毫不奇怪，“關(guān)于一切的信息”的概念正在積極地應(yīng)用于制造業(yè)背景。就像他們改變消費(fèi)品一樣，智能，廉價，傳感器負(fù)載的設(shè)備與強(qiáng)大的分析和算法相結(jié)合，在過去十年中也在改變工業(yè)世界?！拔锫?lián)網(wǎng)”已經(jīng)到達(dá)工廠車間，一個巨大的電子Kool-Aid Man的力量通過煤渣墻爆炸。

大數(shù)據(jù)的分析和機(jī)器學(xué)習(xí)開始變得像匿名商業(yè)詞匯，但它們不僅僅是過度使用抽象概念 - 這些流行語代表了我們?nèi)粘Ｉ钪刑幚泶蟛糠旨夹g(shù)的巨大變化。其中一些變化已經(jīng)變得更好，使我們與機(jī)器和信息的交互更自然，更強(qiáng)大。幫助公司以強(qiáng)大而令人不安的方式了解消費(fèi)者的行為，地點(diǎn)和內(nèi)心的想法。從我們的高速公路到我們的住宅，這些技術(shù)在各方面留下了痕跡。

毫不奇怪，“關(guān)于一切的信息”的概念正在積極地應(yīng)用于制造業(yè)背景。就像他們改變消費(fèi)品一樣，智能，廉價，傳感器負(fù)載的設(shè)備與強(qiáng)大的分析和算法相結(jié)合，在過去十年中也在改變工業(yè)世界?！拔锫?lián)網(wǎng)”已經(jīng)到達(dá)工廠車間，一個巨大的電子Kool-Aid Man的力量通過煤渣墻爆炸。

標(biāo)記為“工業(yè)4.0”（嘿，至少它比“物聯(lián)網(wǎng)”更好），這第四次工業(yè)革命在過去十年中一直在展開 - 主要是因為信息之間存在巨大的文化和結(jié)構(gòu)差異幾十年來一直是工業(yè)自動化核心的變革和“運(yùn)營技術(shù)”的技術(shù)。

與其他技術(shù)和人工智能結(jié)合（或至少我們目前稱之為“人工智能”的有限學(xué)習(xí)算法）一樣，工業(yè)4.0的潛在回報是巨大的。公司正在看到更精確，更高質(zhì)量的制造，降低了運(yùn)營成本; 由于供應(yīng)鏈中的預(yù)測性維護(hù)和智能，減少了停機(jī)時間; 由于設(shè)備適應(yīng)性更強(qiáng)，工廠車間受傷更少。在工廠之外，其他行業(yè)可以從擁有傳感器的神經(jīng)系統(tǒng)，處理“湖泊”數(shù)據(jù)的分析以及對緊急問題的即時響應(yīng)中受益 - 航空，能源，物流和許多其他依賴的業(yè)務(wù)在可靠，可預(yù)測的事情上也可以獲得提升。

但新方法帶來了重大挑戰(zhàn)，其中最重要的是網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)系統(tǒng)的安全性和彈性將所有這些新魔法拼接在一起。當(dāng)人類安全在線時 - 工人和居住在工業(yè)現(xiàn)場附近的人的安全 - 這些問題不能像移動應(yīng)用程序更新或操作系統(tǒng)補(bǔ)丁那樣容易地留出。

然后就是整個“機(jī)器人正在偷工作”的事情。（事實要復(fù)雜得多 - 我們將在本周晚些時候觸及它。）

“工業(yè)4.0” 一詞是由Acatech （德國政府工程科學(xué)學(xué)院）在2011年使用嵌入式系統(tǒng)技術(shù)的國家路線圖中創(chuàng)造的。作為描述工業(yè)“數(shù)字化”的一種方式，該術(shù)語被用于標(biāo)志從簡單的自動化轉(zhuǎn)向大規(guī)模獨(dú)立的工業(yè)機(jī)器人轉(zhuǎn)向網(wǎng)絡(luò)化的“網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)” - 基于信息的系統(tǒng)與人之間的協(xié)調(diào)工作它們，基于各種傳感器和人類輸入。

作為德國聯(lián)邦教育和研究部路線圖的宣傳文件，“相互溝通的機(jī)器，相互通知生產(chǎn)過程中的缺陷，識別和重新訂購稀缺的材料庫存。。.。。.這是工業(yè)4.0背后的愿景?！?/p>

在工業(yè)4.0的未來，使用增材制造的智能工廠 - 例如通過選擇性激光燒結(jié)的3D打印 - 以及其他計算機(jī)驅(qū)動的制造系統(tǒng)能夠根據(jù)需要自適應(yīng)地制造零件，直接來自數(shù)字設(shè)計。傳感器跟蹤所需的組件并根據(jù)需求模式和其他算法決策樹對其進(jìn)行排序，將“及時”制造轉(zhuǎn)變?yōu)樾碌膬?yōu)化級別。光學(xué)傳感器和機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動系統(tǒng)比產(chǎn)品線上可能疲倦和厭倦的人更加一致和準(zhǔn)確地監(jiān)控組件的質(zhì)量。工業(yè)機(jī)器人與處理更精細(xì)任務(wù)的人同步工作 - 或完全替換它們。整個供應(yīng)鏈可以隨著新產(chǎn)品的推出，消費(fèi)的變化，和經(jīng)濟(jì)波動。機(jī)器可以告訴人們機(jī)器何時需要在它們斷裂之前進(jìn)行修復(fù)，或者告訴人們更好的方法來組織生產(chǎn)線 - 因為人工智能處理制造過程產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。

