工厂自动化首先在福特装配线上实施，并随着技术创新发展到现在机器人已成为常态。增强以人为本的建筑的目标已经超越了力量和正常运行时间，现在包括质量、团队生产力和工厂效率。对环境和社会正义的兴趣日益浓厚，促使更多公司将可持续性和社会公平作为关键优先事项来管理运营。超个性化产品业务正在通过增材制造以及集成的店面、供应链、工厂和分销生态系统进行扩展。
早期采用者正在从提高产量、高产量和减少废品中获益，从而增加利润。使这一切成为可能的是第四次工业革命或工业 4.0——电子和系统工程创新浪潮刚刚开始重塑全球经济。这些技术包括监控一切的传感器、处理数据湖的计算数据中心以及用于弯曲、焊接、焊接和打印未来产品的复杂机器的控制。
智能制造
智能工厂利用为一个工程问题提供无数解决方案的数字能力优化制造。在半导体行业，数据和分析提供了高回报。半导体设备由数十亿个晶体管组成，而且这种复杂性还在不断增长。将其与日益复杂的制造工艺相乘，失败的风险非常高。质量改进产生更高的产量，从而带来更高的利润。使用数据分析可以实现更快的故障分析和其他生产效率。
半导体工厂耗资数十亿美元，其中大部分用于设备。预测性维护可以节省计划外维护时间。监控设备运行状况和自动校准可以提高可靠性并有助于降低安装、配置和维护成本。
该工厂现在一直延伸到虚拟店面，公司利用分析来创造超个性化的客户体验。超个性化制造可以成为利基或全球制造商的强大差异化因素，并可以推动包容性增长。由于当前的中断和有限的可见性，预测性供应链管理更加重要。
需要数据来完成所有这些工作——而且还有很多。智能工厂每周可以产生超过5 PB的数据，所有这些数据都需要传输、存储和分析，从而产生了工业边缘数据中心。
分析软件的原始领域是程序和算法，遵循 MBA 毕业生和软件工程师构想的策略。数据点的数量呈指数增长到程序方法失效的程度。机器学习 (ML)（人工智能 (AI) 领域的一项技术）的出现现在允许工厂分析非常大的数据集中的模式，这非常适合工业 4.0 中常见的那种海量数据分析。
新工厂基础设施
汽车工厂自动化在 1970 年代蓬勃发展，并继续推动创新。虽然工业 4.0 就像工厂管弦乐队的指挥，但工厂本身必须进行变革才能使音乐会达到高潮。
机器人和传感器将连接到高速无线通信网络。5G 蜂窝是用于此目的的领先技术，尽管有强大的 Wi-Fi 7 解决方案。也有人讨论需要 6G 来处理数据量和解决安全漏洞。这些技术需要天线的视线才能获得最高的速度和带宽，这对工厂设计提出了新的要求，以避免暗区。还有实施工厂和全球通信网络的策略。
每个设备或制造“事物”都需要标准化，例如可发现性和自我意识，并且应该能够自我保护。它的数据生成和消费模型必须与系统架构相匹配。它需要能够自行配置到它连接的任何系统。所有这些无线通信都是通过电磁广播实现的，传感器、机器人和其他制造设备必须能够承受噪音。
半导体创新
所有这些功能的基础是创建、传输和处理数据的半导体芯片。这需要专用的计算设施（边缘数据中心）来提供设施所需的实时可靠性。
机器视觉被认为对于工业 4.0 观察工厂运营的大量细节至关重要。电子设备将动作数字化，视觉处理会创建有关正在发生的事情的信息。
然后，我们有高速射频 (RF) 芯片，它允许5G 协议传输高达 20 Gbps的速度。最后是机器学习算法，它首先在数据中心实现，需要非常大的计算芯片来处理大型数据集。现在，我们在传感器中使用了非常低功耗的ML，用于本地化数据分析，以减少必须传输的数据量。
结论
工业 4.0 正在带来颠覆性的变化，将工业空间转变为智能、互联和智能的环境。制造业发生了不可逆转的变化。智能工厂不仅仅是一项质量计划、3D 打印机、电子传感器或分析——所有这些都是为了性能、生产和社区而共同优化的。
元宇宙将开启下一个机遇领域并不遥远。由于投资成本和可能的普遍变化，规划过渡可能是一个艰难的决定。但古老的格言仍然适用：吃或被吃。扰乱或被扰乱。先行者有优势！
