公司在制造自动化、智能和创新方面取得了长足的进步，这在制造的端到端工作流程中随处可见。德国科学家于 2011 年首次提出工业 4.0 或第四次工业革命的概念，作为政府的一项战略。
优先考虑灵活的大规模生产，包括产品的敏捷定制、人、机器、设备和传感器的协调、信息透明度以及在分散的制造点做出决策的能力。
促进工业 4.0 需要新的制造工艺、技术、培训和系统。工业物联网 (IloT) 在连接各个部分以及实现分散的流程和决策方面发挥着关键作用。
10 年后的现在，公司在制造自动化、智能和创新方面取得了长足的进步，这些在制造的端到端工作流程中随处可见。
让我们来看看。
IIoT 和数字孪生的工程和产品设计
构思一个新产品，然后构建产品并测试它的工作原理，是两件不同的事情。
很多时候，工程部门发布产品设计，然后一个单独的工程师团队根据产品的实际工作方式审查设计并请求产品更改。虽然这种迭代设计可以提高产品质量，但修改需要时间和金钱。
现在有了 IIoT 虚拟数字孪生，产品设计师可以执行假设虚拟表示，以了解产品在各种场景中的表现。数字孪生是一个计算机程序，它注入有关物理对象或系统的真实世界数据，然后输出该对象或系统将如何工作的预测或模拟。
数字孪生模拟改进和修改产品。由于数字孪生是产品模拟，因此使用它们可以消除在发现缺陷并且修复成本更高时在制造车间浪费的时间。
“来自数字双胞胎的实时数据让设计师能够实时‘看到’[产品]功能是如何被使用或被忽略的，以及可能由于糟糕的文档而导致的误用模式，”W. David Stephenson 说， 斯蒂芬森战略，物联网咨询公司。“通常，产品可以通过软件更新进行数字化更新，从而减少维护问题并提高客户满意度和忠诚度。
例如，特斯拉通过无线软件更新来做到这一点。”
制造车间的自动化、实时可见性
工业 4.0 的核心前提是分散制造。
从 IT 的角度来看，这意味着更多的计算在企业边缘和中央数据中心之外远程运行。正是传感器、机器人、自动化和视频流等 IIoT 技术促进了边缘制造。
在制造车间，重点是自动化制造流程以及对该流程的可见性，以提高效率和节约成本。尤其是在重复制造环境中，重复制造一盒早餐麦片或一卷纸巾等单一物品，IIoT 机器人通过忠实地一遍又一遍地执行相同的操作来实现自动化装配线，没有可能引入错误的偏差。
这种自动化可以加快流程并降低制造成本，但需要注意的是，人类必须能够在必要时进行干预。
这就是实时可见性的用武之地。
当特定过程或设备发出故障信号时，内置于机器人和其他自动化制造设备中的传感器会发出警报。由于警报是在问题发生之前对其进行预测，因此可以执行预防故障的抢先维护。
传感器和视频流支持的 IIoT 可见性起着关键作用，因为重复制造的平均停机时间成本估计为每小时 6,000 美元。
生产工厂还配备了摄像机，可以从每个工厂的各个点流式传输视频。制造主管如果不在现场，可以通过智能手机观察可能出现问题的制造过程，并立即做出响应。出于安全目的，也可以通过摄像头视频流持续监控制造车间和安全设备笼中的设备、产品和其他企业资产。
SAS 的 SAS 解决方案架构师 Evan Guarnaccia 表示：“仅仅进行离线分析是不够的，因为目标是提前确定下游问题，这需要实时监控关键组件的事件信息，”它可能是一个小型电动机，当它出现问题时，会引发更大的故障，或者它可能是一个非常昂贵的组件。”
具有视频流的主动式 IIoT
早期的 IIoT 是围绕传感器、机器人和自动化构建的。随着越来越多的制造在分散的工厂中进行，这些 IIoT 技术将继续发挥关键作用。
接下来，我们可以期待看到更多的视频流，允许主管和经理观察他们无法亲自到场的工厂的实践，并对他们所看到的做出主动响应。
从历史上看，制造工程师在尝试就产品设计相互交流时遇到了挑战。今天，制造工程师可以与可能相隔半个地球的设计工程师进行视频流传输。通过动手实践，制造工程实际上可以向设计工程师实时演示产品的复杂性。
这有助于更及时、更有效地进行产品修订，并增加了数字孪生的力量，使该学科的设计和制造方面的工程师能够在单个芯片、螺栓、引擎或用户之前虚拟浏览产品接口已安装。