當前，通用物聯網設備正在改變工業管理與運營，用于特定行業的物聯網設備也在變得更加強大。
同時，物聯網通過與自動化技術、人工智能和云計算的組合用用，真正實現了傳統工業向智能制造的轉變。
在這一轉變過程中，數字孿生、人機交互、預測性維護、網絡安全、彈性變化、自動化和邊緣計算正在成為智能制造的七個關鍵趨勢。
這些趨勢也將極大地改變制造業中機器與機器、人與機器、人與人、預測與操作、管理與運營之間的關系，推動工業4.0時代的到來。
1.數字孿生的“接管”
數字孿生(Digital Twin)是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。
數字孿生提供了與工業部門中使用的物理組件相對應的虛擬對象。例如，制造汽車的機器人手臂可以使用數字孿生進行監控，數字孿生收集有關機械手臂操作的數據，并提供有關需要定期維護或更換的組件的信息。
數字孿生可以使預測性維護更加容易，并提供有價值的可視化功能以提高效率。雖然有很多方法可以收集和管理物聯網信息，但數字孿生提供了一種更為直觀而強大的方法。
2.創新的人機界面
計算機屏幕，甚至是更原始的顯示器仍然在工業領域占主導地位，但這種情況正在改變。
在查看設備組件時，增強現實應用可以提供更有價值的反饋，并為員工提供有關制造設備的物聯網衍生信息，使公司能夠更好地進行管理與維護;虛擬現實也可以使用更傳統的技術為工作人員提供強大的可視化功能。
VR和AR通常針對特定任務量身定制，隨著頭戴設備和智能眼鏡的普及與價格下降，這些技術將更受歡迎，特別是在工業環境中。
3.更好的預測性維護
多年來，預測性維護在工業環境中一直扮演著日益重要的角色，物聯網組件的持續增長也提供了比以前更多的信息。
結合機器學習和其他人工智能工具，現代工業軟件比過去憑借個人經驗判斷確定何時需要更換設備部件更加有效。
與其他技術不同，預測性維護的好處很容易計算。作為一種工業物聯網技術，預測性維護一定會成為未來工業管理人員的優秀助手。
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