工业4.0模式：如何通过工控工业以太网技术破解制造业危机的秘密？
近年来，制造业面临着新一轮危机，一方面人力和材料成本持续上涨，增加了工厂的生产成本。另一方面，产品的更新越来越快，库存很有可能引发更大的风险。因此制造业需要一种全新的模式，而最新提出的工业4.0模式，正是针对当前制造业的困境而生。
自金融危机以来，全球各国对制造业的重视上升了一个层次。制造业是每一个发达经济体的经济支柱，这包括生产加工、农产品和石油天然气等，是这些行业繁荣发展进而有了运输、电商等服务业。
过去，制造业经历了三次重要性改变。第一次工业始于英国，是蒸气动力推动了生产力和生产模式阶段性转变，然后第二次工业是以电力为基础的变革，而第三次是一场无声信息技术。而今天，我们正在经历第四次工作。
第四次工业也是就所谓的“智能化”，关于物理与数字世界融合的话题，它代表过去两百多年来的重大结构性变化。在这一过程中，不仅提升效率，而且实现价值转换到一个全新的水平，不再需要过多的人力劳动，而是使用自动化并实现更高价值转换。
未来竞争模式将发生改变，当廉价劳动力的优势消失时，对整个价值链进行模拟分析，将成为关键的一步。这包括创造收入、价值、成本、性能、服务和运营模式等在内，以支持企业建立强大价值链，并获得独特竞争优势。
供应商与客户紧密连接，在快速响应速度下满足个性化定制需求，同时快速提供材料并回款降低供应成本，从而释放整个生态系统财务压力。这对于减轻面临的人员及物料成本压力的企业来说尤其重要，因为他们可以利用先进自动化设备以及合理投资获取长期利益。
数字化技术改善资产效率
对于许多资产密集型产业，如采矿、电力、石油天然气以及公用事业，这些行业正在利用工业物联网和认知计算技术来改善运行效率。
例如，在石油天然气行业，大数据能够被用于预测性维护，并发挥出更重要作用，比如降低维护和运营费用，以及提升安全性的同时。
目前在物联网领域，有IBM（Maximo）、通用电气（Predix）、霍尼韦尔（Uniformance Suite）Uptake 和C3这样的公司都推出了相关资产管理工具。
IBM Maximo目标是在追踪分析车辆涡轮机及电梯设施；霍尼韦尔 Uniformance Suite能将工厂数据转化为可操作信息；通用电气 Predix则开发适用于用户自己的资产管理方案；Uptake 与罗罗合作对发动机进行管理；C3瞄准医疗交通公共服务领域等应用场景。
通过传感器收集结构化非结构化数据并利用分析模型识别偏差之前的问题，可以有效降低生产风险。在新型态下的设计软件还可以通过模拟检测产品设计材料用量安装方式是否符合要求。此外，还有沉浸式训练模拟器使操作员准备现场情况虚拟体验，即可减少调试时间验证设备配置是否正确识别错误。此类先进工厂设计软件加速从设计到交付周期，加速创新迭代速度成为未来的优势竞争力量之一。
