特征工业4.0与智能制造
行业4.0：在投入数字化之前确定公司的目标

2018年9月6日—制造业的发展大致分为四个阶段。第一阶段是实现蒸汽动力机械化。第二步是大规模生产，引入了电力驱动的装配线。第三阶段加入了计算机和自动化的混合，第四阶段是引入信息物理系统，使制造业电脑化。这第四个阶段目前正在我们眼前演进，也就是我们通常所说的工业4.0。

“工业4.0”一词最初是由德国联邦政府在一项促进制造业电脑化的国家战略中创造的。它代表了迈向物联网、数据和服务的第四次工业革命。去中心化智能有助于创建智能对象网络和独立的过程管理，真实和虚拟世界的交互代表了制造和生产过程的一个至关重要的新方面。

其基本原理是，通过连接机器和系统，我们可以创建沿着价值链相互控制的智能网络。例如，机器将能够预测故障并自动触发维护过程，或者自组织物流以应对生产中的变化。

工业4.0技术包括许多当今的流行词汇，如大数据、高级分析、虚拟现实、云、物联网(IoT)和M2M(机器对机器通信)。在过去的十年中，随着世界各地的制造商认识到工业4.0的价值，这些技术席卷了全球。

听起来很棒，不是吗?未来的愿景是高效的、自动的制造过程可以自我监控，所以它们永远不会出错。

将暂停

很少有人会对这一设想提出批评，但在这场工业革命的原则的实施方式上，出现了一个问题。工业4.0的潜力是如此巨大，以至于许多急于采用该技术的公司都没有先弄清楚他们想要实现的根本目标，以及他们想要解决的主要问题。

如果在踏上通往工业4.0的道路之前没有回答这两个问题，那么接下来的道路就会变得不清晰，许多公司就会迷失方向。数字转型所需的关键技术会导致任何公司的业务流程发生根本性变化，在实施这些变化之前，需要对这些变化进行讨论和理解。

例如，企业中的关键利益相关者需要考虑公司的文化，以及如何帮助各级员工应对变化。这包括克服人类构成中普遍存在的不愿意改变的现象，以及培训员工以确保他们有资格使用升级后的工厂。一旦实现数字化，就需要对继续就业做出保证，或者，如果升级可能导致裁员，公司管理层需要决定是否可以在新系统中重新部署人员（通常是这样），或者是否需要解雇他们。

工业4.0：它是朋友还是敌人？

采用工业4.0涉及IT部门的承诺和充分的资源分配，以确保建立和维护必要的连接，并避免任何可能导致昂贵生产中断的IT障碍。网络物理系统、大数据分析和云计算等现代信息和通信技术将有助于及早发现缺陷和生产故障，从而实现预防，提高生产率、质量和敏捷性，具有显著的竞争价值。然而，随着越来越多的数据库迁移到云上或与云连接，安全问题通常被认为是全面采用新技术的障碍，确保所有数据库都得到充分保护非常重要。

一些软件技术需要移动和/或复制历史数据或其他数据源。这就产生了外部数据安全和数据的内部验证方面的问题。如果已验证的数据库重复，是否需要重新验证?这些对IT和其他资源的额外消耗需要加以考虑和讨论——有时可以采用替代方法来避免这些问题，但仍允许公司继续推进数字化。

对于关键的M2M，新技术需要可靠和稳定，并且需要满足相关行业的任何适用法规。

当然，这一可观投资的经济效益需要被证明是合理的，并且应该估计每个阶段的预期投资回报(ROI)。需要对投资进行优先排序，以确保那些提供最大ROI的投资首先得到实施，所有的变化都需要基于战略计划，以使公司处于有利地位，或至少在未来保持当前有利的市场地位。

持续过程验证：一个制药案例研究

制药业是监管最严格的行业之一，为展示数字化的最佳方法提供了一个很好的机会。药品的开发、测试、制造、包装、营销、储存、分销和使用的每一个方面都受到审查——在每个阶段，数据都被捕获、分析和报告。

制药公司通常采用连续工艺验证(CPV)，通过CPV，产品生产过程中产生的所有数据都可以根据监管指南进行持续评估和验证，以确保这些工艺验证时的参数保持在文件记录的范围内。必须监控成百上千的变量，以验证它们仍然在为该工艺建立的规范范围内。这是工业4.0技术的理想应用。

数字化对CPV的贡献主要有四种方式。

1.分析学:统计过程控制(SPC)技术开发用于测量和评估过程稳定性和过程能力的数据收集计划和统计方法和程序。

2.基于风险的实时方法:验证生产满足所有关键质量属性和控制策略要求的材料的过程。

3.在线、在线或在线控制:监控过程性能和产品质量。

4.质量属性:来料、中料和成品。

有时，制药公司会发现与产品质量一致相关的挑战。数据分析技术通常可以用来解决这些问题，以改善他们的产品质量、制造过程和盈利能力。

例如，有一家制药公司的原料不符合标准，直到一批产品完成后才被检测出来。数据分析技术用于提供流程的单一仪表板视图，从输入的原材料到输出的产品（图2）。仪表板清楚地显示了关键参数，并实时报告了可能影响正在生产的产品的任何问题。一个简单的绿色/红色仪表板使操作员能够快速、轻松地看到哪些参数需要注意，因此任何问题都可以在影响产品质量或导致停机之前得到处理。该项目成功的基础是，已经制定、解决并完成了一个明确的目标，使公司以一种有用且富有成效的方式走上了工业4.0的道路。

数字化的其他好处包括持续保证过程控制和数据分析能力，以快速检测与预期参数限值的任何偏差。自动监测和控制使制药公司能够提供根据监管指南验证的连续数据，帮助他们遵守与其行业相关的严格要求。

该技术还能自动生成年度报告，或监管机构现场检查所需的报告，每年可能节省数百个工时。

数字化之路

我们的世界正变得越来越数字化，这可能是一件好事——可以提高效率、提高质量，并帮助企业遵守日益增长的数据相关监管要求。然而，在开始迈向工业4.0之旅之前，企业需要停下来考虑一下实践的目标，并设定明确的目标，指导他们成功地实施新技术。技术并不短缺，但在你最需要的领域，选择一种能够对你的公司产生最大积极影响的技术，显然是一个至关重要的决定。

通过为每个活动创建一个带有具体里程碑的循序渐进的过程，可以确定如何进行技术选择。这应是一项有相关成员参与的团体运动。第一步是确定你希望解决的问题和遇到的挑战。其次，确定团队。谁有技术专长来确定重要参数?IT将如何帮助访问关键数据源?然后看看相关人员和技术。需要什么样的人才和技术?例如，如果希望最大化现有技术和数据源，哪些平台与当前设备兼容并可扩展?最后，从一个试点项目开始并完善它的实施，这将加速推广到其他站点。 All of these steps can help you to avoid potential problems and set your company on its path to Industry 4.0.

Peter Guillfoyle是西北分析公司（Northwest Analytics）的营销副总裁，该公司是一家针对工业4.0的制造业分析解决方案提供商。

这篇文章最初发表在2018年9月的生产自动化。