工业4.0:定义,设计原则,未来挑战和就业

工业4、智能工厂、物联网
在讲工业4.0之前,我们首先来了解一下什么是“行业4.0”。“行业4.0”是经常用于指制造和连锁生产管理的发展过程的术语。该术语也指第四次工业革命。
“行业4.0”一词在2011年首次由来自不同领域(如商业,政治和学术界)的代表组成的“工业4.0”公开引入,以提高德国制造业的竞争力。德国联邦政府在2020年的“高科技战略”中采纳了这一想法。随后,成立了一个工作组,就行业4.0的实施提出进一步建议。
2003年,他们制定并出版了第一套建议。他们的愿景就是这样:
“这些网络物理系统包括智能机器,存储系统和能够自主交换信息,触发动作和独立控制的生产设备。这有助于对制造,工程,材料使用以及供应链和生命周期管理中涉及的工业过程进行根本改进”。
 
工业4.0仍然是德语区域众所周知的一个术语。因此,本指南旨在试图界定术语,探索设计原则,优势和面临的挑战,并尝试量化潜在的潜力。

历史工业4.0

为了能够了解工业4.0如何成为今天的流行语,看看它的前辈可能会让我们看到这个革命特别是如何不同。下图显示了制造业和工业部门一般演变的时间表(来源:德勤)。

第一次工业革命

工业革命在英国排在由18年底的机器引进生产日世纪(1760年至1840年)。这包括从手工生产到使用蒸汽动力发动机和水作为动力来源。
这对农业有很大的帮助,而“工厂”这个词变得有点受欢迎。从这样的变化中受益很多的行业之一是纺织业,并且是第一个采用这种方法的行业。它当时也是英国经济的很大一部分。

第二次工业革命

第二个可追溯到1870年至1914年(尽管其特征可追溯到1850年),并将诸如电报和铁路等预先存在的系统引入行业。也许这个时期的定义特征是将大规模生产作为一般生产的主要手段。
工厂电气化对生产率贡献巨大。大量生产的钢铁帮助铁路进入体系,从而大量生产。化学创新,例如合成染料的发明,也标志着化学在一个相当原始状态的时期。
然而,第一次世界大战开始以来,这种革命性的工业方式已经结束了。当然,大规模生产并没有结束,只是在相同的背景下进行了发展,没有一个可以称为工业革命。

第三次工业革命

或许第三个比其他人更熟悉,因为大多数今天生活的人都熟悉生产中数字技术的行业。然而,第三次工业革命始于1950年至1970年。
它经常被称为数字革命,并将其从模拟和机械系统转变为数字革命。
其他人称之为信息时代。第三次革命是计算机和信息通信技术的巨大发展的直接后果

第四次工业革命的定义及其与第三次不同

第四次工业革命通过引进定制和灵活的大规模生产技术,使制造工艺的自动化进入了一个新的台阶。
这意味着机器将独立运作,或与人类合作创造一个不断努力维护自身的面向客户的生产领域。该机器成为一个独立的实体,能够收集数据,进行分析并提供建议。
通过将自我优化,自我认知和自我定制引入行业,这成为可能。制造商将能够与计算机通信,而不是操作它们。
 
机器如何沟通?
 
信息通信技术(ICT)的快速变化打破了虚拟现实与现实世界的界限。行业4.0背后的想法是创建一个社交网络,机器可以相互通信,称为物联网(IoT)和人称互联网(IoP)。
这样,机器可以相互通信,并与制造商建立我们现在称为网络物理生产系统(CPPS)。所有这一切有助于行业将现实世界融入虚拟世界,并使机器能够收集实时数据,分析数据,甚至根据这些数据进行决策。
 
工业4.0组件
 
虽然“工业4.0”是指第四次工业革命的常用术语,但学术界仍然在努力正确界定方法。这使得更难区分这种方法的主要组成部分。在他们的文学评论中,赫尔曼,Pentek和Otto自己找出了行业的主要组成部分。
鉴于该术语起源于德语区域,他们着手找出与行业有关的最常被引用的术语和定义。
在他们的研究中,当然,使用了每个术语的德语相当的(或者也许是英文的)。结果如下(资料来源:Hermann,Pentek和Otto的“Industrie 4.0原理设计原则”):
 
网络物理系统,物联网,智能工厂和互联网服务是与行业有关的学术研究出版物中引用的最常用的四个术语。因此,在初期阶段,这些是工业4.0的四大要素。
 
网络物理系统
 
如上所述,网络物理系统旨在整合计算和物理过程。这意味着计算机和网络能够在特定过程中监视制造的物理过程。这种制度的发展分为三个阶段:
  • 识别:独特的识别在制造中至关重要。这是机器可以通信的基本语言。RFID(射频识别)是一个很好的例子。RFID使用电磁场来识别通常连接到对象的某个标签。虽然这种技术自1999年以来一直存在,但它仍然是工业4.0最初运行的一个很好的例子。
  • 传感器和执行器的集成:这对于机器运行至关重要。传感器和执行器的集成只是意味着可以控制某一机器的运动,并且可以感知环境的变化。然而,即使传感器和执行器的集成,它们的使用受到限制,也不允许它们相互通信。
  • 传感器和执行器的开发:这种开发允许机器存储和分析数据。CPS现在配备有多个传感器和执行器,可以联网以交换信息。
物联网(IoT)
 
