在工業(yè)4.0的場景里，工廠變得越來越智能化，所有設(shè)備、產(chǎn)品部件和工作人員都將聯(lián)網(wǎng)，設(shè)備與設(shè)備之間，設(shè)備也人之間，人與產(chǎn)品將進行實時的信息傳輸，基于透明化的信息流，工廠制造過程將變得更加協(xié)調(diào)，最終能夠幫助企業(yè)化解風險和最大限度提升盈利水平。
近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)和傳感器技術(shù)的突破，利用無線或有線的網(wǎng)絡(luò)將工廠所有角色連接起來，數(shù)據(jù)采集變得越來越容易。工業(yè)4.0的核心是數(shù)據(jù)，各行各業(yè)的管理者正在利用數(shù)據(jù)分析，洞察新機遇。大數(shù)據(jù)分析可以使產(chǎn)量增加20％至25％，停機時間減少45％。
未來的制造工廠里，實現(xiàn)了虛擬計算和現(xiàn)實世界的連接，利用數(shù)字化技術(shù)顛覆制造流程，讓一切都變得可控可調(diào)。數(shù)字化生產(chǎn)技術(shù)可能是未來10年內(nèi)最有可能對制造業(yè)產(chǎn)生重大影響的顛覆性技術(shù)。
從簡單到復(fù)雜的自動化任務(wù)
過去很長的一段時間，工業(yè)機器人只能執(zhí)行簡單或者重復(fù)性任務(wù)，因為它只是一個編程好程序的機械裝置，工作模式是按固定的規(guī)劃進行。如今，人工智能和機器學(xué)習(xí)算法取得了重大的進步，基于大量數(shù)據(jù)的采集分析和知識積累，機器系統(tǒng)擁有了智力水平。
IBM的認知計算系統(tǒng)Watson就是一個很好的例子，Watson開啟了一種全新的計算模式，可以通過大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的整理分析，獲得對于復(fù)雜問題的答案。Watson系統(tǒng)包括了信息分析、自然語言處理和機器學(xué)習(xí)等多項技術(shù)的創(chuàng)新，這是讓計算機擁有智能的重要量程。
在人工智能的賦能下，機器人獲得更強大的能力，例如工廠里AGV移動機器人進行物料搬運時，實時對周圍環(huán)境進行掃描分析，繪制最新的地圖進行導(dǎo)航，如果發(fā)生場景的變化可以及時識別出來，繞開行使或者停止，從而避免了意外碰撞的發(fā)生。
虛實結(jié)合，用數(shù)據(jù)驅(qū)動智能制造
智能制造包含多個部分，首先是數(shù)據(jù)、計算和連接部分，包括了大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和云計算技術(shù)，工廠所有設(shè)施都具有聯(lián)網(wǎng)的功能，允許大規(guī)模使用傳感器進行數(shù)據(jù)的搜集，同時還需要強大的存儲、傳輸和處理。
只要將傳感器或者執(zhí)行器嵌入到工廠現(xiàn)場的物理對象中，并能夠無線或者有線網(wǎng)絡(luò)連接，就能輕松采集到工廠低層的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)將傳給到計算中心進行分析，而所有物理對象都能或感知自己的環(huán)境，并可以進行相互之間的通信。
其次，數(shù)字化技術(shù)可以轉(zhuǎn)換成物理操作，主要目的是降低生產(chǎn)的成本，擴大材料選擇和提升產(chǎn)品精度和質(zhì)量。例如增材制造基于數(shù)字模型的完全檢測后，再進行3D打印制裁，這樣可以避免設(shè)計錯誤和減少材料的浪費。
先進機器人技術(shù)也是如此，基于人工智能、機器視覺和物聯(lián)網(wǎng)通信，機器人可以模擬仿真測試。物理轉(zhuǎn)化為虛擬世界，而虛擬世界的東西可以用到物理世界。
人機協(xié)作，交互方式不斷變革
工業(yè)機器人可以減輕人類繁重的任務(wù)，為員工創(chuàng)造更優(yōu)越的工作環(huán)境，同時可以提高工作的效率，那么如何利用好機器人，人與機器的交互是將十分重要的部分。隨著人機協(xié)作模式的流行，人與機器的交互的需求將越來越多，交互技術(shù)的突破將帶來新的機會。
未來，機器人的控制不再停留于示教器的指令控制，它可以通過語音、動作姿勢等更多方式進行交互。例如外骨骼機器人、模仿人手的機器手等，通過手套佩戴便可以實現(xiàn)控制，人的手部動作傳送到機器人手上。
隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展，未來交互技術(shù)也將發(fā)生巨大的變革，例如生物識別、意念控制等等，人與機器的交流將變得越來越輕松，甚至有可能將機器變成人的一部分，進一步增強人類的能力，并實現(xiàn)了生產(chǎn)力的提升。
