聽(tīng)，萬(wàn)物互聯(lián)的智能時(shí)代的腳步近了。電器，汽車(chē)，玩具，水杯，家具等都可以連接到互聯(lián)網(wǎng)并實(shí)現(xiàn)智能化。隨著技術(shù)的發(fā)展，不僅無(wú)生命的事物比如機(jī)械臂可以連接到互聯(lián)網(wǎng)，甚至動(dòng)植物也可以連接到互聯(lián)網(wǎng)。工業(yè)機(jī)械臂操作的未來(lái)也是在數(shù)據(jù)透明的環(huán)境里的一個(gè)超連接。運(yùn)營(yíng)資產(chǎn)、“事物”、流程和人員都實(shí)時(shí)提供行為數(shù)據(jù)，可以隨時(shí)隨地訪問(wèn)該類(lèi)信息。

IT工具將為操作員和工程師提供有效管理流程的數(shù)據(jù)。運(yùn)營(yíng)中最常用的數(shù)字工具包括控制塔，融合的IT和運(yùn)營(yíng)技術(shù)（OT）系統(tǒng)以及企業(yè)IT系統(tǒng)。這種工具提高了操作靈活性，使人能夠預(yù)測(cè)問(wèn)題并做出相應(yīng)的反應(yīng)。

以人為本：自動(dòng)化技術(shù)在進(jìn)步，但仍需要人類(lèi)控制或執(zhí)行

盡管現(xiàn)在很多工業(yè)機(jī)械臂的應(yīng)用逐漸替代了很多人類(lèi)的工作，它們利用人工智能（AI），機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法以及云計(jì)算和邊緣計(jì)算進(jìn)行自動(dòng)化生產(chǎn)和優(yōu)化，但是也會(huì)出現(xiàn)新的工作。人類(lèi)仍然是行動(dòng)的中心。畢竟很多決定性的動(dòng)作仍然是人類(lèi)做出的，比如工業(yè)機(jī)械臂的操作編程，還有機(jī)械臂需要人類(lèi)的一定協(xié)助。

以人為本的技術(shù)帶來(lái)了優(yōu)勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)。優(yōu)勢(shì)包括人類(lèi)能夠全面了解斷開(kāi)的流程以及了解其他人類(lèi)的行為。但是，人腦不可能在“數(shù)據(jù)饑渴”的實(shí)時(shí)連接環(huán)境中監(jiān)督整個(gè)垂直和水平過(guò)程，技術(shù)設(shè)置和操作數(shù)據(jù)。重要事件或過(guò)程將被遺漏，甚至可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的判斷或錯(cuò)誤。

企業(yè)運(yùn)營(yíng)與工業(yè)4.0的未來(lái)

當(dāng)前，許多企業(yè)部署即插即用的工業(yè)機(jī)械臂組件快速實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化流程以及無(wú)需直接人工輸入即可進(jìn)行操作和重新配置的運(yùn)營(yíng)資產(chǎn)。但是工業(yè)機(jī)械臂仍需人工協(xié)助安裝、編程等等(例如操作員），很多資產(chǎn)仍然需要人工操作員（例如，生產(chǎn)工程師）觸發(fā)信號(hào)。這一現(xiàn)實(shí)與工業(yè)4.0的最初概念相去甚遠(yuǎn)，工業(yè)4.0設(shè)想了真正的自治網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)。但是，企業(yè)正在緩慢地朝著工業(yè)4.0理想邁進(jìn)-運(yùn)營(yíng)的未來(lái)是這一旅程的關(guān)鍵要素。

未來(lái)的運(yùn)營(yíng)基于以下原則和假設(shè)：

1）智能資產(chǎn)和流程可利用云計(jì)算和云應(yīng)用程序提供在邊緣進(jìn)行分類(lèi)和分析的數(shù)據(jù)。

2）永遠(yuǎn)在線的連接性和完全自動(dòng)化的功能可以自動(dòng)設(shè)置，維護(hù)和重新配置技術(shù)。

3）無(wú)縫集成的內(nèi)部?jī)r(jià)值鏈（例如，訂單交付，服務(wù)）可自動(dòng)與外部環(huán)境，企業(yè)IT和OT以及工程技術(shù)相接口。

