在工業(yè)4.0時代，消費者可以依個人需求決定產(chǎn)品，并直接與工廠溝通，而工廠會朝智能工廠(SmartFactory)邁進，并發(fā)展“隨選生產(chǎn)”，實時制定生產(chǎn)計劃，以達到消費者個人的需求(即便只有一張訂單和一個產(chǎn)品)，這整個發(fā)展需要智能網(wǎng)實系統(tǒng)(Cyber-PhysicalSystem，簡稱CPS)及物聯(lián)網(wǎng)(InternetofThings，簡稱IoT)相關(guān)軟硬件及基礎(chǔ)設(shè)施的配合，以開創(chuàng)人機和諧共存的環(huán)境，使傳統(tǒng)制造業(yè)變得更智能化與更有效率，相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)包括有：物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)、云端運算和網(wǎng)絡(luò)安全等，這些關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展同時代表著無限商機與挑戰(zhàn)。
物聯(lián)網(wǎng)：工業(yè)4.0的核心
物聯(lián)網(wǎng)(IoT)是工業(yè)4.0的核心基礎(chǔ)。根據(jù)BIIntelligence估計，到2017年連網(wǎng)硬件出貨量將超越智能手機，而世界經(jīng)濟論壇(WEF)預(yù)測2020年將會有300億臺設(shè)備連接到物聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)潛藏商機超過1兆美元。而什么是物聯(lián)網(wǎng)？簡單地說，是指每個物品、人或生物，都會有一個唯一標識符，通過感測系統(tǒng)與外圍組件，如：無線射頻辨識(RadioFrequencyIDentification，簡稱RFID)、傳感器、嵌入式系統(tǒng)、計算機視覺設(shè)備…等收集信息，再經(jīng)由互聯(lián)網(wǎng)傳遞信息，人或是機器就可以依據(jù)收集到的數(shù)據(jù)進行分析與決策，進而控制已經(jīng)連上網(wǎng)絡(luò)的物體，執(zhí)行決策的任務(wù)，連上物聯(lián)網(wǎng)的物體間也可以互相溝通與協(xié)作，物聯(lián)網(wǎng)軟硬件的蓬勃發(fā)展，讓工業(yè)4.0的智能網(wǎng)實系統(tǒng)(CPS)及智能工廠的實現(xiàn)更進一步。物聯(lián)網(wǎng)的主要技術(shù)包括：RFID、有線及無線傳感器等負責收集數(shù)據(jù)的感測技術(shù)與硬件，以及ZigBee、IEEE802.15.4、WirelessHART等通訊協(xié)議或是802.11、Wi-Fi、4GLTE等行動通訊協(xié)議等網(wǎng)絡(luò)相關(guān)技術(shù)及網(wǎng)通設(shè)備。
工業(yè)4.0關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展蘊含著無限商機與挑戰(zhàn)
人工智能：工業(yè)4.0的腦神經(jīng)
人工智能(ArtificialIntelligence，簡稱AI)最早是在1956年Dartmouth學會上提出，系指由人工制造出來的系統(tǒng)所表現(xiàn)出來的智能。美國學者預(yù)測，2045年機器的智慧將超過人，但其實機器擁有過人的智慧并不乏先例，在1989年IBM的超級計算機“深藍”即戰(zhàn)勝了西洋棋棋王，而Google的人工智能系統(tǒng)AlphaGo在2016年也打敗韓國的世界圍棋棋王。人工智能涵跨計算器與信息、數(shù)理邏輯、控制與自動化理論、仿生學、生物學、認知心理學、經(jīng)濟學和哲學等多門學科，以及知識獲取、推理、搜尋和數(shù)學優(yōu)化、類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學習、知識處理系統(tǒng)、計算機視覺、智能機器人…等研究，人工智能的深度學習與專家系統(tǒng)的建立將帶動工業(yè)4.0的深度發(fā)展。
大數(shù)據(jù)及云端運算：工業(yè)4.0的關(guān)鍵支撐
