工业4.0晴雨表之二：数字孪生体等技术评估

因此，怪不得受访者认为ESB是工厂、设备和系统之间进行通信的最普遍的解决方案。ESB解决方案是连接新技术和现有IT系统与物联网的通信层。ESB在汽车行业的使用比其它参照行业更为普遍。这是因为汽车OEM的IT基础架构更复杂，对连接性的需求更高。

自治的工厂和流程也可以基于非集中式的机器互通信，但其实施程度低于ESB。这是因为机器互通信的复杂度更高，需要在生产环境的智能系统中针对特定案例进行收益分析等额外的技术工作。因此企业目前更喜欢采用ESB直接进行机对机通信，以作为利用现有数据材料的盈利方式。

自动化和自治系统评价分为：

- 工厂、设备和系统通过互联网(机对机)进行自动的互通信。

- 工厂、设备和系统通过ESB系统进行相互通信。

- 使用自治自组织的机器和机器人。

- 生产、仓储和物流业务流程能够自治应对变化，自治控制和自我改进。

我们的工厂、设备和系统通过企业服务总线相互通信。

但完全实现机对机通信在财务上不太可行，这也有一些经济方面的考虑。

工业4.0中的模块化生产是基于独立响应的流程，以及自组织的机器和机器人。值得注意的是，在这种情况下流程显示出的自治性比机器更高。但令人怀疑的是，这些答案在其背景下是否真的与自主决策有关，或者受访者认为无人驾驶交通系统是自主的。事实上，无人驾驶汽车的系统通常只是沿着特定的编程路线移动，从而以自动化的方式运行，但它不是自主的。

数字化生产技术

为了提高灵活性，以及加快动态生产环境中的响应速度，使用数字化生产技术是非常重要的。这一术语适用于基于数字化输入的新生产流程技术，例如传感器数据和3D模型。

实现程度最高的场景是工厂的远程控制。由于目前自动化水平非常高，尤其是在汽车行业，而且这种类型的控制技术在某种程度上是标准化的，因此其高价值是合理的。

数字化生产技术评价分为：

- 使用模块化生产技术来增加生产的灵活性和敏捷性。

- 再生产中集成了增材制造方法，例如零部件的3D打印。

- 工厂和机器可以与其它工厂和系统相集成，并协同工作。

- 工厂和机器都可以通过软件进行远程控制。

值得注意的是，增材制造往往很少见。无法频繁实施采用的其中一个主要原因是成本仍然太高。这意味着增材制造方法仅限于个别情况，例如高度定制的车辆零部件、需求量很低或特殊用途的零件备件。由于本次调查中的企业主要是从事大规模生产的行业，因此这种情况是正常的。

工厂和机器的相互集成，以及模块化生产技术的使用，是模块化生产系统的进一步条件。考虑到自主自治系统的实现程度较低，集成工厂和自治生产技术的价值相对较高。

数据分析

数据分析涵盖了可以存储和分析大量非结构化数据以优化流程的方法和技术，例如预测性维护解决方案。这可能涉及使用统计相关性分析和机器学习方法，例如神经网络分析。

只有37%的受访者表示正在部分采集和分析孤立的工厂数据和来自整个价值链的数据，尽管复杂性和信息需求的增加可能意味着整个供应链的数据分析价值更低。这是令人惊讶的，因为这表明供应链的相关部分已经提供了大量数据。

值得注意的是，中央数据平台的使用率非常低，36%的受访者表示没有使用，只有21%的使用率。这就可以得出：价值链上的工厂数据仅存储在孤岛中，不能集中使用。这就极大地限制了灵活性，以及潜在应用场景方案的可能性。

此外值得注意的是，关于业务和设备数据的集中采集及其可用性，IT部门的员工和业务部门的员工对此的看法大不相同。相比作出“充分使用”反馈的业务部门受访者，IT部门的受访者反馈对此类数据的使用频率更高是他们的两倍多。

数据分析评价分为：

- 运行一个中央数据平台，整合自身价值链的所有参与者，为各方提供数据。

- 不断采集和分析价值链中的核心数据。

- 集中采集工厂和机器的所有操作和运行数据，并可以随时进行分析。

- 工厂和机器会发送其运行和操作数据，可以独立出发任何维护需求的信号(即状态监控)

工厂和机器的所有操作数据和机器数据都被集中采集，并可以随时进行分析。

（编辑：核心网）

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