工業4.0商業邏輯：數字化促進價值鏈提升

　　今天的制造業越來越智能，工廠開始使用傳感器和無線技術，在產品生產過程捕獲數據。智能制造可以使生產更加高效，實現可持續盈利。通過計算可模擬可以識別出風險，例如預期交付延遲、極端天氣影響等。同樣，合理的預測可以防止如汽車應設計缺陷而不得不召回而產生巨大的費用。

　　制造商越來越多采用類似于Uber的新商業模式，讓更多的產品在本地制造或者實現定制化，而不是將產品運向世界各地銷售。生產線將需要共享，而不是一個公司擁有自己的設備，這是昂貴和低效的。

　　市場需求變化往往會讓人措手不及，現代制造要利用好新一代信息技術，加快速對市場的響應能力。學術界推動科技的前沿，從人工智能到深度學習，但沒有考慮如何將應用。而制造商想知道應該采集什么類型的數據，如何利用這些數據產生作用。因些，學術派與制造業結合，才能真正將知識應用到現實當中。

　　智能制造節省時間和人力

　　智能制造是通過一些先進的技術提升生產工藝流程水平，從而實現更高的整體價值鏈的一種模式。在智能制造過程中，每個一零件或產品都有跟隨的數字化信息，采集更多的數據用于檢驗生產流程，追蹤供應鏈、裝配和測試過程，最終交給用戶是一個捆綁了物理和數字化的產品或者服務。

　　天的制造業離數字化設想還有很遠，智能制造業是一項仍需要很多年才能實現的項目。那么現階段，廠家應該做些什么準備？企業需要創建自己的發展路線圖，開始投資數字化項目，保證公司更接近一個數字化企業。智能制造設計需要遵守一定的原則，才不會在數字化進程中浪費了時間和人力。

　　1、將每個生過程轉換為信息數據，盡可能減少人工錄入數據。

　　2、建立機器、工廠和企業級自主診斷和決策支持的分布式節點，這些節點信息根據每個機器、工廠和產品單元的需求。

　　3、允許普遍使用整個產品價值鏈數據信息，包括每個產品價值鏈可見性、制造商到客戶的連接以及供應商網絡。

　　4、自動執行日常任務和決策，但過程包括需要人工處理部份，手動調整和復雜的分析輔助決策等。

　　5、實施方案的優化，利用獲取的數據，通過先進的分析和機器學習算法調整生產。

　　6、采用機器對機器（M2M）、應用對應用（A2A）、企業對企業（B2B）集成標準，融合多個廠高的硬件和軟件的互聯網集成平臺，學習建立和促進資產、生產過程和供應鏈之間數據交換標準。

　　7、建立學習培訓機制，讓自動化人員理解新技能知識，幫助工人學習如何配置和維護智能機器。

　　行業領袖們現在定位于成為市場顛覆性創新者，并正在大踏步前進，成為第一批準備加入這些新的智能制造生態系統的公司。未來的幾年里，智能制造在連通性會發展到新的水平，由此產生的綜合價值鏈過程將帶來革命性的生產率增長，這對制造業是激動人心的，

　　讓傳統設備擁有更高效率

　　工廠資產是一項長期投資，大多數公司希望其生產設備能使用幾十年，這意味著在現代化生產中不得不使用到舊機器設備。更大的挑戰是如何給這些設備提升效率，雖然新設備具有明確的投資回報率，但許多工廠管理者希望通過提高現有設備的效率來節約成本。

　　通過物聯網連接可以降低機器的損耗，制造商可以訪問實時數據從中分析并對系統的性能，然后思考如何優化該設備以提高生產率和降低能源消耗，通過物聯網數據可以找到效率低的設備，然后進行改造，例如增加電機，控制其速度。

　　另外，機器運行時間也是影響效率的一個重要因素。工廠設備意外停機會給企業帶來巨大的損失，所以企業需要考慮增長設備運行時間。安裝設備，優化能源效率也意味著機器將需要更少的能量來完成其行為，增加其使用壽命。

　　工業物聯網提供了預測維護所需要的數據，這些數據可以用于主動維護，延長設備正常運行時間，提高生產力。確保生產線問題可以預防，從而降低過熱的能源過度消耗的風險

　　使用低能耗生產線進一步降低能源消耗和生產成本，能源效率可以幫助制造商減少設備能源成本，然后制造商可以把節省的錢花在提升生產效率上。隨著機器設備越來越先進，優化生產效率，從而更精確更快速完全任務。