當前，通用物聯網設備正在改變工業(ye) 管理與(yu) 運營，用於(yu) 特定行業(ye) 的物聯網設備也在變得更加強大。

同時，物聯網通過與(yu) 自動化技術、人工智能和雲(yun) 計算的組合應用，真正實現了傳(chuan) 統工業(ye) 向智能製造的轉變。

在這一轉變過程中，數字孿生、人機交互、預測性維護、網絡安全、彈性變化、自動化和邊緣計算正在成為(wei) 智能製造的七個(ge) 關(guan) 鍵趨勢。

這些趨勢也將極大地改變製造業(ye) 中機器與(yu) 機器、人與(yu) 機器、人與(yu) 人、預測與(yu) 操作、管理與(yu) 運營之間的關(guan) 係，推動工業(ye) 4.0時代的到來。

1.數字孿生的“接管”
數字孿生（Digital Twin）是充分利用物理模型、傳(chuan) 感器更新、運行曆史等數據，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(cong) 而反映相對應的實體(ti) 裝備的全生命周期過程。

數字孿生提供了與(yu) 工業(ye) 部門中使用的物理組件相對應的虛擬對象。例如，製造汽車的機器人手臂可以使用數字孿生進行監控，數字孿生收集有關(guan) 機械手臂操作的數據，並提供有關(guan) 需要定期維護或更換的組件的信息。

數字孿生可以使預測性維護更加容易，並提供有價(jia) 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網信息，但數字孿生提供了一種更為(wei) 直觀而強大的方法。


2.創新的人機界麵
計算機屏幕，甚至是更原始的顯示器仍然在工業(ye) 領域占主導地位，但這種情況正在改變。

在查看設備組件時，增強現實應用可以提供更有價(jia) 值的反饋，並為(wei) 員工提供有關(guan) 製造設備的物聯網衍生信息，使公司能夠更好地進行管理與(yu) 維護；虛擬現實也可以使用更傳(chuan) 統的技術為(wei) 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製，隨著頭戴設備和智能眼鏡的普及與(yu) 價(jia) 格下降，這些技術將更受歡迎，特別是在工業(ye) 環境中。

3.更好的預測性維護
多年來，預測性維護在工業(ye) 環境中一直扮演著日益重要的角色，物聯網組件的持續增長也提供了比以前更多的信息。

結合機器學習(xi) 和其他人工智能工具，現代工業(ye) 軟件比過去憑借個(ge) 人經驗判斷確定何時需要更換設備部件更加有效。

與(yu) 其他技術不同，預測性維護的好處很容易計算。作為(wei) 一種工業(ye) 物聯網技術，預測性維護一定會(hui) 成為(wei) 未來工業(ye) 管理人員的優(you) 秀助手。


4.網絡安全投資愈發重要
在早期階段，物聯網在執行任務的過程中時常會(hui) 出現雜亂(luan) 無章的情況。同時，對於(yu) 許多公司而言，安全設備並不被視為(wei) 重中之重。

現在這種情況正在改變，那些即將或已經投資物聯網的公司正在越來越多地采取措施確保新的投資免受網絡攻擊。

這種改變的部分原因是因為(wei) 現在的網絡攻擊越來越猖獗，越來越有利可圖，而安全防範較低的工業(ye) 設備尤其誘人。

製造業(ye) 公司麵臨(lin) 的挑戰之一就是確保他們(men) 使用正確的安全條例並確保所有操作的合規性，因為(wei) 沒有一步到位的解決(jue) 方案可以100%保護設備免受攻擊者的“入侵”。


5.更靈活的轉變
由於(yu) 工業(ye) 設備停機成本很高，因此，通常情況下，企業(ye) 會(hui) 盡可能避免硬件和軟件的升級與(yu) 改造，因此，工業(ye) 企業(ye) 的變革有時候會(hui) 非常緩慢。

然而，全麵提升效率將迫使企業(ye) 采取更加靈活的方式進行運營。物聯網與(yu) 人工智能分析有時會(hui) 導致令人驚訝的結果，因為(wei) 人工智能對於(yu) 發現那些人類可能永遠不會(hui) 探索的相關(guan) 領域非常重要。

實體(ti) 工業(ye) 的長期轉變將會(hui) 找到更快速適應信息化的方法，而且這一舉(ju) 措在未來幾年中將繼續增加。


6.更高效的自動化技術
自動化一直是工業(ye) 的核心，數字技術正在擴展這一趨勢。企業(ye) 現在可以依靠低成本設備來補充更廣泛的製造組件，而不是投資昂貴的重型設備。

隨著自動化係統繼續證明其價(jia) 值，企業(ye) 將會(hui) 投入更多資金，並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(wei) 即使是高度自動化的係統也需要人們(men) 監控進度，並尋找最大限度提高效率的方法。


7.更及時的邊緣計算
物聯網組件收集的大量數據可能令人咋舌，而物聯網應用程序中的瓶頸之一就是確保係統能夠實時監控必要的信息。

因此，物聯網運營的一個(ge) 強大組件將依賴於(yu) 邊緣計算設備，這些設備可在數據被發送到更集中的服務器之前收集、處理並分析數據。

雖然服務器或場外雲(yun) 解決(jue) 方案的投資將繼續增加，但邊緣設備將在未來得到重大投資，並緩解當今工業(ye) 環境中常見的一些處理壓力。（參考信息：technative）