什么是工業(yè)4.0?

世界經(jīng)濟(jì)論壇(World Economic Forum)創(chuàng)始人克勞斯·施瓦布(Klaus Schwab)創(chuàng)造了“第四次工業(yè)革命”一詞，以表達(dá)傳統(tǒng)制造業(yè)和工業(yè)實(shí)踐中的自動(dòng)化進(jìn)步，即利用機(jī)器對(duì)機(jī)器通信和圍繞自我監(jiān)控的物聯(lián)網(wǎng)。

如今，我們正處于前所未有的高速發(fā)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(huán)境。為了保持競(jìng)爭(zhēng)力，公司將不得不依靠機(jī)器和人工智能來(lái)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(jìng)爭(zhēng)挑戰(zhàn)。

不過(guò)，對(duì)更大分析能力的需求并不是現(xiàn)在采用的唯一原因。某些技術(shù)變革創(chuàng)造了前所未有的機(jī)會(huì)。

這三種技術(shù)模式轉(zhuǎn)變使工業(yè)4.0成為可能

1. 以前不同學(xué)科的融合

工業(yè)技術(shù)正以指數(shù)級(jí)速度快速發(fā)展，部分原因是以前沒有融合在一起的科學(xué)和技術(shù)學(xué)科(例如機(jī)器對(duì)機(jī)器通信、機(jī)器人技術(shù)、人工智能、納米技術(shù)、合成生物學(xué)等)的融合。

2. 數(shù)據(jù)洞察力的粒度顯著增加

人類需要數(shù)據(jù)來(lái)迭代和創(chuàng)新。當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間使用相同的數(shù)據(jù)集時(shí)，我們只能推動(dòng)洞察力和創(chuàng)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(shù)據(jù)——我們有了新的數(shù)據(jù)集來(lái)進(jìn)行分析。我們現(xiàn)在能夠：

查看和分析高頻數(shù)據(jù)。

以前所未有的速度進(jìn)行采樣和流式傳輸。

通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析。

在邊緣實(shí)施算法執(zhí)行。

使用這些新數(shù)據(jù)，我們可以實(shí)時(shí)了解復(fù)雜活動(dòng)并做出基于數(shù)據(jù)的決策。這種提高的認(rèn)知導(dǎo)致了額外的洞察力，甚至新的科學(xué)領(lǐng)域。

3. 可靠的基礎(chǔ)技術(shù)

這些技術(shù)的巨大進(jìn)步已經(jīng)構(gòu)成了支持工業(yè) 4.0 的必要支柱：

帶寬

數(shù)字化

互聯(lián)互通

數(shù)據(jù)透明度

例如，網(wǎng)絡(luò)帶寬已經(jīng)發(fā)展到可以在全球范圍內(nèi)以高清方式進(jìn)行視頻通話的地步，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以輕松地通過(guò)蜂窩網(wǎng)絡(luò)進(jìn)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(xié)議、語(yǔ)言和數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，這種增強(qiáng)的互連性正在開啟新的創(chuàng)新。

另一個(gè)關(guān)鍵是數(shù)據(jù)透明度的提高——這使我們能夠提取以前不容易獲取的數(shù)據(jù)，并創(chuàng)造新的見解。

沒有這些基礎(chǔ)，工業(yè) 4.0 和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)就不可能實(shí)現(xiàn)。那么，如果您準(zhǔn)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(lián)網(wǎng)都是一樣的。能力有一個(gè)自然的發(fā)展過(guò)程，假設(shè)您的組織想快速過(guò)渡到高度成熟的物聯(lián)網(wǎng)部署，但如果您還沒有經(jīng)歷過(guò)物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)的早期階段，那么這大多是不可能實(shí)現(xiàn)的。

使用我們的物聯(lián)網(wǎng)成熟度模型作為框架，您可以為長(zhǎng)期持續(xù)成功和盈利奠定基礎(chǔ)。

第1階段：嵌入式設(shè)備

代碼在單臺(tái)設(shè)備上獨(dú)立運(yùn)行，不與其他設(shè)備交互。

第2階段：云計(jì)算

通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)獲得的計(jì)算服務(wù)，如服務(wù)器、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)網(wǎng)絡(luò)、軟件、分析和智能。

第3階段：物聯(lián)網(wǎng)

將嵌入式設(shè)備和云計(jì)算結(jié)合在一起。 代碼通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接機(jī)器并促進(jìn)通信。

第 4 階段：預(yù)測(cè)性維護(hù)和分析

使用機(jī)器學(xué)習(xí)從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)中收集預(yù)測(cè)性業(yè)務(wù)見解。

第5階段：規(guī)范性分析

使用高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)中收集規(guī)范性見解，例如基于行為向客戶推薦額外的產(chǎn)品/服務(wù)。

第 6 階段：普適計(jì)算

計(jì)算能力在整個(gè)物理環(huán)境中、企業(yè)內(nèi)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(guò)程中也有一些陷阱需要避免。

在物聯(lián)網(wǎng)成熟的道路上避免這些陷阱

避免決策癱瘓

我們經(jīng)常看到，擁有大量物聯(lián)網(wǎng)機(jī)會(huì)的公司難以啟動(dòng)項(xiàng)目，因?yàn)樗麄儫o(wú)法達(dá)成共識(shí)或提出令人信服的投資回報(bào)模型——通常是因?yàn)樗麄冊(cè)噲D一下子部署太多。不要試圖煮沸海洋，從小處著手，并不斷調(diào)整。

避免巨額、高風(fēng)險(xiǎn)的投資

不要在沒有適當(dāng)市場(chǎng)驗(yàn)證的情況下進(jìn)行巨額投資，相反，從小處著手，用一個(gè)唾手可得的項(xiàng)目來(lái)證明投資回報(bào)。如果這個(gè)唾手可得的果實(shí)沒有成功，這是一個(gè)很好的信號(hào)，可以讓您最初的假設(shè)無(wú)效并重新考慮進(jìn)一步的投資。

避免重新發(fā)明輪子

已經(jīng)有一些行之有效的模型。從工作流程的角度來(lái)看，這些包括敏捷和精益方法。當(dāng)談到人工智能并且您正在考慮自建與購(gòu)買時(shí)，請(qǐng)記住——僅僅因?yàn)槟也坏揭?gòu)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(guò)咨詢熟悉這些成熟框架和解決方案的行業(yè)物聯(lián)網(wǎng)專家，將風(fēng)險(xiǎn)降至最低。

避免危及操作安全性

在物聯(lián)網(wǎng)中工作時(shí)，保持安全第一的心態(tài)至關(guān)重要。記住，您可能正在通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)開啟新的攻擊載體，并且不要因?yàn)橥瞥鲎畹涂尚挟a(chǎn)品(MVP)的壓力就忽視安全性。

工業(yè) 4.0 來(lái)了

隨著物聯(lián)網(wǎng)部署的失敗，跟隨那些成功者的腳步至關(guān)重要。