大數(shù)據(jù)(BigData)又稱海量數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)源可能是過去人工或機器記錄的數(shù)據(jù)，或物聯(lián)網(wǎng)硬件不斷產(chǎn)生的實時數(shù)據(jù)，也可能是已經(jīng)存在互聯(lián)網(wǎng)上的信息，數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量會一直產(chǎn)生或更新，而形成海量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)大并無實質(zhì)意義，智能化制造的關(guān)鍵技術(shù)在大數(shù)據(jù)的分析，也是機器深度學習的關(guān)鍵技術(shù)，其重點在于預(yù)測，利用數(shù)據(jù)探勘的技術(shù)，在海量數(shù)據(jù)中找到原本不易發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián)性或是經(jīng)驗，以快速累積經(jīng)驗值，并做出精準的預(yù)測與決策。
大數(shù)據(jù)與云端運算相輔相成。美國國家標準與技術(shù)研究院(NIST)將云端運算定義為：云端運算是一種模式，能方便且隨需求應(yīng)變地通過連網(wǎng)存取廣大的共享運算資源(如網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、儲存、應(yīng)用程序、服務(wù)等)，并可通過最少的管理工作與服務(wù)供應(yīng)者互動，快速提供各項服務(wù)。在云端運算里基本可分為公有云及私有云，一般來說，大企業(yè)會建立私有云，建設(shè)“網(wǎng)絡(luò)儲存服務(wù)器”(NetworkAttachedStorage，簡稱NAS)，自己控管企業(yè)內(nèi)部所有的數(shù)據(jù)，而中小企業(yè)或個人則大多會使用公有云，如：免費的百度云、Dropbox、Google、Amazon以量計價的公有云端服務(wù)等，未來的云端運算發(fā)展，由于海量數(shù)據(jù)在云端進行儲存與運算，因此，網(wǎng)絡(luò)安全對于大數(shù)據(jù)及云端運算而言，將具有極關(guān)鍵之地位，更是讓工業(yè)4.0的發(fā)展，可以無后顧之憂的重要支撐。
工業(yè)4.0的關(guān)鍵技術(shù)，包括：物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)與云端運算等，已全面應(yīng)用在我們的日常生活及制造業(yè)，除了促進傳統(tǒng)制造業(yè)智能化生產(chǎn)，提升產(chǎn)業(yè)競爭力，也逐漸改善人們的生活，滿足消費者客制化，面對未來工業(yè)4.0的浪潮，我們應(yīng)及早認識與學習工業(yè)4.0的關(guān)鍵技術(shù)，并有效地整合與運用，以在工業(yè)4.0時代占有一席之地。
物聯(lián)網(wǎng)：工業(yè)4.0的核心
物聯(lián)網(wǎng)(IoT)是工業(yè)4.0的核心基礎(chǔ)。根據(jù)BIIntelligence估計，到2017年連網(wǎng)硬件出貨量將超越智能手機，而世界經(jīng)濟論壇(WEF)預(yù)測2020年將會有300億臺設(shè)備連接到物聯(lián)網(wǎng)，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)潛藏商機超過1兆美元。而什么是物聯(lián)網(wǎng)？簡單地說，是指每個物品、人或生物，都會有一個唯一標識符，通過感測系統(tǒng)與外圍組件，如：無線射頻辨識(RadioFrequencyIDentification，簡稱RFID)、傳感器、嵌入式系統(tǒng)、計算機視覺設(shè)備…等收集信息，再經(jīng)由互聯(lián)網(wǎng)傳遞信息，人或是機器就可以依據(jù)收集到的數(shù)據(jù)進行分析與決策，進而控制已經(jīng)連上網(wǎng)絡(luò)的物體，執(zhí)行決策的任務(wù)，連上物聯(lián)網(wǎng)的物體間也可以互相溝通與協(xié)作，物聯(lián)網(wǎng)軟硬件的蓬勃發(fā)展，讓工業(yè)4.0的智能網(wǎng)實系統(tǒng)(CPS)及智能工廠的實現(xiàn)更進一步。物聯(lián)網(wǎng)的主要技術(shù)包括：RFID、有線及無線傳感器等負責收集數(shù)據(jù)的感測技術(shù)與硬件，以及ZigBee、IEEE802.15.4、WirelessHART等通訊協(xié)議或是802.11、Wi-Fi、4GLTE等行動通訊協(xié)議等網(wǎng)絡(luò)相關(guān)技術(shù)及網(wǎng)通設(shè)備。
