【機電創新】- Industry 4.0 什麼是工業4.0？

工業4.0（Industry 4.0），即第四次工業革命。

• automation and data exchange in manufacturing technologies
• cyber-physical systems (CPS), IoT, industrial internet of things, cloud computing, cognitive computing, and artificial intelligence.
• 用來提昇製造業的電腦化、數碼化和智能化
• 透過工業人工智能的技術建立具有適應性、資源效率和人因工程學的智能工廠
• 其技術基礎是智能整合感控系統及物聯網
• 能透過分析各種大數據，直接生成一個充分滿足客戶的相關解決方案產品（需求客製化）

四次工業革命：

第一次工業革命是利用水力及蒸汽的力量作為動力源突破了以往人力與獸力的限制，

第二次工業革命則使用電力為大量生產提供動力與支援，也讓機器生產機器的目標實現，

第三次工業革命則是使用電子裝置及資訊技術（IT）來消除人為影響以增進工業製造的精準化、自動化。

工業4.0的核心詞彙是智能整合感控系統，而且是高度自動化，可以主動排除生產障礙，在中國製造2025和美國製造業振興計劃也都提到了。

核心詞彙：

Interconnection

The ability of machines, devices, sensors, and people to connect and communicate with each other via the Internet of things, or the internet of people (IoP)

 

Information transparency 

The transparency afforded by Industry 4.0 technology provides operators with comprehensive information to make decisions. Inter-connectivity allows operators to collect immense amounts of data and information from all points in the manufacturing process, identify key areas that can benefit from improvement to increase functionality

Technical assistance

The technological facility of systems to assist humans in decision-making and problem-solving, and the ability to help humans with difficult or unsafe tasks

Decentralized decisions

The ability of cyber physical systems to make decisions on their own and to perform their tasks as autonomously as possible. Only in the case of exceptions, interference, or conflicting goals, are tasks delegated to a higher level

物聯網 (IoT - Internet Of Things)

物聯網 (IoT) 是智能工廠的關鍵組成部分。 工廠車間的機器配備了傳感器，這些傳感器具有 IP 地址，允許機器與其他支持網絡的設備連接。 這種機械化和連接性使得收集、分析和交換大量有價值的數據成為可能。

物聯網 Cloud Technology

雲計算是任何工業 4.0 戰略的基石。 全面實現智能制造需要工程、供應鏈、生產、銷售和配送、服務的互聯互通。 雲有助於實現這一目標。 此外，通過雲可以更有效、更經濟地處理通常存儲和分析的大量數據。 雲計算還可以降低中小型制造商的啟動成本，這些制造商可以根據業務增長調整需求並進行擴展。

人工智能和機器學習

人工智能和機器學習使制造公司能夠充分利用不僅在工廠車間，而且在其業務部門，甚至來自合作夥伴和第三方來源的信息量。 人工智能和機器學習可以創造洞察力，提供運營和業務流程的可見性、可預測性和自動化。 例如：工業機器在生產過程中容易發生故障。 使用從這些資產中收集的數據可以幫助企業基於機器學習算法執行預測性維護，從而延長正常運行時間和提高效率。

邊緣計算

實時生產操作的需求意味著必須在"邊緣"（即數據創建位置）進行一些數據分析。 這最大限度地減少了從產生數據到需要響應的延遲時間。 例如，檢測安全或質量問題可能需要對設備進行近乎實時的操作。 將數據發送到企業雲然後返回工廠車間所需的時間可能太長，並且依賴於網絡的可靠性。 使用邊緣計算還意味著數據保持在其源頭附近，從而減少了安全風險。

網絡安全（Cyber Security）

制造公司並不總是會考慮到網絡安全或網絡物理系統的重要性。 雖然工廠或現場 (OT) 中的操作設備的相同連接可以實現更高效的制造流程，但這也為惡意攻擊和惡意軟件暴露了新的進入路徑。 在向工業 4.0 進行數字化轉型時，必須考慮采用包含 IT 和 OT 設備的網絡安全方法。

擴增實境（Augmented Reality）

擴增實境，一般稱作AR，利用圖像分析技術與照相機，讓螢幕的畫面能夠與現實結合，最有名的例子即是Pokemon Go的一款手機遊戲。現在在工廠中的應用，最為頻繁的即是視覺化設備的數據，這讓工作人員不需往返於螢幕以及儀器間，可以實時的觀看設備的資訊。 團隊更可以結合模擬的技術，實時地在工作現場與同事一同模擬實際工作環境等。

數字孿生（數字模擬）

工業 4.0 提供的數字化轉型使制造商能夠創建數字孿生，數字孿生是指流程、生產線、工廠和供應鏈的虛擬覆制品。 通過從物聯網傳感器、設備、PLC 和其他連接到互聯網的對象中提取數據來創建數字孿生。 制造商可以使用數字孿生來幫助提高生產力、改進工作流程和設計新產品。 例如，通過模擬生產過程，制造商可以測試對過程的更改，以找到減少停機時間或提高產能的方法。

Reference:

https://www.ibm.com/cn-zh/topics/industry-4-0

https://zh.oosga.com/pillars/industry40/