勞動(dòng)力短缺不再是一個(gè)地區(qū)性問(wèn)題。嬰兒潮一代正在退休，大多數(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家或高度發(fā)展中國(guó)家的出生率正在下降。在 Covid-19 大流行期間，這一趨勢(shì)加速了。制造商很快將不得不面對(duì)工人數(shù)量減少和工資上漲的雙重打擊。

制造業(yè)只有通過(guò)變得更加智能并過(guò)渡到工業(yè) 4.0 才能度過(guò)即將到來(lái)的危機(jī)，其中包括使用傳感器、人工智能分析、自動(dòng)化和機(jī)器人技術(shù)。此外，機(jī)器人技術(shù)可以應(yīng)用于更多的制造領(lǐng)域，從而改善更多的操作。

預(yù)防性的維護(hù)

突然的設(shè)備故障會(huì)給制造過(guò)程帶來(lái)不可預(yù)測(cè)性，增加運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和成本。故障需要維修。在進(jìn)行維修時(shí)，生產(chǎn)會(huì)減慢或完全停止，從而對(duì)下游流程產(chǎn)生連鎖反應(yīng)，這對(duì)制造商和客戶來(lái)說(shuō)可能代價(jià)高昂。

預(yù)防性或預(yù)測(cè)性維護(hù)涉及使用連接的傳感器來(lái)監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行狀況并識(shí)別開(kāi)始出現(xiàn)問(wèn)題的機(jī)器。通過(guò)讓傳感器檢測(cè)問(wèn)題來(lái)觸發(fā)修復(fù)過(guò)程意味著問(wèn)題在零件或機(jī)器發(fā)生故障之前得到解決。這種檢測(cè)使管理人員能夠提前計(jì)劃，進(jìn)行調(diào)整以確保操作繼續(xù)進(jìn)行，并避免在更換零件或維修機(jī)器時(shí)代價(jià)高昂的停機(jī)。

數(shù)字孿生

通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)傳感器收集數(shù)據(jù)、云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、人工智能數(shù)據(jù)分析以及基于這些分析的決策構(gòu)成了數(shù)字雙胞胎。

通過(guò)在實(shí)驗(yàn)室或現(xiàn)場(chǎng)的產(chǎn)品或原型上放置許多傳感器，產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員可以收集大量數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集揭示了產(chǎn)品在不同環(huán)境中的功能。借助這些數(shù)據(jù)，工程師可以執(zhí)行仿真以改進(jìn)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)，從而以更少的原型和更少的測(cè)試加快設(shè)計(jì)周期。

除了有利于測(cè)試和驗(yàn)證之外，數(shù)字雙胞胎還可以幫助團(tuán)隊(duì)計(jì)劃最終原型的準(zhǔn)時(shí)化和準(zhǔn)時(shí)化生產(chǎn)。傳感器收集的數(shù)據(jù)可以檢測(cè)和解決生產(chǎn)問(wèn)題，以確保質(zhì)量。

數(shù)字孿生還為數(shù)據(jù)科學(xué)家、產(chǎn)品經(jīng)理和設(shè)計(jì)師提供了一個(gè)協(xié)作平臺(tái)。借助數(shù)字雙胞胎，管理人員可以可視化數(shù)據(jù)和趨勢(shì)，從而更全面地了解機(jī)器操作和生產(chǎn)過(guò)程。因此，可以生產(chǎn)出更成功的設(shè)計(jì)，并且流程可以變得更高效，從而節(jié)省時(shí)間和資源。

制造業(yè)中的人工智能

除了在安排主動(dòng)機(jī)械維護(hù)以減少停機(jī)時(shí)間方面的作用外，人工智能還可以幫助提高制造效率。缺乏信息共享和協(xié)調(diào)往往會(huì)造成效率低下。錯(cuò)誤和不一致地實(shí)施政策可能會(huì)延遲運(yùn)營(yíng)。例如，在工廠車間的某些區(qū)域而不是其他區(qū)域?qū)嵤┌踩胧┦且粋€(gè)可能導(dǎo)致危險(xiǎn)情況的錯(cuò)誤。缺乏協(xié)調(diào)可能會(huì)導(dǎo)致移動(dòng)設(shè)備的情況，例如，以犧牲其他人為代價(jià)來(lái)方便一些工人。錯(cuò)過(guò)協(xié)調(diào)機(jī)會(huì)可能導(dǎo)致工作延誤甚至事故。此外，不同工作站之間的無(wú)效溝通可能會(huì)導(dǎo)致某些零件生產(chǎn)過(guò)?；蛏a(chǎn)不足，從而導(dǎo)致工作量不平衡和延誤。借助物聯(lián)網(wǎng)傳感器，人工智能可以幫助減少錯(cuò)誤，執(zhí)行工作量分析以實(shí)現(xiàn)更好的平衡，并整合數(shù)據(jù)以改善工廠不同部門或同一樓層不同工作區(qū)域之間的協(xié)調(diào)。AI 生成的分析整合數(shù)據(jù)（例如有毒氣體濃度和溫度）有助于確定預(yù)防危險(xiǎn)情況或系統(tǒng)關(guān)閉的措施。