工業(yè)4.0關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展蘊含著無限商機與挑戰(zhàn)
人工智能：工業(yè)4.0的腦神經(jīng)
人工智能(ArtificialIntelligence，簡稱AI)最早是在1956年Dartmouth學會上提出，系指由人工制造出來的系統(tǒng)所表現(xiàn)出來的智能。美國學者預(yù)測，2045年機器的智慧將超過人，但其實機器擁有過人的智慧并不乏先例，在1989年IBM的超級計算機“深藍”即戰(zhàn)勝了西洋棋棋王，而Google的人工智能系統(tǒng)AlphaGo在2016年也打敗韓國的世界圍棋棋王。人工智能涵跨計算器與信息、數(shù)理邏輯、控制與自動化理論、仿生學、生物學、認知心理學、經(jīng)濟學和哲學等多門學科，以及知識獲取、推理、搜尋和數(shù)學優(yōu)化、類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學習、知識處理系統(tǒng)、計算機視覺、智能機器人…等研究，人工智能的深度學習與專家系統(tǒng)的建立將帶動工業(yè)4.0的深度發(fā)展。
大數(shù)據(jù)及云端運算：工業(yè)4.0的關(guān)鍵支撐
大數(shù)據(jù)(BigData)又稱海量數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)源可能是過去人工或機器記錄的數(shù)據(jù)，或物聯(lián)網(wǎng)硬件不斷產(chǎn)生的實時數(shù)據(jù)，也可能是已經(jīng)存在互聯(lián)網(wǎng)上的信息，數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量會一直產(chǎn)生或更新，而形成海量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)大并無實質(zhì)意義，智能化制造的關(guān)鍵技術(shù)在大數(shù)據(jù)的分析，也是機器深度學習的關(guān)鍵技術(shù)，其重點在于預(yù)測，利用數(shù)據(jù)探勘的技術(shù)，在海量數(shù)據(jù)中找到原本不易發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián)性或是經(jīng)驗，以快速累積經(jīng)驗值，并做出精準的預(yù)測與決策。
大數(shù)據(jù)與云端運算相輔相成。美國國家標準與技術(shù)研究院(NIST)將云端運算定義為：云端運算是一種模式，能方便且隨需求應(yīng)變地通過連網(wǎng)存取廣大的共享運算資源(如網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、儲存、應(yīng)用程序、服務(wù)等)，并可通過最少的管理工作與服務(wù)供應(yīng)者互動，快速提供各項服務(wù)。在云端運算里基本可分為公有云及私有云，一般來說，大企業(yè)會建立私有云，建設(shè)“網(wǎng)絡(luò)儲存服務(wù)器”(NetworkAttachedStorage，簡稱NAS)，自己控管企業(yè)內(nèi)部所有的數(shù)據(jù)，而中小企業(yè)或個人則大多會使用公有云，如：免費的百度云、Dropbox、Google、Amazon以量計價的公有云端服務(wù)等，未來的云端運算發(fā)展，由于海量數(shù)據(jù)在云端進行儲存與運算，因此，網(wǎng)絡(luò)安全對于大數(shù)據(jù)及云端運算而言，將具有極關(guān)鍵之地位，更是讓工業(yè)4.0的發(fā)展，可以無后顧之憂的重要支撐。
工業(yè)4.0的關(guān)鍵技術(shù)，包括：物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)與云端運算等，已全面應(yīng)用在我們的日常生活及制造業(yè)，除了促進傳統(tǒng)制造業(yè)智能化生產(chǎn)，提升產(chǎn)業(yè)競爭力，也逐漸改善人們的生活，滿足消費者客制化，面對未來工業(yè)4.0的浪潮，我們應(yīng)及早認識與學習工業(yè)4.0的關(guān)鍵技術(shù)，并有效地整合與運用，以在工業(yè)4.0時代占有一席之地。
