工业4.0：自主、定制、柔性制造背后的技术挑战

工业4.0四大设计原则

以下四大设计原则可以支持和定义工业4.0：

1.互操作性：机器、设备、传感器和人类通过物联网或人联网（IoP）相互连接和沟通。

2.信息透明度：信息系统利用传感器数据建立数字工厂模型，就可以为现实世界创建虚拟副本。这需要收集原始传感器数据，整理出具有更高价值的信息。

3.技术支持：第一，支持系统通过综合分析信息进行知情决策，迅速解决突发问题以帮助人类。第二，信息物理系统可以处理各种令人不快、过于劳累或不安全的任务，来支持他们的人类同事。

4.分权决策：信息物理系统自行做出决定并自主执行任务。只有在异常、干扰或目标冲突的情况下，任务才会被委托给更高级别来执行。

（资料来源：工业4.0情景设计原则）

工业4.0的技术挑战

然而，革命既有挑战性，也可能杂乱无章，而工业4.0也一样。除了经济生产力变化所带来的文化和政治挑战之外，推广“工业4.0”模式还需克服几项技术挑战，包括：

1.集成新系统并对这些系统进行更多访问，导致数据安全性问题大大增加。此外，专有生产知识也成为IT安全问题。

2.成功的信息物理通信需要高度的可靠性和稳定性，但很难实现和维护。

3.以较少的人力监管维持整个生产过程可能困难重重。

4.如何解决由于技术问题导致出现严重损失的生产中断也需引起重视。

企业在确保其数据中心技术可用、安全的情况下，建立信息物理应用，不仅涉及软件，还涉及工业机器以及工厂安全（工厂内每台机器、设备和控制仪器都变成了终端设备）。因此实现这项行业构想似乎困难重重。所有这一切都需要在网络上运行，这意味着全面实现这些革命性的变化，可能都是IT部门的工作。

工业4.0的应用性能管理比现在更为复杂。当一个传统的软件应用出现性能下降，或者变“缓慢”时，很难确定导致这个问题的原因。大部分企业已部署了一系列工具来监测和诊断这些问题，尽量避免半夜开电话会议，让应用团队和网络团队互相指责：应用团队认为问题由网络造成，而网络团队则通过检索冗长的日志，力图证明数据库才是罪魁祸首。遗憾的是，对于许多此类事件的响应团队来说，虽然有很多工具可以利用，但由于缺乏可视性，因而仍然无法完成诊断工作。