京准电子 GPS网络时间服务器为工业4.0保驾护航
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工业4.0起源于 2011 年——被广泛归因于德国政府在当年汉诺威工业博览会上公布的一项战略。十三年过去了，制造业发生了很大变化。在许多情况下，工业4.0的基本原则已经发生了变化，并随着行业需求重新确定了优先次序。例如，人工智能和机器学习在人们日常工作中发挥的作用可能比我们在2011年想象的要大得多。
虽然工业4.0和数字化转型这两个词经常被混淆，但它们之间仍存在着一些重要的区别。

工业 4.0 是关于使用数字平台、产品和服务来获得竞争优势，就像蒸汽机、装配线和工业机器人在以前的工业革命中所做的那样。这些都是有效的新工具，但重点并不一定是改变个人使用这些工具的行为。

数字化转型是一种影响业务开展方式的更实质性的变化——它既是思维方式的转变，也是新技术的采用。数字化转型包括将数字技术集成到企业或组织的各个方面，而工业数字化转型则特别侧重于利用数字技术来优化和改造制造业和工业部门的运营。

两者都可能涉及物联网设备的使用、数据分析和人工智能。在工业数字化转型中，这些技术可用于监控生产设备、预测维护需求或优化工厂环境中的能源消耗。对于制造企业来说，一些相互作用使工业数字化转型比其他行业更具挑战性：

· 制造工艺的复杂性: 制造涉及产品设计、原材料采购、生产组装、质量控工具和设备制、包装和分销等多个阶段。每个阶段都有自己的一套流程、这使得以有效解决整个价值链的方式实施数字技术具有挑战性。

· 与物理系统的集成: 与主要处理数字数据和交易的银行业不同，制造业涉及将实物材料转化为成品。这需要将这些物理资产与数字技术连接起来，例如物联网设备、传感器和执行器。这种集成可能需要先进的工程解决方案、独特的网络安全措施和实时数据处理能力，而这些都是其他行业所没有的。

· 专业人才和熟练劳动力: 在制造业中成功实施数字化转型需要一支精通传统制造工艺和先进数字技术的员工队伍。对“双技能”劳动力的需求可能会在培训和提高员工技能方面带来独特的挑战。所需技能的人才库远低于其他行业。通常，在数据分析、AI或应用程序开发方面拥有较新技能的人不会首选制造业。制造企业不仅需要专注于文化和品牌变革以吸引合适的人才，而且与其他行业相比，他们很可能必须花费更多的时间和资源来提升和再培训员工，以填补这一空白。

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实施数字化转型的三个阶段

很多人对于全面实施数字化转型的真正含义可能会感到困惑，因此考虑在此过程中的不同步骤非常重要。国际自动化学会（ISA）的执行董事Claire Fallon认为，数字化转型过程通常可分为下面三个阶段。

将模拟文件数字化并在整个组织内共享是明确的第一步，许多企业已经开始这样做。事实上，许多组织甚至在我们理解“工业 4.0”这个概念之前就开始了这种做法。这很容易实施，但对整个数字化转型之旅的影响相对较小。

中间阶段是对现有工作流程的数字化。想想现有的工作流程，例如拿着带夹子的写字板在工厂车间走动以执行日常检查。如果我们将这个流程数字化，那么检查员可能会使用平板电脑来更新数据，甚至可能佩戴智能眼镜等增强现实技术。这使得工程师和检查员更容易访问文档，并以笔记、照片和视频的形式记录测量、读数和观察结果。所有这些信息都可以与特定位置相关联，从而使报表的处理更加简单。但我们仍然要在车间里行走，记录数据以及创建报告。工程师的工作与以前没有太大区别。

最后一步是真正的数字化转型，即数字化工具从根本上改变甚至改善组织开展业务的方式。例如，一家石油和天然气运营商开始依靠机器学习通过图像分析来识别其海上生产平台上的腐蚀。机器学习引擎使用在整个设施中捕获的图像进行工程和运营，以识别潜在的腐蚀区域，从而通过其潜在的偏差分析减少对传统手动检查的需求。在这种情况下，机器视觉算法还可以识别在大规模手动工作中可能遗漏的潜在问题。当检查员和工程师团队不再需要手动巡视整个设施时，就可以腾出时间和精力来管理最有效的方法来排除和解决机器最初发现的问题。