2018 年，世界经济论坛 (WEF) 和麦肯锡公司估计，到 2025 年，工业 4.0 将为制造商和供应商提供 3.7 万亿美元的价值创造潜力。但那是在工业数字化转型经历 2020 年的新冠肺炎疫情考验之前。麦肯锡去年的一项调查发现，工业 4.0 技术的早期采用者在疫情期间表现更好，尽管数字化的成功门槛已经从增加价值提高到在艰难环境下开展运营。疫情为工业 4.0 转型留下了至关重要的教训。
由数据驱动的转型
工业 4.0 的前身围绕着计算机的应用、IT 基础设施的建设以及在装配线上使用自动化来改造制造业。这种 IT 和半自动机器的实施方案开始产生“暗数据”，这些信息被忽视或删除，直到最终有工具可以分析它们并揭示新的情报。
工业 4.0 实现的智能工厂不仅仅是硬件，如先进的传感器，而是分析生产数据，并将其与整个供应链上的类似智能相结合。
以前的工业革命是在蒸汽、电力和计算机的基础上建立的，但这次是从数据开始的：在有用的地方收集数据，在需要的地方发送数据，对所有数据进行分析，并利用新的智能来实现更好的决策。这样一来，就能够对制造和其他业务流程进行控制，使它们高效而具有复原力。
工业 4.0 的支柱
工业 4.0 的四个基本支柱是传感器、连接性、数据存储和处理（图 1）。这些功能块可能是各种设备、独立设备或嵌入式算法的一部分，形成智能工厂的更大定制设置。
传感器：传感器是获取信息和生成代表性数据的点。它们进行测量并帮助监测流程。传感器模块可以添加到现有设备中，也可以嵌入到新的智能机器中。
由于智能传感器会产生大量的实时数据，并且在运行过程中任何一点的许多问题都需要立即控制，因此智能传感器和车载计算资源的使用越来越多（图 2）。例如，将电子元件拾取并放置到印刷电路板上这样的应用就得益于对变化的测量和即时的纠正。
连接性：虽然用于流程监测的传感器早已存在，但工业 4.0 通过增加连接性扩展了信息的力量。工业物联网 (IIoT) 提供在安全企业网络中利用机器对机器通信 (M2M) 的机会。例如，发现由于组装电路板上的焊接缺陷而导致的开路。这可以传送到上游，在那里可以调整新的助焊剂的量或改变回流焊机内的温度以解决这些缺陷。
连接性还将相关信息带出工厂车间，使制造执行系统 (MES) 与企业资源规划 (ERP) 系统相集成。实时数据流有助于优化生产、原材料库存以及从供应商到客户的整个运营。
5G 技术的引入解决了因大量数据无法全部驻留在传感器边缘而导致的一些吞吐量问题。5G 模块使得在网络中作为节点添加和管理现有传感器变得灵活而简单。
数据存储：如果说情报是财富，那么数据就是衡量和交易情报的货币。由于当今的制造设备布满了传感器，因此必须根据可能需要的位置、可能需要的时间和目的对它们生成的数据进行分类和组织。
如上所述，智能传感器可以在边缘存储一些数据，以便在本地更好地处理这些数据，并实现持续调整，通常是对整个制造流程的一小部分进行调整。然而，出于流程建模和开发的目的，必须组合整个流程中生成的大量数据。因此，企业必须决定哪些信息驻留在现场数据中心，哪些信息可以更好地存放在远程云中，以便与 ERP 信息一起挖掘。这最终会推动硬件决策，例如对可在制造环境中运行的闪存的投资。
数据分析：需要进行数据分析，以便为更好的决策提供情报。虽然嵌入式机器学习 (ML) 算法使得在机器上做出关键的实时决策成为可能，但并非所有决策都必须实时做出，也不是所有决策都与控制单个设备有关。
例如，在晶圆厂开发新的蚀刻配方时，分析从上游光刻到下游晶圆级关键尺寸 (CD) 计量的所有数据，有助于揭示流程控制，从而更好地进行流程建模。只要有足够的数据进行分析，就可以开发数字孪生（真实世界系统的虚拟副本），进行流程模拟和优化以及实时决策和控制。这不仅会提高运营效率，还会加快研发，并且和晶圆厂的情况一样，显著减少计量和测试的时间和费用。
因此，工业 4.0 的技术块不仅包括传感器等硬件，还包括 ML 和人工智能 (AI) 等软件，可以将数据转化为洞察力，并将洞察力转化为决策，以快速调整流程和运营。
通过反馈环路增加价值
多年来，消费电子 OEM 价值链已经得到优化，使合同制造成为生产网络的一部分，以较低的成本基础提供大批量的子组件。产品生命周期缩短、工资上涨、竞争加剧以及疫情都给这些网络带来了压力。
数字技术使非关键员工可以在家工作，增强/虚拟现实 (AR/VR) 等高级解决方案，以及对流程数据的远程访问，确保了运营和员工培训不受干扰。
在正常情况下，通过基于智能传感器的质量控制 (QC) 实施的闭环控制系统可以及早检测任何流程偏差，进行根本原因分析并实施自动纠正，从而减少浪费并提高产量。
在整个供应链和交付链中对部件和产品进行数字跟踪，可以实现高效的部件移动、库存管理和仓储，从而带来显著的成本效益。产品生命周期中的可追溯性还通过组件替换和设计迭代，检查造假情况、缺陷分析和产品改进。
工业 4.0 的反馈环路超越了传感器，因为共同的信息线将人和机器；设计、制造和分销；以及原始设备制造商、供应商和合作伙伴整合到一个循环经济中。
评估智能就绪性
疫情在 2020 年 9 月推动了全球智能产业就绪指数 (SIRI) 倡议的发布，这是世界经济论坛 (WEF) 和新加坡经济发展局 (EDB) 的合作项目。该倡议旨在将 SIRI 作为工业 4.0 基准测试和转型的国际标准。
SIRI 包含一个框架和各种工具，可帮助启动、扩展和维持数字化转型。该框架由三层组成，共同发挥工业 4.0 的全部潜力。
- • 流程层涵盖运营、供应链和产品生命周期的整合。
- • 技术领域包括车间、工厂和企业层面的自动化、连接性和智能。
- • 最后，组织层涉及人才准备、结构和管理，以评估员工队伍发展、领导力、公司间和公司内协作以及战略和治理。
《2022 年制造业转型洞察》报告发现，半导体和电子等行业在数字化方面领先于其他行业，这一点并不令人惊讶。它从 SIRI 的“同类最佳”成就中 发现了一个关键的观点：成功的公司非常重视工厂连接性，以更好地利用数据来生成见解和做出实时决策，这就是智能工厂中的“智慧”。
借助 Arrow 变得更智能
工业 4.0 的目标是对流程实施自动、智能、实时的控制，这依赖于持续的流程数据的可用性。硬件和软件是确保数据生成、数据安全保存、数据分析以做出决策以及通过流程控制执行决策的工具。
Arrow 在企业计算解决方案（最大的电子元件产品组合）和 Arrow 智能解决方案（包括设计服务）领域拥有庞大的合作伙伴生态系统，可以帮助快速高效地构建智能设施资源。