[科学技术]从工业4.0到智能制造，智慧工厂将迎来怎样的技术挑战

麦肯锡全球研究所最近预测，到2025年，智能工厂带来的经济影响价值将达到每年1.2万亿至3.7万亿美元。埃森哲和前沿经济学预测了智能工厂和工业物联网对中国12个行业累计gdp的影响。借助中国目前的政策和投资趋势，未来15年，仅制造业、智能工厂和工业物联网将创造累计1960亿美元的gdp增长；如果物联网的影响力进一步扩大，各行业会创造更大的价值。以制造业为例，物联网创造的经济价值将从1960亿美元跃升至7360亿美元，增长276%。

技术创新和新挑战

智能工厂代表了一个高度互联和智能的数字时代，工厂的智能化体现在互联、数字化、大数据、智能设备和智能供应链五个关键领域。典型的智能工厂包括:生产设备互联、物品识别定位、能耗自动检测、设备状态监控、产品远程操作维护、配件和产品溯源、生产性能评估、工厂环境监控。

目前，与传统工业制造相比，智能工厂有几项明显的技术创新:

智能感知控制:利用智能感知技术随时随地采集工业数据

全面互联:通过各种通信技术标准，将采集到的数据实时、准确地传输出去

深度数据应用:利用云计算、大数据等相关技术，对数据进行建模、分析和优化，实现海量数据的充分挖掘和利用

创建服务模式:利用信息管理、智能终端和平台，实现传统产业的智能化转型，提升产业价值，优化服务资源，激发产业创新。

在这些技术创新的基础上，智能工厂将面临六大技术发展趋势，即智能终端、无处不在的连接、边缘化计算、扁平网络、平台服务和增强的安全性。由此带来的管理变革包括设备连接多样化、数据处理向边缘倾斜、企业战略从产业个体向生态系统转变、企业运营从设备和资产向产品和客户转移。

图2工业物联网引领的智能工厂运营流程示意图

技术和趋势的变化带来了新的挑战，如缺乏统一的技术标准，需要加强行业标准化。比如中国企业普遍工业信息化程度较低，应用推广需要加快。企业发展参差不齐，成功的模式难以复制。

尤其是数据所有权悬而未决，数据安全问题亟待解决。因此，从国家和企业层面来看，面对这些挑战，整体工业物联网布局标准化任务需要分阶段实施，网络互联、异构数据集成等基础技术问题需要解决，包括规范资源数据的标准化封装，营造良好的应用创新生态环境。此外，应构建工业物联网的安全环境，以预防和控制安全问题。

智能工厂需要解决的问题及技术实现

智能工厂作为未来工业发展的必然趋势，面临许多技术挑战，需要解决许多问题。首先要解决的问题是智能感知控制，它可以通过随时随地采集工业数据来获取最关键的工业数据。在技术实现方面，各种感知控制技术可以解决实际问题，涉及传感器、设备识别、工业控制等多种技术。

在即将在慕尼黑举行的上海电子展上，博世、ams ag Ames半导体、te connectivity、Alpes Alpes、p . f . Bekafu、banner Bonner都是工业传感器的领先制造商。凭借各种高精度、高可靠性的传感器产品，可以获得准确的工业数据。在工业控制系统和设备方面，st意法半导体、renesas Renesas和cypress、adi Yaduo Semiconductor、高通高通高通和博通都是工业控制设备的重要供应商。

第二个需要解决的问题是综合互联。如何实时、准确地传输采集到的数据，保证信号传输的安全性、可靠性以及与不同设备的兼容性，是一个非常重要的技术挑战。解决这一问题所需的技术包括工业以太网、短距离无线通信和低功耗工业广域网等相关解决方案。

在慕尼黑上海电子展期间，您可以在霍尼韦尔、赛普拉斯和tdk的展位上获得最新、最先进的互连技术解决方案。

通过数据采集和数据传输，智能工厂的智能核心来自于数据的深度应用。利用云计算、大数据等相关技术，对数据进行建模、分析和优化，实现海量数据的充分挖掘和利用。除了云计算等众所周知的算法和设备服务外，这方面涉及的数据处理技术还包括数据清理、数据分析、数据建模和数据存储。

在慕尼黑上海电子展期间，赛普拉斯将展示新一代具有嵌入式计算能力的存储平台，以满足智能工厂对高度可靠的智能技术和无故障存储产品日益增长的需求。该平台具有标准化的ip设计，可以根据新的应用需求快速重新配置。赛普拉斯的semper nor闪存产品线就建立在这个平台上，它配备了arm cortex-m0处理器，可以在工业应用的极端工作温度下提供可靠而持久的数据保留。

最后，智能工厂面临的最特殊挑战将是服务模式的创新，整合信息管理、智能终端和平台，实现传统产业的智能转型。这方面涉及到很多技术之外的服务模型创新，最特别的是安全管理技术，尤其是加密认证、防火墙、入侵检测等技术环节，保证了智能工厂的整体安全。通过连接到网络，客户可以监控机器的运行状态，交换数据，更改生产指令，并从工厂内外重写单片机存储程序，以更新设备设置。这就要求系统制造商提供更安全、更可靠、更友好的人机界面和可重复的集成解决方案。

随着第四次工业革命的浪潮，新一代信息技术将对传统制造业带来深远的影响。从德国倡导的“工业4.0”到智能制造和最新的工业物联网，制造业转型升级已经成为不可逆转的趋势。劳动力成本上升和原材料价格上涨迫使工厂采用更高效的自动化解决方案。另一方面，面对消费者日益个性化的需求，工厂需要建立一种机制来快速响应多样化的需求。智能工厂的建立是一个庞大的系统工程，广大的开发者将是参与这个庞大系统工程某一部分开发的重要创造者。