超越機(jī)器人/分析

基于軟件的人工智能制造改進(jìn)可以與硬件元素的改進(jìn)相結(jié)合。例如，可以通過(guò)自動(dòng)化系統(tǒng)增強(qiáng)生產(chǎn)線。

自動(dòng)化通常在單個(gè)零部件的生產(chǎn)中實(shí)施，其中所需的技能和產(chǎn)品復(fù)雜性都很低。操作順序通常由設(shè)備配置確定（硬自動(dòng)化）。另一方面，機(jī)器人技術(shù)在質(zhì)量檢測(cè)中最為常見(jiàn)，其中機(jī)器人擅長(zhǎng)以高精度執(zhí)行大批量、重復(fù)性任務(wù)，并且不會(huì)感到疲憊。機(jī)器人技術(shù)將在使自動(dòng)化更加可編程和靈活方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。這正在改變。

裝配傳統(tǒng)上由人執(zhí)行，因?yàn)槿硕皇菣C(jī)器可以解決在過(guò)程中以不可預(yù)測(cè)的頻率或順序出現(xiàn)的各種問(wèn)題。有兩種潛在的策略可以讓機(jī)器人更好地解決復(fù)雜的問(wèn)題。一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)可以分解成更小、更可預(yù)測(cè)和可解決的部分，供機(jī)器人使用。例如，可以在每個(gè)工位安裝用于特定任務(wù)的不同工作頭，例如螺絲車削、鉚接或焊接?；蛘撸瑱C(jī)器人可以用來(lái)幫助人類解決問(wèn)題。機(jī)器人更擅長(zhǎng)識(shí)別問(wèn)題和處理重復(fù)、危險(xiǎn)或令人筋疲力盡的工作。他們可以將觸覺(jué)和靈活的工作留給人類，即使機(jī)器人也在這一領(lǐng)域取得進(jìn)展。

車間/倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的資產(chǎn)跟蹤

穩(wěn)定的零件供應(yīng)對(duì)于確保生產(chǎn)不間斷地進(jìn)行是必要的。在裝配線上，正確的零件需要始終如一地移動(dòng)到工作站。有缺陷的零件交付至少會(huì)延遲組裝，在最壞的情況下，會(huì)產(chǎn)生有缺陷的設(shè)備。在后臺(tái)，必須及時(shí)補(bǔ)充零件，以防止出現(xiàn)缺貨的情況。

當(dāng)工具損壞時(shí)，工人需要迅速找到替換工具，以避免關(guān)閉整條裝配線。每天解決一次中斷可能是可行的。但如果一個(gè)零件或工具一天丟失幾次，延誤會(huì)增加倉(cāng)儲(chǔ)、生產(chǎn)、勞動(dòng)力甚至配送成本。此外，即使在生產(chǎn)線可以繼續(xù)運(yùn)行的情況下，尋找被盜、丟失或放錯(cuò)位置的設(shè)備也是耗時(shí)且浪費(fèi)人力的。

物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)跟蹤可以幫助減少人為錯(cuò)誤并確保將正確的零件交付到正確的工作區(qū)域。更重要的是，可以持續(xù)補(bǔ)充零件，并且可以快速找到丟失或移位的設(shè)備。物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)跟蹤還支持主動(dòng)設(shè)備維護(hù)，最大限度地減少意外停機(jī)。

安全

庫(kù)存或信息盜竊是一項(xiàng)重要的制造成本。一方面，增強(qiáng)的連接性帶來(lái)了好處，但將所有東西都連接起來(lái)也會(huì)增加整個(gè)系統(tǒng)的脆弱性。一旦黑客闖入制造工廠的某個(gè)部分，他們可能很容易破壞系統(tǒng)的其他部分。因此，需要持續(xù)監(jiān)控以確保工廠的物理和網(wǎng)絡(luò)安全。人工智能可以檢測(cè)工人在工廠中移動(dòng)的異常情況以及計(jì)算機(jī)訪問(wèn)各種系統(tǒng)的異常模式。發(fā)現(xiàn)這些異常模式有助于防止?jié)撛诘墓艋蛳魅跽谶M(jìn)行的攻擊。