這一愿景推動了歐盟11.5億歐元（約13億美元）的努力，稱為歐洲未來研究協(xié)會。類似的“未來工廠”的努力得到了美國政府的資助 - 特別是國防部的資助，該部門認(rèn)為該技術(shù)是國防工業(yè)基地的關(guān)鍵。

美國國防部高級研究計劃局（DARPA）利用自適應(yīng)車輛制造項目等研究項目開展先進(jìn)的信息集成制造項目的開發(fā)，并繼續(xù)研究工業(yè)4.0等技術(shù)，如有效的人機(jī)組合（機(jī)器能夠適應(yīng)并作為合作伙伴而不是作為工具與人類并肩工作的能力，以及基于人工智能技術(shù)的智能供應(yīng)鏈系統(tǒng) - 一項名為LogX的工作。在研究人員MITRE公司的人機(jī)社會系統(tǒng)（HMSS）實驗室也一直在研究如何提高系統(tǒng)如何機(jī)器人與人類互動。

作為這項工作的一部分，MITER與幾家機(jī)器人公司合作，包括American Robotics公司，該公司開發(fā)了一種用于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的全自動無人機(jī)系統(tǒng)。該系統(tǒng)名為Scout，是一個靠近田野的自動防風(fēng)雨單元。農(nóng)民所要做的就是在無人機(jī)飛行時間進(jìn)行編程，人工智能處理無人機(jī)飛行計劃和管理飛行本身，以及圖像和數(shù)據(jù)的收集和處理，將所有內(nèi)容上傳到云端。

這種自治水平允許農(nóng)民簡單地查看有關(guān)作物健康和其他個人設(shè)備的其他指標(biāo)的數(shù)據(jù)，然后根據(jù)這些數(shù)據(jù)采取行動 - 必要時選擇性地使用殺蟲劑，除草劑或其他肥料。隨著更多的機(jī)器學(xué)習(xí)成果，這些任務(wù)最終可以在其使用的模式和規(guī)則建立后傳遞給其他無人機(jī)或機(jī)器人農(nóng)業(yè)設(shè)備。

Scout反映了人機(jī)組合如何在工廠中發(fā)揮作用 - 自動機(jī)器通過增強(qiáng)視覺或其他顯示器將數(shù)據(jù)傳遞給人類，讓人類根據(jù)他們的技能和領(lǐng)域知識做出決策，然后讓人類和機(jī)器根據(jù)一起完成所需任務(wù) 但這種整合水平仍處于起步階段。

已經(jīng)發(fā)生了人機(jī)組合雛形的一個地方是零售業(yè)：沃爾瑪使用機(jī)器人掃描商店貨架上的庫存水平，并在許多商店自動卸載卡車（通過稱為“快速卸載機(jī)”的系統(tǒng)） - 使用傳感器和傳送帶將貨物分揀到長襪車上。機(jī)器人系統(tǒng)已經(jīng)接管了亞馬遜倉庫“采摘”的角色，與人類合作檢索和運(yùn)送貨物。

相反，工業(yè)4.0中已經(jīng)發(fā)展到萌芽階段的一個因素是利用傳感器數(shù)據(jù)來推動工廠運(yùn)營 - 特別是對于預(yù)測性維護(hù)的任務(wù)。意外的設(shè)備停機(jī)時間是所有行業(yè)的禍根，尤其是當(dāng)相對較小部分的故障導(dǎo)致昂貴資產(chǎn)完全失效時。

據(jù)估計，目前用于工業(yè)維護(hù)的大約80%的時間是純粹的反應(yīng)時間，用于修復(fù)破壞的東西。工業(yè)系統(tǒng)中近一半的計劃外停機(jī)是設(shè)備故障的結(jié)果，通常是設(shè)備生命周期較晚的設(shè)備。能夠預(yù)測故障并計劃在對運(yùn)營影響較小的情況下維護(hù)或更換硬件是工廠運(yùn)營商的圣杯。

這也是行業(yè)長期追逐的目標(biāo)。自20世紀(jì)60年代以來，計算機(jī)化維護(hù)管理系統(tǒng)（CMMS）的概念已經(jīng)以某種形式存在，早期的實施是圍繞大型機(jī)構(gòu)建的。但是，CMMS幾乎總是一個手動過程很重要的過程，依賴于維護(hù)報告和數(shù)據(jù)收集并由人類輸入計算機(jī) - 而不是捕獲由越來越多的儀器化（和昂貴的）工業(yè)系統(tǒng)生成的傳感器數(shù)據(jù)的全部和深度。

使用該數(shù)據(jù)做一些事情來預(yù)測和防止系統(tǒng)故障變得越來越重要。正如MathWorks的行業(yè)經(jīng)理菲利普·沃爾納所解釋的那樣，迫切需要的是“我們在資產(chǎn)和設(shè)備中看到的電子元件日益復(fù)雜，以及其中的軟件數(shù)量不斷增加。” 而且，隨著工業(yè)系統(tǒng)提供有關(guān)其在工廠或現(xiàn)場的操作的更多數(shù)據(jù)，需要處理該數(shù)據(jù)以對操作員有用 - 不僅用于預(yù)測何時需要維護(hù)，而且用于優(yōu)化設(shè)備的操作方式。

而中國的中國制造2025計劃就包含人工智能和物聯(lián)網(wǎng)，希望中國就此彎道超車更加強(qiáng)大。