(yè)中機器與機器、人與機器、人與人、預測與操作、管理與運營之間的關系，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、運行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學科、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，從而反映相對應的實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的虛擬對象。例如，制造汽車的機器人手臂可以使用數(shù)字孿生進行監(jiān)控，數(shù)字孿生收集有關機械手臂操作的數(shù)據(jù)，并提供有關需要定期維護或更換的組件的信息。

數(shù)字孿生可以使預測性維護更加容易，并提供有價值的可視化功能以提高效率。雖然有很多方法可以收集和管理物聯(lián)網(wǎng)信息，但數(shù)字孿生提供了一種更為直觀而強大的方法。

2.創(chuàng)新的人機界面

計算機屏幕，甚至是更原始的顯示器仍然在工業(yè)領域占主導地位，但這種情況正在改變。

在查看設備組件時，增強現(xiàn)實應用可以提供更有價值的反饋，并為員工提供有關制造設備的物聯(lián)網(wǎng)衍生信息，使公司能夠更好地進行管理與維護；虛擬現(xiàn)實也可以使用更傳統(tǒng)的技術為工作人員提供強大的可視化功能。

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

3.更好的預測性維護

多年來，預測性維護在工業(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。

結(jié)合機器學習和其他人工智能工具，現(xiàn)代工業(yè)軟件比過去憑借個人經(jīng)驗判斷確定何時需要更換設備部件更加有效。

與其他技術不同，預測性維護的好處很容易計算。作為一種工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術，預測性維護一定會成為未來工業(yè)管理人員的優(yōu)秀助手。

4.網(wǎng)絡安全投資愈發(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，安全設備并不被視為重中之重。

現(xiàn)在這種情況正在改變，那些即將或已經(jīng)投資物聯(lián)網(wǎng)的公司正在越來越多地采取措施確保新的投資免受網(wǎng)絡攻擊。

這種改變的部分原因是因為現(xiàn)在的網(wǎng)絡攻擊越來越猖獗，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，因為沒有一步到位的解決方案可以100%保護設備免受攻擊者的“入侵”。

5.更靈活的轉(zhuǎn)變

由于工業(yè)設備停機成本很高，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。

然而，全面提升效率將迫使企業(yè)采取更加靈活的方式進行運營。物聯(lián)網(wǎng)與人工智能分析有時會導致令人驚訝的結(jié)果，因為人工智能對于發(fā)現(xiàn)那些人類可能永遠不會探索的相關領域非常重要。

實體工業(yè)的長期轉(zhuǎn)變將會找到更快速適應信息化的方法，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

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

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勁，因為即使是高度自動化的系統(tǒng)也需要人們監(jiān)控進度，并尋找最大限度提高效率的方法。

7.更及時的邊緣計算

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)運營的一個強大組件將依賴于邊緣計算設備，這些設備可在數(shù)據(jù)被發(fā)送到更集中的服務器之前收集、處理并分析數(shù)據(jù)。

雖然服務器或場外云解決方案的投資將繼續(xù)增加，但邊緣設備將在未來得到重大投資，并緩解當今工業(yè)環(huán)境中常見的一些處理壓力。

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