實際上，智能工廠領(lǐng)域中的所有現(xiàn)代解決方案都與我們在一兩年前所見的相同。在這方面沒有發(fā)生任何根本性的突破。公司使用相同的技術(shù)，但是他們正在學(xué)習(xí)更有效地做到這一點。

數(shù)年來，物聯(lián)網(wǎng)一直被視為有前途的制造技術(shù)。但是，該技術(shù)的采用相當(dāng)緩慢。最初在這方面進(jìn)行投資的少數(shù)幾家公司現(xiàn)在已成為數(shù)字制造轉(zhuǎn)型的，并且比其他公司具有優(yōu)勢。

直到最近，在制造業(yè)中引入數(shù)字技術(shù)的主要態(tài)度還是拭目以待。但是，許多專家認(rèn)為2020年將是一個分水嶺。例如，麥肯錫（McKinsey）2019年的一份報告稱，制造商的主要重點應(yīng)該放在向工業(yè)4.0的過渡上。否則，他們將有可能被淘汰。

如今，該行業(yè)的狀況正變得越來越嚴(yán)峻：即使花費最少的時間和資源，或者以相同的成本實現(xiàn)質(zhì)量的最小提高，也是有價值的。諸如IoT或AI之類的新技術(shù)被許多人視為發(fā)展的現(xiàn)實方法。根據(jù)普華永道的預(yù)測，在未來5年中，將有85％的制造公司在所有關(guān)鍵流程中實施數(shù)字技術(shù)。

讓我們看一下在未來幾年中的四個關(guān)鍵趨勢。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和分析

根據(jù)微軟的研究，有94％的公司計劃在2021年之前將工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)引入生產(chǎn)流程。物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)不再只是一個概念或?qū)嶒灒凰诔蔀橐环N實用工具，并傳播到各個領(lǐng)域。根據(jù)IDC的預(yù)測，到2022年，物聯(lián)網(wǎng)支出將達(dá)到約1萬億美元。

投資分析可以使公司有意識地前進(jìn)，與競爭對手保持一致甚至于競爭對手。當(dāng)必須使用分析工具時，將不再可能基于直覺來構(gòu)建策略。

AI和ML

AI和ML技術(shù)使生產(chǎn)進(jìn)入下一個階段，這就是為什么它們的應(yīng)用在數(shù)字化中如此重要的原因。人工智能的引入使公司可以在三個方向上跨越：速度，規(guī)模和便利性。

通過自動化生產(chǎn)過程和數(shù)據(jù)分析來實現(xiàn)速度和可伸縮性。AI和ML使人們比人類更快地分析大型數(shù)據(jù)成為可能。同時，機器學(xué)習(xí)技術(shù)也在不斷進(jìn)步。它們變得更快，更容易在云中擴展。

AI和ML的引入還簡化了分析結(jié)果的工作，并使它們通用且易于理解。

邊緣和混合計算的發(fā)展

邊緣和混合計算已成為云存儲和處理數(shù)據(jù)的更便捷替代方案。邊緣計算是一種多功能選項，與使用云存儲相比，它提供了更快地處理數(shù)據(jù)的機會。Edge可用于無法等待信息發(fā)送到云的應(yīng)用程序。根據(jù)預(yù)測，到今年，幾乎所有物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中的一半將通過邊緣計算進(jìn)行處理和分析。

在公司需要集中存儲（只能是云）的情況下，可以應(yīng)用“在邊緣進(jìn)行處理，在云中存儲和分析”的原理。

混合云模型使公司可以將公共云和私有云的優(yōu)點融合在一起。敏感數(shù)據(jù)可以在私有云中得到保護(hù)，而供公眾訪問的信息（例如分析和應(yīng)用程序）則放置在公共云中。統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，大多數(shù)公司都喜歡混合計算模型。

5G和智能工廠

許多人期望2020年實現(xiàn)5G的大規(guī)模發(fā)展。世界各地的運營商正在通過增加發(fā)射塔和本地發(fā)射器來提高連接質(zhì)量。在生產(chǎn)過程中簡單實施5G的可能性不是幾年，而是幾個月。

5G將大大提高傳感器數(shù)據(jù)的使用效率以及與云的交互。第五代互聯(lián)網(wǎng)將使物聯(lián)網(wǎng)更加高效。