設(shè)計(jì)案例#1：MultiTech

除了提高運(yùn)營(yíng)效率，人工智能還可以幫助制造商更有效地應(yīng)對(duì)環(huán)境條件。例如，人工智能可以將傳感器測(cè)量或即將到來(lái)的風(fēng)暴或熱浪的天氣預(yù)報(bào)整合到數(shù)據(jù)分析中。這有助于確定何時(shí)打開(kāi)或關(guān)閉某個(gè)設(shè)備，以避免使整個(gè)系統(tǒng)負(fù)擔(dān)過(guò)重。

然而，集成測(cè)量和分析所需的大量有線位置指示器或限位開(kāi)關(guān)安裝起來(lái)非常昂貴。因此，比利時(shí)公司 Aloxy 開(kāi)發(fā)了一種安全高效的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 解決方案，用于自動(dòng)化閥門操作。Aloxy 的解決方案不僅可以確定閥門是否正確定位，還可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)警報(bào)。

Aloxy 需要一種具有低數(shù)據(jù)速率、高能效和遠(yuǎn)距離傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)解決方案。該網(wǎng)絡(luò)還必須具有足夠的可擴(kuò)展性和堅(jiān)固性，以承受長(zhǎng)時(shí)間的戶外使用。

經(jīng)過(guò)深思熟慮，Aloxy 選擇了MultiTech Conduit IP67 基站，這是一種堅(jiān)固耐用的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)解決方案，專門用于戶外 LoRaWAN 公共或?qū)Ｓ镁W(wǎng)絡(luò)部署。該網(wǎng)關(guān)還具有高度可擴(kuò)展性，能夠抵御最惡劣的環(huán)境因素，包括濕氣、灰塵、風(fēng)、雨、雪和極熱。

設(shè)計(jì)案例#2：u-blox

由獨(dú)立組件（包括硬件、軟件和云服務(wù)）組成的安全物聯(lián)網(wǎng)解決方案可以顯著確保制造工廠的安全。需要仔細(xì)設(shè)計(jì)可靠的 IIoT 系統(tǒng)，以保護(hù)本地存儲(chǔ)在設(shè)備上的數(shù)據(jù)的完整性。然而，使用專用硬件來(lái)存儲(chǔ)機(jī)密、證書和密鑰的傳統(tǒng)方式可能成本高昂，更不用說(shuō)缺乏可擴(kuò)展性和靈活性了。

u-blox 提供的SARA-R5 LTE-M模塊提供物聯(lián)網(wǎng)安全即服務(wù)解決方案，無(wú)需專門的可信芯片即可保護(hù)設(shè)備上的敏感信息。Design Security 包使客戶能夠安全地存儲(chǔ)敏感信息。此外，芯片到芯片的安全保護(hù)設(shè)備免受外部攻擊，例如總線嗅探和數(shù)據(jù)注入。該解決方案可以被其他物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序采用。

結(jié)論：實(shí)現(xiàn)真正的生產(chǎn)力

工業(yè) 4.0 涵蓋制造業(yè)的許多方面，包括預(yù)防性維護(hù)、數(shù)字雙胞胎、人工智能、機(jī)器人技術(shù)和分析、車間和倉(cāng)庫(kù)中的資產(chǎn)跟蹤以及安全性。

通過(guò)提高組織內(nèi)信息的透明度和流動(dòng)性，可以實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的真正生產(chǎn)力。不同的團(tuán)隊(duì)必須能夠及時(shí)訪問(wèn)正確和適當(dāng)?shù)男畔?，以避免混淆、錯(cuò)誤或事故。另一方面，需要保護(hù)內(nèi)部信息，以降低開(kāi)展業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)和成本。隨著物聯(lián)網(wǎng)傳感器不斷收集數(shù)據(jù)，人工智能將能夠執(zhí)行實(shí)現(xiàn)這兩個(gè)目標(biāo)所需的分析。

工業(yè) 4.0 仍處于早期階段。未來(lái)，與 IIoT 相關(guān)的新創(chuàng)新將繼續(xù)幫助未來(lái)的制造業(yè)提高生產(chǎn)力。

審核編輯 黃昊宇