迈向工业4.0：智能制造的7大关键趋势|博鱼体育最新官网入口

本文摘要：当前，标准化物联网设备正在转变工业管理与运营，用作特定行业的物联网设备也在显得更为强劲。

当前，标准化物联网设备正在转变工业管理与运营，用作特定行业的物联网设备也在显得更为强劲。同时，物联网通过与自动化技术、人工智能和云计算的人组用用，确实构建了传统工业向智能生产的改变。在这一改变过程中，数字孪生、嵌入式、预测性确保、网络安全、弹性变化、自动化和边缘计算出来正在沦为智能生产的七个关键趋势。

这些趋势也将很大地转变制造业中机器与机器、人与机器、人与人、预测与操作者、管理与运营之间的关系，推展工业4.0时代的来临。1.数字孪生的“接管”数字孪生（Digital Twin）是充分利用物理模型、传感器改版、运营历史等数据，构建多学科、多物理量、多尺度、多概率的建模过程，在虚拟空间中已完成同构，从而体现比较不应的实体装备的全生命周期过程。

数字孪生获取了与工业部门中用于的物理组件比较不应的虚拟世界对象。例如，生产汽车的机器人手臂可以用于数字孪生展开监控，数字孪生搜集有关机械手臂操作者的数据，并获取有关必须定期维护或替换的组件的信息。数字孪生可以使预测性确保更为更容易，并获取有价值的可视化功能以提高效率。

虽然有很多方法可以搜集和管理物联网信息，但数字孪生获取了一种更加直观而强劲的方法。2.创意的人机界面计算机屏幕，甚至是更加完整的显示器依然在工业领域占到主导地位，但这种情况正在转变。在查阅设备组件时，增强现实应用于可以获取更加有价值的对系统，并为员工获取有关生产设备的物联网派生信息，使公司需要更佳地展开管理与确保；虚拟现实也可以用于更加传统的技术为工作人员获取强劲的可视化功能。VR和AR一般来说针对特定任务量身自定义，随着头戴设备和智能眼镜的普及与价格下降，这些技术将更加热门，特别是在工业环境中。

3.更佳的预测性确保多年来，预测性确保在工业环境中仍然扮演着日益最重要的角色，物联网组件的持续增长也获取了比以前更好的信息。融合机器学习和其他人工智能工具，现代工业软件比过去凭借个人经验辨别确认何时必须替换设备部件更为有效地。与其他技术有所不同，预测性确保的益处很更容易计算出来。作为一种工业物联网技术，预测性确保一定会沦为未来工业管理人员的杰出助手。

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