一、将真实的加工制造连接到工业4.0
如果使用了工业4.0技术，一个新的加工制造生产线可以实现多达25种的产品变化，同时将产量提高10%，库存减少30%。工业4.0架构的应用让制造商在生产过程中可以获得更丰厚的投资回报率。
工业4.0是一场工业的革命，目的是将信息技术(IT)的虚拟世界、机器的物理世界以及互联网合为一体。其中心是将具有IT功能的所有工业领域都整合起来。这些科技提高了灵活度和速度，能够使产品更具有个性化，生产更高效且规模可扩展，以及在生产控制方面具有更高的可变性。机器与机器之间的通讯和先进的机器智能化，提高了工艺的自动化水平，并带来了更多的自我监控以及实时数据。开放的基于Web的平台会增加制造企业的竞争力。
1.分布式智能
这里说的分布式智能是指在智能传动和控制技术网络的机器设备中，加入尽可能多的智能和控制功能、或者单独的传动轴，而不是从一个中央处理单元（CPU）来处理所有的动作。
拥有机器层面的过程数据并决定用它做什么，反映出了人们相信一台机器可以经过装备使用过程数据做一些事情并且独自改善工艺流程，诸如实现调整产量、更加有效率的利用能源等目标，而不是依赖“云”来处理所有这些任务。
联网的机器可以与更高的生产线级别、工厂级别以及企业级别的网络进行通讯，从而能够实现对特定事件或特定产品的实时调节。集成了传动的伺服马达和无机柜传动系统将传动组件和运动逻辑顺序放到了单独的轴向上。
2.快速连接
那些允许数据在整个企业架构中自由流动的系统，往往需要持续的投资和改进。一家工业4.0工厂车间所产生的大数据和信息流，可能会让公司的网络不堪重负。我们该如何改进自动化系统中的硬件和软件的功能，使这种设计流程更简单、花费更少的时间以及更加开放？通讯路径随着其创建和实施而变得更加流畅。在决定应该使用现场总线的什么功能时，应该看一下生产平台是否支持例如OPC
UA（来自于OPC基金会）这样的标准。消除不同供应商系统的障碍，而且对通讯和控制平台采取一种更加开放的方式很重要。
3.开放标准和系统
重点是要思考系统到底“开放”到什么程度，是否支持新兴的通讯协议和软件标准，以及开放的独立组件如何让工业4.0成为现实。
开放标准允许基于软件的解决方案可以更加灵活地集成，并有可能将新的技术移植进现有的自动化架构中。开放的控制和工程软件也沿着这个方向将自动化和IT软件程序之间的间隙弥合。一个开放的控制器核心能够使用常用的高级IT语言（例如Java和C++）来创建自动化应用程序。
一台机器的操作应该支持与智能手机或平板电脑进行简单的连接。软件可以借助控制器与3D模型软件的连接来加快自动化系统的设计和调试。一个运动控制器可以与模型之间发送指令以及接收反馈，使得机器的功能性在机械设计阶段通过运动控制就得到优化。这也让机器测试和编程可以在调试之前进行。在部件订货、组装机器之前，虚拟机器可以用来进行测试并完善设计。
4.实时数据整合
在工业4.0的工厂里，可能利用实时的机器和工厂性能数据来改变自动化系统和生产工艺的管理方式。不用捕捉并分析数月以来有价值的关于生产率、机器停机时间或者能源消耗的数据，支持工业4.0的平台能够将数据整合到常规的工厂管理报告之中。这会让制造商和机器具备详细的信息来执行快速的工艺和生产变更，以实现产品满足特定客户需求的愿景。
5.自适应性
现实世界中的主动性可以让生产更加连贯并以需求为导向。科技帮助生产线变得主动。目标就是让工作站和模块可以适应个性化的客户或产品需求。
在一个制造液压阀的工厂里，一套新的自适应组装生产线在每一件被加工件上都使用射频识别芯片。生产线上的9个智能站会识别出最终产品是如何被装配的，以及哪些工具设置和操作步骤是必须的。每个相关加工件都带有蓝牙标签，会自动将信息传送给装配站。装配步骤信息会根据不同的产品以及相关加工件的技术水平不同而显示出来。该生产线可以生产一批相同尺寸的液压阀，也可以不需要人工干预就能生产25种不同产品型号。不再需要设定时间或者多余的库存。这使得生产线的产量增加了10%，库存减少了30%。
二、让工业4.0和IIoT在智能工厂里运行
工业4.0和工业物联网(IIoT)能够为设备（从传感器到大规模控制系统）、数据和分析之间提供更好的连接性，Beckhoff自动化的TwinCAT产品专家Daymon
Thompson这样认为。传感器和系统需要网络连接来共享数据，分析有助于做出更明智的决策。