网络物理系统今天仍然听起来很熟悉。机器可以交换数据,并且在许多应用中可以感知周围环境的变化。火警是一个很好的例子。然而,物联网被认为是真正启动了行业4.0的。
物联网使诸如移动电话和传感器之类的对象和机器能够彼此“交流”,同时也能够为人们提供解决方案。这种技术的集成允许对象独立工作和解决问题。当然,这并不完全是真实的,因为人类也被允许进行干预。
但是,如果目标相冲突,通常会提高到更高的职位。据Hermann,Pentek和Otto说,“事物”和“物体”可以被理解为CPS。因此,IoT可以被定义为CPS通过独特的寻址模式彼此协作的网络。
 
服务互联网(IoS)
 
很容易看出,在今天的世界中,每个电子设备更有可能连接到另一台设备或互联网。随着电子和智能设备的巨大发展和多样性的发展,越来越多的用户创造出复杂性,破坏了每个附加设备的效用。
智能手机,平板电脑,笔记本电脑,电视机甚至手表变得越来越互联,但是您购买的产品越多,最后一台设备的附加价值就无法识别。服务互联网旨在创建一个简化所有连接设备的封装,通过简化流程来最大限度地利用它们。这是客户通向制造商的门户。

智能工厂

智能工厂是工业4.0的关键特征。智能工厂采用所谓的平静系统。平静的系统是能够处理物理世界以及虚拟的系统。这种系统被称为“背景系统”,并且在某种程度上在幕后操作。一个平静的系统意识到周围的环境和周围的物体。
它还可以提供关于正在制造的对象的软信息,例如图纸和型号。据Hermann,Pentek和Otto介绍“智能工厂可以被定义为CPS通过物联网沟通的工厂,并协助人员和机器执行任务。”
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  • 支持多种生产类型或混合型制造企业,汇合了离散型生产、流水作业和流型生产的特点;
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工业4.0设计原则

设计原则允许制造商调查对工业4.0技术的潜在转型。基于上述组件,以下是设计原则:
  • 互操作性:对象,机器和人员需要能够通过物联网和人际网进行沟通。这是真正使工厂变得聪明的最基本的原则。
  • 虚拟化:CPS必须能够模拟和创建真实世界的虚拟副本。CPS还必须能够监视周围环境中存在的对象。简单地说,一切都必须有一个虚拟的副本。
  • 权力下放:CPSs独立工作的能力。这给定制产品和解决问题提供了空间。这也为生产创造了一个更加灵活的环境。在失败或目标冲突的情况下,将问题委托给更高级别。然而,即使实施了这些技术,在整个过程中仍然需要质量保证
  • 实时能力:智能工厂需要能够收集实时数据,存储或分析,并根据新的发现做出决策。这不仅限于市场研究,还限于内部流程,如生产线上的机器故障。智能对象必须能够识别缺陷并将任务重新委派给其他操作机器。这也大大有助于生产的灵活性和优化。
  • 服务导向:生产必须以客户为导向。人员和智能对象/设备必须能够通过互联网有效连接,以根据客户的规格创建产品。这就是服务互联网变得至关重要的地方。
  • 模块化:在动态市场中,智能工厂适应新市场的能力至关重要。在一个典型的情况下,一般公司可能需要一周的时间来研究市场并相应地改变生产。另一方面,智能工厂必须能够快速,顺利地适应季节性变化和市场趋势。

