勞動力短缺不再是一個地區性問題。嬰兒潮一代正在退休，大多數發達國家或高度發展中國家的出生率正在下降。在 Covid-19 大流行期間，這一趨勢加速了。制造商很快將不得不面對工人數量減少和工資上漲的雙重打擊。

制造業只有通過變得更加智能并過渡到工業 4.0 才能度過即將到來的危機，其中包括使用傳感器、人工智能分析、自動化和機器人技術。此外，機器人技術可以應用于更多的制造領域，從而改善更多的操作。

預防性的維護

突然的設備故障會給制造過程帶來不可預測性，增加運營風險和成本。故障需要維修。在進行維修時，生產會減慢或完全停止，從而對下游流程產生連鎖反應，這對制造商和客戶來說可能代價高昂。

預防性或預測性維護涉及使用連接的傳感器來監控設備運行狀況并識別開始出現問題的機器。通過讓傳感器檢測問題來觸發修復過程意味著問題在零件或機器發生故障之前得到解決。這種檢測使管理人員能夠提前計劃，進行調整以確保操作繼續進行，并避免在更換零件或維修機器時代價高昂的停機。

數字孿生

通過物聯網傳感器收集數據、云數據存儲、人工智能數據分析以及基于這些分析的決策構成了數字雙胞胎。

通過在實驗室或現場的產品或原型上放置許多傳感器，產品設計人員可以收集大量數據集。這些數據集揭示了產品在不同環境中的功能。借助這些數據，工程師可以執行仿真以改進產品的開發，從而以更少的原型和更少的測試加快設計周期。

除了有利于測試和驗證之外，數字雙胞胎還可以幫助團隊計劃最終原型的準時化和準時化生產。傳感器收集的數據可以檢測和解決生產問題，以確保質量。

數字孿生還為數據科學家、產品經理和設計師提供了一個協作平臺。借助數字雙胞胎，管理人員可以可視化數據和趨勢，從而更全面地了解機器操作和生產過程。因此，可以生產出更成功的設計，并且流程可以變得更高效，從而節省時間和資源。

制造業中的人工智能

除了在安排主動機械維護以減少停機時間方面的作用外，人工智能還可以幫助提高制造效率。缺乏信息共享和協調往往會造成效率低下。錯誤和不一致地實施政策可能會延遲運營。例如，在工廠車間的某些區域而不是其他區域實施安全措施是一個可能導致危險情況的錯誤。缺乏協調可能會導致移動設備的情況，例如，以犧牲其他人為代價來方便一些工人。錯過協調機會可能導致工作延誤甚至事故。此外，不同工作站之間的無效溝通可能會導致某些零件生產過剩或生產不足，從而導致工作量不平衡和延誤。借助物聯網傳感器，人工智能可以幫助減少錯誤，執行工作量分析以實現更好的平衡，并整合數據以改善工廠不同部門或同一樓層不同工作區域之間的協調。AI 生成的分析整合數據（例如有毒氣體濃度和溫度）有助于確定預防危險情況或系統關閉的措施。

超越機器人/分析

基于軟件的人工智能制造改進可以與硬件元素的改進相結合。例如，可以通過自動化系統增強生產線。

自動化通常在單個零部件的生產中實施，其中所需的技能和產品復雜性都很低。操作順序通常由設備配置確定（硬自動化）。另一方面，機器人技術在質量檢測中最為常見，其中機器人擅長以高精度執行大批量、重復性任務，并且不會感到疲憊。機器人技術將在使自動化更加可編程和靈活方面發揮關鍵作用。這正在改變。

裝配傳統上由人執行，因為人而不是機器可以解決在過程中以不可預測的頻率或順序出現的各種問題。有兩種潛在的策略可以讓機器人更好地解決復雜的問題。一項復雜的任務可以分解成更小、更可預測和可解決的部分，供機器人使用。例如，可以在每個工位安裝用于特定任務的不同工作頭，例如螺絲車削、鉚接或焊接。或者，機器人可以用來幫助人類解決問題。機器人更擅長識別問題和處理重復、危險或令人筋疲力盡的工作。他們可以將觸覺和靈活的工作留給人類，即使機器人也在這一領域取得進展。

