工业4.0是生产中的物联网，将整个价值链连接在一起。这意味着，它将机器、产品、人员和系统相连，以实现基本自动化的流程。通过智能工厂，企业将能够更高效、更灵活并以更低的成本生产产品。然而，这也会导致劳动力市场需求发生改变——简单的常规工作将消失，从而释放更多人力资源到新出现的、要求更高的工作之中。员工仍将继续发挥关键作用。企业将面临众多挑战，例如：如何让老旧的机器接入互联网？如何保护互联系统，防止其遭受黑客入侵？
机器人将在工厂车间自主移动并运送生产材料。产品将与机器“通信”，并自行发起后续生产步骤。当设备发现自身需要维修时，会自动通知技师——是的，这就是智能工厂！
第四次工业革命（简称“工业4.0”）已经开始。继蒸汽机、传送带、电子与IT设备之后，智能互联系统成为时代主角，将从根本上改变人们的生产方式。在未来，整个价值链中的大部分流程都可能实现自动化。机器将能够彼此相互通信并自行做出决策。为此，机器将通过其感觉器官——传感器来收集数据，对数据进行过滤，然后将其传递至平台中。平台仍将作为大脑，汇集机器数据和来自其他来源（例如，企业资源规划（ERP）应用或环境）的信息。根据数据分析的结果采取相应的对策。
工业4.0案例
到目前为止，大部分企业已开始采用工业4.0技术来提高生产作业速度和降低成本或降低废品率。比如，它们能通过分析数据，识别错误源头。举个例子：一架欧洲飞机制造商位于德国汉堡的工厂发现，其组装的机翼出现了较大的公差偏差。为此，制造商利用大数据分析，将机器数据与环境数据进行关联，发现了令人惊讶的答案——该问题总在退潮时发生。他们据此对其生产实施相应调整。
许多企业还采用了预测性维护。它们不断地分析机器数据并将其与过去的模式进行比较，以此识别出一般在哪些条件下会发生问题，并开展维修工作，从而在一定程度上避免发生停机及相应成本损失。以巴斯夫位于路德维希港的工厂为例：为更好地规划生产设备、泵、发动机和热交换器的维护，巴斯夫开发了一套预警系统。该系统可分析实时数据与历史数据，从而预测何时将有必要开展维护工作。然而，智能工厂的原理不仅能在本地应用，世界各地不同地点的机器也能相互连接，构成一个庞大的虚拟工厂。例如，英飞凌位于亚洲的公司能将其测试结果直接传送到其位于德累斯顿的工厂，以便将这些结果融入该工厂的生产之中。
汽车行业的工业4.0
汽车行业已在成功地应用工业4.0技术。例如，戴姆勒通过对机器数据进行评估来改进气缸盖的生产质量，让生产负责人能在生产流程的早期阶段检测出偏差和异常，并快速采取相应行动，从而降低了错误率并让生产流程变得更具有成本效益。大众正在致力实施另一个令人振奋的方案：在某个工业4.0项目中，利用RFID（射频识别）技术，更快地捕获测试车组件中的数据。这些组件已由供应商预装RFID芯片。在汽车接受测试时，工程师可轻松识别所安装的原型部件，并能显示开发环节所需的具体信息，从而在恰当时间、恰当地点，获得了恰当的信息。
物流行业中的工业4.0
在物流行业，工业4.0技术有助于优化运输路线、充分利用储存容量和做好提前规划。例如，汉堡港每年有1.4亿吨货物被转运，而且该数字到2030年将可能翻番。然而，该港口没有足够的空间。因此，汉堡港管理局面临更快转移集装箱的挑战。
在一项工业4.0项目中，人员、货车、集装箱、货船、吊车和交通管理系统彼此实现了互联，因而能相互通信并提供业务相关数据。其结果是：货车能更快达到目的地、驾驶员知道在哪个位置能更快地卸货，并且船主能提前规划行程。所有这些都让流程得到简化，让汉堡港能够更迅速地中转货物。
互联生产并非选项，而是必需
工业4.0并不意味着充分榨取技术可行性。相反，在激烈的国际竞争背景下，企业必须充分实施生产数字化，才能在市场中存活。因此，优化流程和削减成本成为重中之重。智能互联系统还能让企业根据客户的个性化需求，有针对性地定制少量产品，提高盈利能力。这样，这些企业就有机会从通过大规模生产进行价格战的供应商中脱颖而出。
人口结构变化也导致了优化生产的必要。我们的社会正在步入老龄化，就业人口占比正在下降。而且，这一趋势无法通过人口迁移来抵消。根据德国联邦统计局的计算结果，到2040年，德国67岁及以上年龄的人口数量将增加42%，即至少增加至2150万。然而，20到60岁人口数量预期将减少11%到25%，具体取决于人口迁移率。因此，专家一致认为：如果我们要保持繁荣，就必须提高生产效率并更好地部署可用的劳动力。
客服1