好处和挑战

工业4.0将真正彻底改变制造过程的工作方式。然而,重要的是衡量公司可能面临的优势和挑战。
 
工业优势4.0
  • 优化:优化生产是工业4.0的关键优势。包含数百甚至数千个能够自我优化生产的智能设备的智能工厂将导致生产停机时间几乎为零。对于使用高端昂贵的制造设备(如半导体行业)的行业来说,这是非常重要的。能够持续,持续地利用生产将使公司盈利。
例如这个案例:根据普华永道发表的研究报告“数字化产品和服务为欧洲工业每年产生了约1100亿欧元的额外收入。”
  • 定制:创造以客户为导向的灵活市场,将有助于快速,顺利地满足人们的需求。这也将破坏制造商和客户之间的差距。沟通将直接发生在两者之间。制造商不必在内部(在公司和工厂)和外部(对客户)进行沟通。这样可以缩短生产和交付流程。
  • 推动研究:采用Industry 4.0技术将推动IT安全等各个领域的研究,特别是对教育的影响。一个新的行业将需要一套新的技能。因此,教育和培训将采取新的形态,为这样的行业提供所需的熟练劳动力。
工业面临的挑战4.0
  • 安全性:也许实施工业4.0技术最具挑战性的方面是IT安全风险。这种在线整合将为安全漏洞和数据泄漏提供空间。网络盗用也必须考虑在内。在这种情况下,问题不是个人的,而是可能而且可能会对生产者造成损失,甚至可能损害他们的声誉。因此,安全研究至关重要。
  • 资本:这种转型将需要对一种听起来不便宜的新技术的巨额投资。做出这种转变的决定必须在CEO级别上。即使这样,风险也必须被计算和认真对待。此外,这种转型将需要庞大的资本,从而疏远小型企业,并可能在未来花费他们的市场份额。
  • 就业:尽管在全球范围内采用“行工业4.0”来推测就业条件仍然很早,可以肯定地说,工人将需要获得不同或全新的技能。这可能有助于就业率上升,但也会使大部分工人疏远。工作可能重复的工人部门将面临跟上行业的挑战。必须引进不同形式的教育,但仍不能解决老年人的问题。这是一个可能需要更长时间来解决的问题,并将在本报告的后面进一步分析。
  • 隐私:这不仅是客户的关注,也是生产者。在这样一个相互关联的行业中,生产者需要收集和分析数据。对客户来说,这可能看起来像是对他的隐私的威胁。这不仅仅是消费者的独家。过去没有分享数据的小型或大型公司将不得不在更加透明的环境下工作。弥合消费者和生产者之间的差距将是双方的巨大挑战。

未来的工作人员

工业4.0在收入,投资和技术进步方面有很大的承诺,但就业仍然是新兴工业革命中最神秘的一个方面。量化或估计潜在就业率更为困难。
会介绍什么样的新工作?智能工厂工人需要能够在如此变化的环境中竞争?这样的变化会让很多工人瘫痪吗?所有这些都是普通工人的有效问题。
工业4.0可能是制造技术进步的高峰,但听起来好像机器正在占领行业。因此,重要的是进一步分析这种方法,以便能够就未来劳动力人口结构作出结论。这将有助于今天的工人准备不久的将来。
鉴于行业的性质,它将在大数据分析,机器人专家和机械工程师的大部分领域引入新的工作。为了确定工业4.0将引进或需要更多劳动力的工作类型,BCG已经根据20位行业专家的访谈发表了一份报告,以展示行业基础中10种最重要的用例会受到影响
 
以下是影响就业人口特征的一些重要变化:
  • 大数据驱动的质量控制:在工程方面,质量控制旨在减少产品之间不可避免的变化。质量控制在很大程度上取决于统计方法来显示产品的特定特征(如尺寸或重量)是否以可以被认为是模式的方式发生变化。当然这个过程很大程度上取决于收集关于产品的实时或历史数据。然而,由于工业4.0将依靠大数据,对质量控制人员的需求将会减少。另一方面,对大数据科学家的需求将会增加。
  • 机器人辅助生产:新产业的整个基础依赖于智能设备能够与周围环境进行交互。这意味着协助生产(如包装)的工作人员将被解雇,并被配备有相机,传感器和执行器的智能设备替代,能够识别产品,然后为其进行必要的更改。因此,对这些工人的需求将会下降,并将被“机器人协调员”所取代。
  • 自驾物流车辆:优化的最重要的重点之一是运输。工程师使用线性规划方法(如运输模型)来利用运输。不过,在自主驾驶的车辆上,在大数据的帮助下,很多司机将被解雇。此外,拥有自驾车可以实现无限制的工作时间和更高的效用。
  • 生产线模拟:虽然交通运输的优化需求下降,但工业工程师(通常从事优化和仿真工作)模拟生产线的需求将会增加。拥有技术在建立生产线之前模拟生产线将为专业从事工业领域的机械工程师开辟工作。
  • 预测性维护:智能设备将允许制造商预测故障。智能机器也将能够独立维护自己。因此,传统维修技术人员的数量将会下降,更换技术更多的技术人员。
  • 机器即服务:新行业还将允许制造商出售一台机器作为服务。这意味着,除了将整个机器销售给客户端,机器将由制造商进行设置和维护,同时客户端利用其提供的服务。这将开辟维修工作,并需要扩大销售。

最后的想法

工业4.0绝对是制造技术的革命性方法。这个概念将推动全球制造商进入一个新的优化和生产力水平。不仅如此,客户还将享受以前从未有过的个性化定制产品的新水平。如上所述,经济回报是巨大的。
但是,还有许多挑战需要系统地解决,以确保顺利过渡。这需要成为大公司和政府的重点。推动这些领域的研究和实验至关重要。
虽然关于隐私,安全和就业的猜测需要更多的学习,但整体情况是有希望的。制造业的这种做法真的是革命性的。
 
 
 
 


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