发展工业4.0模型，提高工业弹性

工业4.0的工业模式:

智能工厂可以快速切换工艺，以相同的成本批量生产定制甚至独特的产品。企业品牌或生产规模不再是关键优势。当传统供应链崩溃时，创新型企业以具有竞争力和革命性的商业模式迅速抢占市场，生产智能产品。

工业4.0的发展背景:

机械化、电力、信息技术的兴起和普及，先后引发了三次工业革命，推动了人类文明发展的重大进步。数据通信技术的发展和计算机计算能力的突破推动了数字化的趋势。这为第四次工业革命奠定了基础，并引发了第四次工业革命，也就是工业4.0。工业4.0不仅通过智能工厂和智能生产改变了生产和提供服务的方式，而且根据各个行业的独特特征和需求，将各个行业转变为拥有自己独特的工业4.0。

工业4.0的关键应用

1. 网络物理系统(CPS):
   信息物理系统(CPS)是工业4.0的关键技术。通过计算机、传感器和网络技术的使用，各种设备、机器和数字系统相互连接。通过他们之间的交流和互动，虚拟世界和物理世界无缝地融合在一起。CPS还将计算和通信嵌入到物理操作程序中，为物理系统增加了新的智能和功能。提供实时感知、动态控制和智能即时通讯服务。CPS已在许多工业领域实施，如线上线下系统(O2O)、零售业、全渠道营销、智能家居、交通运输、安防、环境控制、过程控制等领域，带来了经济、政治和社会效益。
2. 智能机器人和机器:
   机器人逐渐取代了人类劳动。各种类型和不同用途的工业机器人不仅数量迅速增长，而且逐渐变得更加智能，能够适应，沟通和交互，并在某些领域逐渐取代人类的工作流程。随着配备智能传感器功能的人机界面，以及人类共同工作来执行任务，生产能力仍将显著增加。这将对工厂所需的技能和成本结构产生巨大影响。
3. 工业虚拟化/自动化:
   当在现有工厂区域建立新工厂或生产新产品时，工业4.0将使用虚拟工厂或产品为物理批量生产做准备。如果任何流程可以首先在虚拟环境中模拟和确认，则表示最终解决方案已经准备就绪。然后，软件参数和数值矩阵可以上传到控制批量生产的物理机器上，物理操作可以继续进行。虚拟工厂可以利用三维技术设计生产流程，实现人与机器交互的可视化。
4. 大数据:
   未来的工厂将产生大量的数据，这些数据需要被存储、处理和分析。在工业4.0环境下，CPS可以开发、管理和利用海量数据。机器的互联将有助于机器的智能、灵活性和调整能力，使CPS能够整合工业大规模生产、物流和服务。这将把今天的工厂转变为极具竞争力和经济前景的工业4.0工厂。海量数据与云计算的融合必将催生新型的信息应用模式，从而带来智能创新。
5. IT系统:
   今天的IT系统已经成为生产系统的核心。工业4.0 IT系统利用云、移动设备和大数据，更紧密地连接子系统、处理流程、内部和外部模块接口以及供应商和客户之间的网络连接。它的复杂性也增加了，形成了智能供应链，并已转变为连接跨区域企业的超大型信息系统。在工厂，IT系统将遵循明确的标准规范，集成软件、硬件、存储设备和外围系统。这些都连接起来形成一个信息物理生产系统(CPPS)，该系统具有控制产品特性和加工的能力。传感器之间相互作用，可以在短时间内改变灵活的机器操作程序来调整生产过程，避免停机，从而大大提高生产效率。
6. 人工智能:
   人工智能技术可以从大量的原始数据中自动提取制造的关键特征和规律，已成为智能制造的核心技术。他们可以从过去发生的错误中吸取教训，做出预测并提前发出警告。这将减少停机时间，并通过及时调整生产线来提高工艺效率。人工智能是指人造机器所展示的智能，包括自然语言处理、规划和学习、推理和解决问题。
   • 获取数据:通过摄像头和传感器采集大量所需数据，如温度、湿度等。
   • 数据预处理:采集数据的质量会影响学习模型。如果学习中有噪声数据，不可避免地会影响预测结果。因此，需要先将采集到的数据预处理为干净的数据。
   • 模型建立:人工智能模型由模仿生物神经网络的结构和功能的结构组成。这些生成用于计算操作的数学模型。模型结构可以分为输入层、隐藏层和输出层。层之间的神经元连接着层。神经元通过一个主动的非线性函数来操作，以避免输入和输出之间的线性关系。
   • 预测:经过一段时间的特征提取，模型最终可以对未见数据进行数值预测或分类。通常，预测阶段比训练阶段要快。

工业4.0的影响:

工业4.0的范围相当广泛，包括机器对机器(M2M)交互和物联网(IoT)。数字和网络技术的快速发展给各个行业带来了巨大的冲击，使得企业的战略和商业模式越来越具有挑战性。在制造业中，无论是批量生产独特的产品，还是小批量生产独特的定制产品，工业4.0都可以达到相同的质量水平和整体生产能力和效率。

虽然工业4.0时代强调智能生产，但人仍然是非常重要的。人力投入将转向设计和规划CPS系统无法取代的大规模生产系统。

在智能工厂中，工人将从传统的机器操作员转变为控制、调整和决策生产计划的人，以优化生产过程。随着知识密集型产出的增加，智能工厂所需劳动力的专业程度将会提高，其跨行业、跨领域的能力也需要提高。因此，对于企业来说，人力资源的培养将是成功的重要关键。