近年來，制造業面臨著新一輪危機，一方面人力和材料成本持續上漲，增加了工廠的生產成本。另一方面，產品的更新越來越快，庫存很有可能引發更大的風險。因此制造業需要一種全新的模式，而最新提出的工業4.0模式，正是針對當前制造業的困境而生。

據羿戓制造所了解，自金融危機以來，全球各國對制造業的重視上升了一個層次。制造業是每一個發達經濟體的經濟支柱，包括生產加工、農產品和石油天然氣等，正是這些制造業的繁榮發展，進而有了運輸、電商等服務業。

過去，制造業經歷了三次重要的革命性改變。第一次工業革命始于英國，蒸氣動力推動了生產力和生產模式的階段性轉變，然后，第二次工業革命是以電力為基礎的變革，而第三次是一場無聲的信息技術革命。而今天，人們正在經歷第四次工作革命。

第四次工業革命也是就工業4.0，是關于物理與數字、虛擬世界融合的話題，代表過去兩百多年來的重大結構性變化。生產的效率將提升到一個全新的水平，不需要太多的人力勞動，而是使用機器自動化并實現更高的價值轉換。

制造業競爭模式發生變化

未來制造業競爭模式將發生改變，廉價的勞動力不再是優勢。制造商需要重新思考整個價值鏈，如何通過供應鏈的優化使得產品更便宜，應用不同的思維和工具集，對收入、價值、成本、性能、服務和運營模式等進行模擬分析。

第四次工業革命在很多方面對制造業的優勢起到重要作用，在數字化的支持下，管理者將變得更優秀，包括了創造力和創新方面，有利于企業建立強大的價值鏈，和獲得獨特的競爭優勢。

未來制造業供應商、制造商和客戶將緊密連接在一起，生產系統具有更快的響應速度，可以滿足個性化定制的需求。供應商快速提供材料，并在更短的時間內回款，這樣有助于降低供應成本，釋放整個生態系統的財務壓力。

成本壓力是影響制造業的一個關鍵要素，引入先進的生產自動化和技術人才，合理投資可以獲得更長遠的利益。而工業4.0模式將物理和虛擬兩個世界連接，實現了過去許多不能實現的任務。

數字化技術改善資產效率

對于許多資產密集型的產業，資產績效管理將是十分重要的部分。例如采礦、電力、石油、天然氣、化工行業以及公用事業，這些行業正在利用工業物聯網和認知計算技術來改善運行的效率。

石油和天然氣行業將是最有可能實現大數據價值轉換的領域，基于物聯網和傳感器采集的數據，可以進行預測性維護，并發揮出更重要的作用。例如降低維護和運營的成本，提升生產的安全性等。

據羿戓技術文件編制所了解，目前在工業物聯網領域，IBM、通用電氣、霍尼韋爾、Uptake和C3等公司都推出相關的資產管理工具。IBM公司的Maximo目標是對車輛、渦輪機和電梯的設施進行跟蹤分析。

霍尼韋爾的Uniformance Suite數字智能分析平臺可將工廠數據轉化為可操作的信息，從而實現智能運營。而通用電氣提供的Predix平臺可以開發出適用于用戶自己的資產管理方案。

還有，Uptake與羅羅公司合作，通過公司的人工智能軟件對發動機進行管理，其設備性能管理應用程序Uptake APM包括了設備類型、設備性能、故障機制和維護任務等信息。而另一家創業公司C3則瞄準了醫療、電信、交通和公共服務領域。

生產模擬創造優勢競爭力

數字化只是第一步，工業4.0技術將數字和物理領域結合在一起，以支持預測、警報和規范性響應。生產過程中存在多種可變因素，從材料的質量到內部工藝的變化，包括生產的環境、時間和生產方式，通過傳感器收集結構化和非結構化數據，利用分析模型有利于產品問題發生之前識別偏差，從而降低生產風險。

在新的制造模式下，利用數字化雙胞胎軟件，可對生產的各處環節進行模擬，以檢測產品的設計，材料用量，安裝方式是否符合要求。工業4.0技術將更好的支持實時分析和自動控制操作，工廠可以及時調整生產流程，以保證產品有更好的質量輸出。

目前，越來越多的公司開始使用3D可視化和虛擬現實來培訓操作員和維護人員，一些企業推出的沉浸式訓練模擬器為操作員提供各種現場情況的虛擬體驗。除了操作員培訓和預測外，3D虛擬化還可幫助操作員在工廠運營開始之前做好準備。

利用虛擬技術可以減少工廠調試所需要的時間，驗證自動化設備的配置是否正確，以識別和糾正自動化中的數據不一致和錯誤。先進的工廠設計軟件可以改善產品開發的工作流程，從而加速產品從設計、制造到交付的生命周期。這些技術也將成為未來制造業的優勢競爭力。