电子发烧友App
被称为第四次工业革命的工业4.0战略于2011年诞生于德国，是德国联邦教研部与联邦经济技术部在2013年汉诺威工业博览会上提出的概念，于2013被德国政府纳入国家战略。可以说工业4.0是对传统制造的一种挑战，从而达到智能制造。
2011年-2015年全球工业机器人销售变化情况
任何革命的推动都离不开底层的技术，那关乎于工业4.0的技术都有哪些呢？今天与非网小编就给大伙盘点一下，那些关于工业4.0的技术关键词。
工业机器人
说到机器人，对于大众来讲，这是一个存在于电影小说的词汇。暖心的大白，掏宝贝的哆啦A梦，还有探究迷宫终点的德洛丽丝……然而这现实中与工业4.0搭边的机器人又是一番怎样的景象？
首先是国际市场，2013年，全球机器人销量增加12%，达1781132台，其中约70%销往日本、中国、美国、韩国和德国。汽车行业、化工行业、塑胶行业及食品行业的工业机器人销量持续增加，电气/电子行业机器人的安装量也有所增加。2008-2013年期间，机器人安装量年平均增长率约为9.5%。2015年，全球工业机器人的供应量首次突破24万台，高达24.8万台，同比增长12.22%。
在中国市场，中国的工业机器人2015年全年销量累计7.5万台，占全球工业机器人市场份额超过四分之一，中国自2013年起连续三年成为全球最大的工业机器人消费市场。目前，中国正在服役的机器人已经占比全球总量的10%左右，2016年1-9月我国工业机器人产量达到50925套，同比增长30.8%。9月产量5728套，同比增长35.1%。
根据相关规划，2020年、2025年和2030年，工业机器人销量分别是15万台、26万台和40万台。预计未来10年中国机器人市场规模将达6000亿元。
那工业机器人都有啥呢？全球工业机器人主要种类有：移动机器人、点焊机器人、弧焊机器人、激光加工机器人、真空机器人、洁净机器人。
然而大伙更关心的可能是，机器人在工厂的普及对工人会有啥影响？
据了解，苹果的中国代工厂富士康已部署超过4万台机器人意图取代廉价劳动力。富士康昆山工厂也已裁员6万人。“机器换人”造成了大量工厂失业，廉洁劳动力的时代是否会就此终结？就目前看来，随着我国人口红利逐步消失，生产力成本上升，以及产业结构升级，“机器换人”将成为制造行业的一大趋势。
智慧工厂
谈及智慧工厂，还有两次词与之共存，一个是数字工厂，一个是智能制造。
数字化工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。
智慧工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理、服务；提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合理计划排程。
智能制造系统在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。
这一切都是和工业4.0直接挂钩，德国工业4.0的发展最终目的也就是智慧工厂。其中最重要的就是网宇实体系统（Cyber- Physical Systems，CPS）的导入。CPS为一整合运算、网路通讯与实体环境于一体的多维度复杂智慧系统，也就是利用结合后端运算平台、现场感测器与致动器，在物联网的基础架构下进行实时（Real-Time）的动态控制与服务。
说通俗点就是，该技术让实体设备得以更智慧化，机器与机器（M2M）间可进行独立交换讯息、触发行动与相互控制，不但大幅改善制造过程、材料用生产过程、工业用工程，也让供应链与生命周期管理更加有效率。
然而目前国内在智能制造上的现状是——炒作，但是绝大多数企业还处在部分使用应用软件的阶段，少数企业也只是实现了信息集成，也就是可以达到数字化工厂的水平；极少数企业，能够实现人机的有效交互，也就是达到智慧工厂的水平。
工业物联网
物联网（IOT）是连接数字世界和物理世界的桥梁，把实物联入网络，最终实现物品与物品之间、人与物品之间全面的信息交互。而工业物联网只是这波潮流中的很火的一支。
波士顿的数据分析公司在今年 1 月发布了一份物联网产业报告，模型数据显示，截止 2020 年，全球工业物联网产值将达到 1510 亿美元。
这些都得益于工业物联网非常广阔的应用场景，比如水电公用设施的数据、汽车行驶数据、农业灌溉数据，以及其他种种各行各业的数据，都要被记录下来。为了支撑这些数据的传输和存储，你可能需要各种服务器、卫星、超低功耗无线局域网、流量传输服务等等，这些加起来可能每天都会产生数十亿的费用。
在中国，工业物联网又是怎样一番景象？
2014年我国工业物联网规模达到1157.3亿元，在整体物联网产业中的占比约为18%，2015年我国工业物联网规模接近1500亿元，增长率达到29%。中投顾问发布的《“十三五”数据中国建设下物联网行业深度调研及投资前景预测报告》预测在政策推动以及需求带动下，到2020年，工业物联网在整体物联网产业中的占比将达到25%，规模将突破4500亿元。