物联网主要包括4个基本元素：实体的设备、与设备之间的双向连接、数据以及分析。设备可以是小到一个传感器大到一个大规模控制系统中的任何一种。传感器和系统需要与更大的网络进行连接，以共享由传感器或系统产生的数据。对此数据进行的分析会产生可执行的信息，其结果是让人们做出精明的决策。
在IIoT的实际应用中，
企业通过将设备或资产连接到云或者本地信息技术(IT)设施上来进行数据的采集和传送。然后对采集到的数据进行分析，可以发现设备或资产更多的潜在信息，防患于未然。
例如
，监控机械组件运行温度的传感器可以追踪任何异常状况或者偏离底线的情况。这使公司可以主动地处理不希望发生的行为，从而在可能造成有害危险的系统故障加剧之前进行预测性维护，否则这些系统故障可能会导致工厂停机以及生产收益损失。这种类型的信息有助于企业新产品的设计、系统性能效率的提高以及实现利润的最大化。
工业4.0让加工制造更灵活
在一个生产制造流程，甚至是整个供应链中，通过连接性推动更多的新发现和系统优化，这是工业4.0的核心概念之一，这种科技进步也被称为第四次工业革命。
工业4.0工作组成员、德国国家科学与工程院Acatech，将18世纪蒸汽机的发明和广泛使用定义为第一次工业革命。第二次革命是20世纪早期在装配线上使用传送带。第三次革命是在20世纪中叶开发出来的微电子学、PC和可编程逻辑控制器(PLC)。第四次革命是将PC和机器连接到互联网，并启用信息物理系统（CPS）。
工业4.0要求传统的生产制造工业实现计算机化。使用物联网和信息物理系统的概念会帮助实现“智能工厂”的目标，使生产制造具有前所未有的灵活性和非常高的精益生产效率。在生产制造中，一个显着的特点是重点关注的领域从产品本身扩展到了生产这些产品的工艺上。
制造商需要灵活的生产线来适应快速变化的客户需求。灵活的机器运行能够生产很多类型的产品，通过调整批量大小来获得更高的生产利润，这使得同一个生产线可以运行更复杂的混合产品以适应客户不断变化的需求。
蒲公英路由器就可以，它可以满足异地网络的无缝连接需求，而且还不需要复杂的配置命令，
工业物联网：瞬间流量，累积流量，通讯数据采集
要想搞清楚5G、人工智能、大数据等技术哪一个将成为未来的主要趋势，首先要对这些技术有一个较为全面的认知。
首先，随着5G标准的落地，物联网将迎来更多的发展机会，而物联网和云计算的发展是导致大数据的主要原因。随着大数据的发展，机器学习、计算机视觉、自然语言处理以及机器人学等人工智能领域也迎来了新的发展机遇。从这个角度来看，5G、人工智能、物联网、大数据和云计算技术存在紧密的联系。
云计算的核心是服务，通过互联网为用户提供廉价的计算资源服务，根据不同用户提供了IaaS、PaaS和SaaS三个级别的服务，云计算改变了传统获取计算资源的方式，未来云计算将成为互联网服务的重要支撑。由于云计算的诸多优势，所以目前传统企业管理软件的云端化是一个比较明显的趋势。
物联网从体系结构上可以划分为六个组成部分，分别是设备、网络、平台、分析、应用和安全，其中安全覆盖了其他五个部分。物联网是产业互联网建设的关键，同时也是人工智能产品（智能体）重要的落地应用环境，目前AIoT受到了科技领域的广泛重视。
大数据是物联网、Web和传统信息系统发展的必然结果，大数据在技术体系上与云计算具有众多的重合，重点都是分布式存储和分布式计算，只不过云计算注重服务，而大数据则注重数据的价值化操作。当前的大数据已经形成了一个初步的产业链，包括数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用。
5G提供了基础的通信服务支撑，在4G的基础之上进一步提升了数据的传输速率、提升了容量支持，同时在安全性上也有了一定程度的提升。随着5G通信标准的落地，产业互联网发展的大幕也在徐徐拉开，而物联网、大数据、云计算和人工智能正是产业互联网的核心技术组成，所以这些技术都有广泛的发展前景。
从技术成熟度上来看，目前5G、大数据和云计算技术已经趋于成熟，根据Gartner报告，物联网平台正处在“期望膨胀期”，相信在不久的将来，物联网平台也将趋于成熟。相比于大数据等技术来说，目前人工智能相关技术（机器学习等）依然处在发展的初期，所以目前人工智能领域的人才需求依然以中高端研发级人才为主。
我从事物联网行业多年，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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