21、工业4.0的实时智能工业分析与状态监测应用

工业4.0的实时智能工业分析与状态监测应用

1. 工业4.0与智能服务挑战

工业4.0带来了第四次工业革命，其目标是提供端到端连接的智能解决方案。它主要有两大关键支柱：一是网络物理系统，实现物理资产和计算空间的互联服务；二是工业数据分析，支持智能自动化决策。随着机器学习和深度学习技术的发展，如今已能够分析大量数据并提供可操作的见解。

不过，构建工业4.0智能服务面临着一些挑战：
- 缺乏实时分析 ：传统方法是收集历史数据生成报告用于决策，无法纳入实时数据，如设备实时警报。而实时分析有助于更精确地预测，因此需要建立能提供实时透明度的工业4.0数据收集基础设施，实现工厂和供应链的优化。同时，历史数据与物联网设备生成的上下文数据相结合，能提升决策算法的效果。虽然已有一些实时分析的中间件解决方案，但在制造业领域的应用还很缺乏。
- 缺乏互操作性 ：数据收集大多相互独立，形成数据孤岛，导致数据互操作困难。制造业设备复杂多样，新机器技术先进，中小企业的旧机器难以跟上复杂的IT标准，设备使用的专有软件和协议也难以更新，这给跨工厂设备的监控带来挑战。

实现互操作性能够构建工业4.0智能服务，使多个自主系统实时交换信息并做出智能决策。目前，商业智能大多局限于部门或站点层面，未来期望建立一个工业4.0应用生态系统，让多个自主系统实时共享信息，共同为实现共同目标做出决策。

2. 生产预测用例：医疗器械制造商

以一家大型医疗器械制造商为例，该制造商生产骨科设备，如膝关节、髋关节和肩关节置换装置，在爱尔兰和全球多地设有多个制造单元。

2.1 生产