预测，未来15年中国将在工业物联网领域受益约1.8万亿美元，其体量巨大，极具发展空间。
大数据
“大数据”是近年来IT行业的热词，大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来。又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据还可以把零碎的信息整合起来，发现大家最关心的话题。在即将过去的2016年，大数据分析出人们最关心的十大话题，前几位分别是：供给侧改革，全面二孩，工匠精神，人工智能等。
在工业领域，大数据分析还是新鲜事物，但它已经能帮助企业改进产品质量，节省能源并提高设备的性能。在工业4.0的环境下，对不同数据源（设备、系统和企业）进行收集和分析将成为未来企业进行实时决策的标准配备。
一般意义上，大数据有具有数据量大、数据种类多、商业价值高、处理速度高，在此基础上，工业大数据还有两大特点。分别为：准确率高和实时性强。
但是工业大数据到底有啥用呢？工业大数据是企业生产经营的一次重大变革，对于工业化、信息化都还没有完成的工业企业而言，数据化时代又到来了，挑战很大。工业大数据不仅可以进行思维变革，而且可以梳理工业产品的竞争力在哪，继续深挖下面数据的价值，抓住工业企业发展的痛点，寻求更多机遇。
云计算是分布式计算技术的一种，其最基本的概念是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。
正如其名称一样，这是一个让人晕的概念。那先不着急晕，关于工业4.0上的云计算又是怎样的呢？
工业云通常指基于云计算架构的工业云平台和基于工业云平台提供的工业云服务，涉及产品研发设计、实验和仿真、工程计算、工艺设计、加工制造及运营管理等诸多环节。工业云服务常见的方式有工业SaaS（Software as a Service）云服务、工业IaaS（Infrastructure as a Service）云服务、工业PaaS（Platform as a Service）云服务等方式。工业云基于云计算技术架构，使工业设计和制造、生产运营管理等工具大众化、简洁化、透明化，通过工业云计算服务，可大幅提升工业企业全要素劳动生产率。
2013年以来，国家出台了一系列政策鼓励工业云的发展，《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《国务院关于大力推进大众创业万众创新若干政策措施的意见》、《中国制造2025》、《信息化和工业化深度融合专项行动计划（2013-2018年）》等文件均把推动工业云的发展作为推动两化深度融合和“互联网+”的重要抓手。
据不完全统计，16个工业云平台注册用户数超过1500万，企业用户数超过20万，提供软件工具和软件服务超过3000个，模型、图纸、手册等技术资源超过4万个，培训视频超过7500部。
无论是互联网影响传统制造业，还是制造业受到互联网浪潮的冲击，都是需要云计算的支撑，未来传统制造业的转型，更加离不开云计算的发展。
虚拟制造
虚拟制造就是基于虚拟现实技术的制造技术。它是20世纪80年代后期美国首先提出来的一种新思想，它是利用信息技术、仿真技术、计算机技术等对现实制造活动中的人、物、信息及产品设计、工艺规划、加工制造等生产过程进行全面的仿真，以发现制造中可能出现的问题，预测、检测、评价产品性能和产品的可制造性等，在产品实际生产前就采取预防措施，确保产品一次性开发成功，以达到降低成本、缩短产品开发周期、增强企业竞争力的目的。典型的虚拟制造技术分为：虚拟装配，多学科协同仿真，虚拟车间布局设计。
现如今，虚拟制造在工业发达国家，如美国、德国、日本等已得到了不同程度的研究和应用。在这一领域，美国处于国际研究的前沿。福特汽车公司和克莱斯勒汽车公司在新型汽车的开发中已经应用了虚拟制造技术，大大缩短了产品的发布时间。
在我国，清华大学、北京航空航天大学、哈尔滨工业大学等科研教学单位也已经开展了这一领域的研究工作。当前我国虚拟制造应用的重点研究方向是基于我国国情，进行产品的三维虚拟设计、加工过程仿真和产品装配仿真，主要是研究如何生成可信度高的产品虚拟样机，在产品设计阶段能够以较高的置信度预测所设计产品的最终性能和可制造性。
总之，虚拟制造技术的发展应结合我国制造业自身的特点，在吸收国外成熟经验的基础上大胆创新，形成特色发展。可以预言，随着我国对虚拟制造技术研究的深入，其应用已为期不远。
在工业4.0的影响下，传统工业制造方式必将迎来一次大变革，这些技术则是智慧工厂实现的基础，在深层次的技术上又是相通的。早早就提出的工业4.0概念也必定是一步一步遵循着技术发展，去满足现实中生产的需要，来彻底革传统制造的命。
工商网监
评论