車間/倉庫內的資產跟蹤

穩定的零件供應對于確保生產不間斷地進行是必要的。在裝配線上，正確的零件需要始終如一地移動到工作站。有缺陷的零件交付至少會延遲組裝，在最壞的情況下，會產生有缺陷的設備。在后臺，必須及時補充零件，以防止出現缺貨的情況。

當工具損壞時，工人需要迅速找到替換工具，以避免關閉整條裝配線。每天解決一次中斷可能是可行的。但如果一個零件或工具一天丟失幾次，延誤會增加倉儲、生產、勞動力甚至配送成本。此外，即使在生產線可以繼續運行的情況下，尋找被盜、丟失或放錯位置的設備也是耗時且浪費人力的。

物聯網資產跟蹤可以幫助減少人為錯誤并確保將正確的零件交付到正確的工作區域。更重要的是，可以持續補充零件，并且可以快速找到丟失或移位的設備。物聯網資產跟蹤還支持主動設備維護，最大限度地減少意外停機。

安全

庫存或信息盜竊是一項重要的制造成本。一方面，增強的連接性帶來了好處，但將所有東西都連接起來也會增加整個系統的脆弱性。一旦黑客闖入制造工廠的某個部分，他們可能很容易破壞系統的其他部分。因此，需要持續監控以確保工廠的物理和網絡安全。人工智能可以檢測工人在工廠中移動的異常情況以及計算機訪問各種系統的異常模式。發現這些異常模式有助于防止潛在的攻擊或削弱正在進行的攻擊。

設計案例#1：MultiTech

除了提高運營效率，人工智能還可以幫助制造商更有效地應對環境條件。例如，人工智能可以將傳感器測量或即將到來的風暴或熱浪的天氣預報整合到數據分析中。這有助于確定何時打開或關閉某個設備，以避免使整個系統負擔過重。

然而，集成測量和分析所需的大量有線位置指示器或限位開關安裝起來非常昂貴。因此，比利時公司 Aloxy 開發了一種安全高效的工業物聯網 (IIoT) 解決方案，用于自動化閥門操作。Aloxy 的解決方案不僅可以確定閥門是否正確定位，還可以實現實時警報。

Aloxy 需要一種具有低數據速率、高能效和遠距離傳輸的網絡解決方案。該網絡還必須具有足夠的可擴展性和堅固性，以承受長時間的戶外使用。

經過深思熟慮，Aloxy 選擇了MultiTech Conduit IP67 基站，這是一種堅固耐用的物聯網網關解決方案，專門用于戶外 LoRaWAN 公共或專用網絡部署。該網關還具有高度可擴展性，能夠抵御最惡劣的環境因素，包括濕氣、灰塵、風、雨、雪和極熱。

設計案例#2：u-blox

由獨立組件（包括硬件、軟件和云服務）組成的安全物聯網解決方案可以顯著確保制造工廠的安全。需要仔細設計可靠的 IIoT 系統，以保護本地存儲在設備上的數據的完整性。然而，使用專用硬件來存儲機密、證書和密鑰的傳統方式可能成本高昂，更不用說缺乏可擴展性和靈活性了。

u-blox 提供的SARA-R5 LTE-M模塊提供物聯網安全即服務解決方案，無需專門的可信芯片即可保護設備上的敏感信息。Design Security 包使客戶能夠安全地存儲敏感信息。此外，芯片到芯片的安全保護設備免受外部攻擊，例如總線嗅探和數據注入。該解決方案可以被其他物聯網應用程序采用。

結論：實現真正的生產力

工業 4.0 涵蓋制造業的許多方面，包括預防性維護、數字雙胞胎、人工智能、機器人技術和分析、車間和倉庫中的資產跟蹤以及安全性。

通過提高組織內信息的透明度和流動性，可以實現制造業的真正生產力。不同的團隊必須能夠及時訪問正確和適當的信息，以避免混淆、錯誤或事故。另一方面，需要保護內部信息，以降低開展業務的風險和成本。隨著物聯網傳感器不斷收集數據，人工智能將能夠執行實現這兩個目標所需的分析。

工業 4.0 仍處于早期階段。未來，與 IIoT 相關的新創新將繼續幫助未來的制造業提高生產力。

審核編輯 黃昊宇