工業4.0：自主、定制、柔性制造背后的技術挑戰
為了降低生產成本，阿迪達斯在亞洲大量生產運動鞋。然而，從設計到商店出售需要耗時18個月。對于客戶來說，這個漫長的等待過程正在變得越來越難以忍受�？蛻粽趯ふ要毺氐亩ㄖ飘a品，并希望立即嘗試最新款式。但是傳統的生產模式根本無法滿足這些要求，因此阿迪達斯正在創建一個高速工廠的概念，以便在更接近銷售網點的地方生產定制的運動鞋。
同樣，日本機床制造商大隈機械也開發了一套完整的銑削加工工藝，www.twshmhelmet.com，可以7×24小時自主運行。整個過程可以根據需要自動選擇和更換切削刀具，提供原材料和耗材，而不需要人為干預。工作人員只需在現場用平板設備上的監測應用執行高附加值的任務，來監督工廠運營。除此之外，工廠完全自動化運行。
這些例子讓我們意識到第四次工業革命已經來臨這將改變當前我們的全球經濟模式，并決定未來我們如何創造經濟價值。與前三次工業革命一樣，這次工業革命會迅速采用創新和變革技術。這些技術將挑戰我們之前的所有假設，并改變我們對制造業的一切認知。這也意味著工人、制造商和政府需要為不可避免的變革做好準備，否則就會被時代拋棄。
革命萬歲
第一次工業革命以蒸汽機的發明為開端，用機器代替了手工勞動，并達到了難以置信的規模。第二次工業革命電力使裝配流水線和大批量生產成為可能。計算機的發明帶來了第三次工業革命，這使得機器人和機器自動化可以集成到流水線中，以幫助或在某些情況下取代人類工人。
今天，制造業的發展方向已經與前三次工業革命大相徑庭。前三次工業革命的重點是集中化和大批量生產，以實現規模經濟；而第四次工業革命將以大規模定制和彈性生產為基礎，產品生產的地點盡可能靠近需求中心。
制造商不再只是生產和管理庫存，機器人維修，而是致力于建立高度整合的供應鏈，并根據上游供應商和消費者的實時需求進行動態調整。這需要在生產過程中實時預測并采取糾正措施。造成這種轉型和變革的原因是制造商在整個端到端生產過程中希望以最小的甚至不需人為干預的情況下完成所有生產流程。
所謂工業4.0制造模式很大程度上依賴于制造技術之間的自動化和數據交換，涉及信息物理系統、物聯網（IoT）、云計算和大數據等。
智能工廠的分權和自動化
工業4.0模式旨在將工廠本身轉變為計算機或智能工廠。在每家智能工廠內，模塊化生產流程通過信息物理系統將計算機技術與機器相融合，而不僅僅是為了遙控和監測。這些模塊化智能工廠能夠自主決策如何實現生產的分權和自動化，并且能夠通過物聯網與人工操作員和其他智能工廠進行溝通和合作，以完成一個全方位的供應鏈變更。
事實上，這就像IT行業多年來使用數據中心的情況一樣：通過虛擬化物理服務器，以及業務流程自動化技術，使機器在一定程度上實現自我管理。而我們將繼續推動這些模式進一步開發新功能，例如軟件定義網絡（SDN）、混合云和人工智能（AI）。
數據中心虛擬化現在可能已經成為主流，但是工業4.0運動對很多人來說仍然陌生。盡管如此，它在全球制造業的發展卻越來越快。德國政府在2013年創建了這個詞，同時也提出了一個使該國制造業全面計算機化的計劃。
2015年德國總理默克爾（AngelaMerkel）在達沃斯舉行的世界經濟論壇上介紹了這一概念，并將其稱為工業4.0。她熱烈歡迎這種新模式，借此快速融合在線世界和工業生產世界。大部分工業化國家都受到了該事件的影響。
德國政府并不只是口頭說說而已，目前德國政府投資了2億多歐元用于鼓勵公民在學術、商業和政府領域進行切實可行的研究，而德國并不是唯一進行此類投資的國家。
工業4.0四大設計原則
以下四大設計原則可以支持和定義工業4.0：
1.互操作性：機器、設備、傳感器和人類通過物聯網或人聯網（IoP）相互連接和溝通。
2.信息透明度：信息系統利用傳感器數據建立數字工廠模型，就可以為現實世界創建虛擬副本。這需要收集原始傳感器數據，整理出具有更高價值的信息。
3.技術支持：第一，支持系統通過綜合分析信息進行知情決策，迅速解決突發問題以幫助人類。第二，信息物理系統可以處理各種令人不快、過于勞累或不安全的任務，來支持他們的人類同事。
4.分權決策：信息物理系統自行做出決定并自主執行任務。只有在異常、干擾或目標沖突的情況下，任務才會被委托給更高級別來執行。
（資料來源：工業4.0情景設計原則）
工業4.0的技術挑戰
然而，革命既有挑戰性，也可能雜亂無章，而工業4.0也一樣。除了經濟生產力變化所帶來的文化和政治挑戰之外，推廣工業4.0模式還需克服幾項技術挑戰，包括：
1.集成新系統并對這些系統進行更多訪問，導致數據安全性問題大大增加。此外，專有生產知識也成為IT安全問題。
2.成功的信息物理通信需要高度的可靠性和穩定性，但很難實現和維護。
3.以較少的人力監管維持整個生產過程可能困難重重。
4.如何解決由于技術問題導致出現嚴重損失的生產中斷也需引起重視。
企業在確保其數據中心技術可用、安全的情況下，建立信息物理應用，不僅涉及軟件，還涉及工業機器以及工廠安全（工廠內每臺機器、設備和控制儀器都變成了終端設備）。因此實現這項行業構想似乎困難重重。所有這一切都需要在網絡上運行，這意味著全面實現這些革命性的變化，可能都是IT部門的工作。
工業4.0的應用性能管理比現在更為復雜。當一個傳統的軟件應用出現性能下降，或者變緩慢時，很難確定導致這個問題的原因。大部分企業已部署了一系列工具來監測和診斷這些問題，盡量避免半夜開電話會議，讓應用團隊和網絡團隊互相指責：應用團隊認為問題由網絡造成，而網絡團隊則通過檢索冗長的日志，力圖證明數據庫才是罪魁禍首。遺憾的是，對于許多此類事件的響應團隊來說，雖然有很多工具可以利用，機器人維修，但由于缺乏可視性，因而仍然無法完成診斷工作。
Gigamon可視化平臺
現在Gigamon可視化平臺可以很大程度上解決這種可視性缺乏問題。該平臺提供用戶交互的端到端視圖，不僅包含應用，還包含支持該應用的完整基礎架構。Gigamon可視化平臺能夠幫助IT部門利用診斷工具更有效解決應用性能問題。
想象一下就在不遠的將來，企業要求IT部門診斷信息物理系統下全自動流水線性能下降，或運行緩慢的原因。整個流水線和其所有的物理組件將成為新的應用，并帶來比傳統軟件應用復雜萬分的問題。
雖然看起來監測和管理工業4.0信息物理應用的工作量巨大，但其解決方案與傳統網絡的可視化解決方案基本一樣。在整個流水線和智能工廠網絡中設置監測點，Gigamon可視化平臺可以監測對運營商來說重要的數據變化，并智能幫助和增強監測和診斷工具，以應對可能出現的海量數據篩查。