工廠的車間安裝部署了數(shù)百臺機器触良，從工業(yè)廠房的生產(chǎn)線到空調(diào)機組谒绍，以及保障電力的不間斷電源（UPS）系統(tǒng)。這些設(shè)備中的每一個都配備有無數(shù)的傳感器颓腮，這些傳感器可生成大量的數(shù)據(jù)底悍，并使它們能夠相互交互。

將這些不斷流動的數(shù)據(jù)與智能的實時分析和洞察結(jié)合起來谭某，其結(jié)果是顯而易見的蜡瓜。減少加工缺陷、提高生產(chǎn)質(zhì)量接竣、提高效率昨浆、優(yōu)化供應(yīng)鏈瓷忙、更好的維護、更好的工作可以節(jié)省一些時間和成本晃尖。

與任何工業(yè)革命一樣，也會帶來一些問題和擔(dān)憂俏蛮。據(jù)稱撑蚌，近三分之一的工作機會（30％）受到“機器人的興起”的威脅，盡管現(xiàn)實可能會看到許多傳統(tǒng)工作崗位的流失搏屑，而并不是大規(guī)模失業(yè)争涌。

在數(shù)據(jù)中心和關(guān)鍵電源保護行業(yè)，也需要解決很多重大問題辣恋，即企業(yè)如何應(yīng)對智能工廠和物聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備所創(chuàng)造的大量數(shù)據(jù)亮垫。一臺機器的性能日志每周可產(chǎn)生大約5GB的數(shù)據(jù)，典型的智能工廠每周產(chǎn)生大約5PB數(shù)據(jù)伟骨，相當(dāng)于30萬多部16GB的iPhone手機的容量饮潦。

大數(shù)據(jù)，大機遇

要讓制造商充分發(fā)掘工業(yè)4．0的潛力携狭，他們必須將其連接設(shè)備的數(shù)據(jù)與人工智能继蜡、處理和分析結(jié)合起來。傳統(tǒng)工廠生產(chǎn)商品逛腿，而智能工廠生產(chǎn)商品和數(shù)字稀并，這二者必須齊頭并進才能實現(xiàn)生產(chǎn)力和效率的提高。

這些大數(shù)據(jù)優(yōu)勢在工廠車間內(nèi)非常廣泛单默，可用于各個業(yè)務(wù)領(lǐng)域梗力，從產(chǎn)品質(zhì)量和庫存控制到供應(yīng)鏈優(yōu)化，并改善健康和安全入荞。由一臺智能連接的UPS產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以輸入到人工智能影響的決策中筷品，這些決策會影響工廠的電力消耗、能源效率和機械維護制度汗绰。制造商年收入的30％可能因生產(chǎn)過程中的缺陷而損失哀擒。通過分析生產(chǎn)線傳感器的實時數(shù)據(jù)，很多質(zhì)量問題在一出現(xiàn)時就會被發(fā)現(xiàn)并糾正琴坏。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）設(shè)備的數(shù)據(jù)產(chǎn)生重大影響的另一個關(guān)鍵領(lǐng)域是機器維護讳董。工業(yè)設(shè)備往往按照固定的時間表（即每月或每年）進行維修，無論其運行狀況如何束澄。通過分析機器產(chǎn)生的性能統(tǒng)計信息豺章，可以根據(jù)需要而不是時間進行預(yù)防性維護，從而減少勞動力浪費妇张，并降低意外故障的風(fēng)險搅厕。

無論是在運輸過程中如何評估損壞或劣化煞秤，以優(yōu)化包裝材料，實時研究消費者趨勢和買方行為以告知生產(chǎn)產(chǎn)量吉捶，還是監(jiān)控關(guān)鍵績效指標(biāo)（如缺勤或工傷等）以改善內(nèi)部流程夺鲜、連接設(shè)備、數(shù)據(jù)分析影響工業(yè)生活的各個方面呐舔。

制造商甚至在將產(chǎn)品銷售給最終用戶后很長時間內(nèi)才會收集到許多產(chǎn)品內(nèi)置傳感器的寶貴見解币励。這些數(shù)據(jù)表明項目是如何使用的？它的性能是否受到周圍環(huán)境影響珊拼？客戶利用最多的功能是什么食呻？其寶貴的洞察力反饋到正在進行的產(chǎn)品開發(fā)過程中。

機器人的興起 － 合作機器人澎现？

當(dāng)然仅胞，每當(dāng)有關(guān)工業(yè)4．0和智能工廠的討論時，人們的談話很快就會轉(zhuǎn)向機器人剑辫。機器人過程自動化（RPA）在推動制造效率方面發(fā)揮了巨大的作用干旧。機器人的出現(xiàn)使得人類執(zhí)行的枯燥、手動甚至是不安全的許多任務(wù)實現(xiàn)了自動化揭斧±掣铮可以比人類更好、更快焊握、更準(zhǔn)確地完成這些任務(wù)揣洁。與人類不同的是，機器人在輪班結(jié)束時不會感到疲倦园赴，所以生產(chǎn)力水平始終保持在高水平铭轩。