4）隨時(shí)隨地的數(shù)據(jù)可訪問(wèn)性使更快的決策制定成為可能。通過(guò)算法，可以實(shí)現(xiàn)垂直和水平同步的操作流程，任務(wù)，動(dòng)作，后勤和資源管理。

5）OT在設(shè)置，控制和監(jiān)視方面不需要與操作員進(jìn)行任何物理交互，但是人與機(jī)器之間的協(xié)作仍然可能發(fā)生（例如，協(xié)作機(jī)器人，這里推薦優(yōu)傲UR工業(yè)機(jī)械臂）。

6) 認(rèn)知AI和ML在復(fù)雜的過(guò)程中代替人的大腦和眼睛，這些過(guò)程需要核心過(guò)程之外的見(jiàn)識(shí)和信息。例如，端到端計(jì)劃。

7)利用數(shù)字雙胞胎和線程來(lái)提供基于整個(gè)生命周期中過(guò)程和產(chǎn)品行為的實(shí)時(shí)仿真的預(yù)測(cè)。

8)融合的IT和OT系統(tǒng)受到下一代主動(dòng)安全性的保護(hù)。為了實(shí)現(xiàn)完全自主的操作環(huán)境，仍然必須克服一系列障礙。其中包括繼續(xù)使用遺留的IT和OT系統(tǒng)，CAPEX和OPEX的局限性，安全問(wèn)題，以及某些人對(duì)完全獨(dú)立于人的技術(shù)缺乏信任。

密集型組織中的運(yùn)營(yíng)在未來(lái)五到十年內(nèi)將如何變化？

自動(dòng)化將成為OT和IT系統(tǒng)集成的關(guān)鍵組成部分，從而促進(jìn)自主生產(chǎn)和其他自主流程。

排除人腦，手和眼睛的新生趨勢(shì)不僅在邊緣，甚至在數(shù)字過(guò)程中都將加速發(fā)展。

當(dāng)前的數(shù)據(jù)可視化和見(jiàn)解創(chuàng)建方法將變得過(guò)時(shí)。所有這些過(guò)程將完全不接觸并熄滅。

隨著更復(fù)雜的流程自動(dòng)化，人的角色會(huì)發(fā)生重大變化嗎？

技術(shù)的進(jìn)步將繼續(xù)減少制造環(huán)境中人類(lèi)工作角色的數(shù)量。隨著技術(shù)變得更加智能，可自我修復(fù)和可配置，在未來(lái)十年中，制造業(yè)工人總數(shù)的下降將加速，尤其是在西歐和美國(guó)。

當(dāng)前在制造業(yè)中某些人類(lèi)工作角色可能會(huì)逐漸消失，但新的角色將會(huì)出現(xiàn)。IDC認(rèn)識(shí)到數(shù)字工程師在分析和AI建模支持，開(kāi)發(fā)以及生命周期管理方面日益重要的地位。將需要數(shù)字孿生，操作語(yǔ)義仲裁，標(biāo)簽，框架，數(shù)字項(xiàng)目管理和生態(tài)系統(tǒng)管理方面的專(zhuān)家。

工業(yè)4.0未來(lái)在接近嗎？

為了使組織向前發(fā)展，必須從舊的IT系統(tǒng)和舊的運(yùn)營(yíng)資產(chǎn)上轉(zhuǎn)移下來(lái)，并且用下一代技術(shù)替代舊的IT系統(tǒng)的原理必須超越短期的ROI目標(biāo)和投資計(jì)劃。重大改變運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵動(dòng)機(jī)必須是改善員工的健康和安全以及建立可持續(xù)的運(yùn)營(yíng)和增長(zhǎng)。

未來(lái)幾年的投資議程將受到新興技術(shù)所暗示的可能性的驅(qū)動(dòng)。隨著組織對(duì)水平和垂直方向上的數(shù)字技術(shù)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)換和集成，當(dāng)前的運(yùn)營(yíng)方式將受到極大的破壞。工業(yè)4.0的實(shí)現(xiàn)仍遙遙無(wú)期，但我們正在朝著正確的方向前進(jìn)。