計算能力和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進步意味著當(dāng)今的機器人比他們的前輩更“聰明”，不僅僅是它們可以執(zhí)行的功能宴凌，還有其適應(yīng)能力薯摩。盡管早期的機器人一次又一次地執(zhí)行相同的功能，但現(xiàn)代機器人可以實時調(diào)整動作凉灯、學(xué)習(xí)課程猪破，甚至相互協(xié)作，所有這一切都要歸功于機器人和它們產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量玻啡。

在未來的工廠中滓乡，它不會是人類或機器人之間的非此即彼的選擇。機器人和工人將在工廠車間共同工作捌轮。事實上咆下，到2020年，制造商預(yù)計60％的工廠的工人將與機器人，或與人工智能等自動化輔助技術(shù)一起工作暂刘。

工業(yè)4．0對數(shù)據(jù)中心的影響是什么饺谬？

數(shù)據(jù)中心曾一度是純粹存儲數(shù)據(jù)的措施。但人們都知道工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)使得一切都變得更加動態(tài)和流暢谣拣。在全國各地的智能工廠中募寨，數(shù)據(jù)正在被實時捕獲、分析和處理森缠。而如果進行額外的處理需要額外的存儲容量和額外的電源绪商。當(dāng)然，它為數(shù)據(jù)中心行業(yè)提供了極好的機會辅鲸，但同時也為管理者和運營商提出了一個問題，即他們?nèi)绾纬浞掷觅Y本腹殿。

企業(yè)的數(shù)據(jù)中心能夠處理單個智能機器每周將創(chuàng)建的5GB數(shù)據(jù)嗎独悴？可能會。但是100臺機器呢锣尉？1000臺機器呢刻炒？工廠車間將會安裝多少個設(shè)備和傳感器？企業(yè)將如何平衡對額外電源的需求以跟上處理需求箫朽，而不需要擴大規(guī)模里捌？人們將面臨“少花錢多辦事”這樣的經(jīng)典難題。

采用模塊化方法的小型微型數(shù)據(jù)中心正在使數(shù)據(jù)處理設(shè)施可以在現(xiàn)場或盡可能靠近用戶位置的基礎(chǔ)上建立蜓盯。這種邊緣計算是必不可少的型吃，因為它使制造商能夠運行實時分析，而不需要將大量數(shù)據(jù)一路發(fā)送到云端并返回處理腌径。

模塊化數(shù)據(jù)中心為運營商提供了“擴展時支付”的范圍栗雳。模塊化UPS的興起也提供了類似的電源保護要求。隨著工業(yè)4．0促進數(shù)據(jù)中心的發(fā)展笔骏，對可靠和強勁的持續(xù)電力供應(yīng)的需求變得更加迫切是临。

數(shù)據(jù)中心管理人員都會明智地審查他們當(dāng)前的電源保護功能。如果他們的UPS機型老舊室拿、體積龐大兆又、效率更低，升級到現(xiàn)代化的模塊化UPS將是一個明智的舉措磺穷，以確保為智能工廠的需求做好充分的準(zhǔn)備陈莽。當(dāng)然，對于某些制造商來說据悔，特別是那些有多個站點分布在多個地點的制造商传透，無論采用現(xiàn)場數(shù)據(jù)中心還是采用云計算，仍然需要某種集中式數(shù)據(jù)存儲功能极颓。

自動化程度的提高也讓人們質(zhì)疑運行工廠或數(shù)據(jù)中心通常需要的許多基本因素朱盐。如果工廠或數(shù)據(jù)中心設(shè)施已經(jīng)達到無人管理的階段群嗤，他們是否需要照明或供暖？這為節(jié)省大量能源和成本創(chuàng)造了機會兵琳。

如今的消費者比以往任何時候都要求更高狂秘。他們喜歡個性化或定制的產(chǎn)品，而且他們幾乎需要即時購買躯肌。當(dāng)然者春，他們也希望這些獨特的產(chǎn)品能夠被廣泛使用，并且與大量生產(chǎn)的產(chǎn)品一樣成本低廉清女。機器學(xué)習(xí)和工業(yè)4．0的興起有可能啟動制造業(yè)的“優(yōu)勢”钱烟，即定制產(chǎn)品在當(dāng)?shù)匕葱枭a(chǎn)制造，而無在全球各地訂購生產(chǎn)嫡丙。

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