Analyser av stora data och AI: Industri 4.0 innebär att stora mängder data samlas in från olika källor, t.ex. IoT-enheter, fabriksutrustning, väder- och trafiktillämpningar samt ERP- och CRM-system. Dessa data analyseras i realtid med hjälp av artificiell intelligens och maskininlärning, vilket leder till förbättrat beslutsfattande och automatisering i alla delar av försörjningskedjehanteringen, inklusive upphandling, FoU och teknik, förvaltning av företagstillgångar (EAM), logistikhantering, tillverkning och planering av försörjningskedjan.
Horisontell och vertikal integration: Industri 4.0 bygger på både horisontell och vertikal integration. Horisontell integration kopplar samman processer i en större skala, inklusive flera anläggningar och hela leveranskedjan. Vertikal integration förenar å andra sidan alla nivåer i organisationen, så att data kan flöda sömlöst från översta våningen till produktionsgolvet och vice versa. Detta resulterar i ett tätt integrerat system där produktionen är nära kopplad till andra affärsprocesser som forskning och utveckling, försäljning och marknadsföring, kvalitetssäkring och andra avdelningar, vilket bryter ner barriärerna i form av data- och kunskapssilos.
Molntjänster: Molntjänster är en viktig del av industri 4.0 och digital omvandling och möjliggör en mängd framsteg. I dag sträcker sig molntekniken långt bortom de traditionella fördelarna, såsom snabbhet, skalbarhet, kostnadseffektivitet och lagring. Den fungerar som en hörnsten för banbrytande teknik, inklusive AI och sakernas internet, och ger företag möjlighet att driva innovation. Molnet fungerar som hem för de data som driver industri 4.0-tekniken, och de cyberfysiska systemen som utgör kärnan i industri 4.0 använder molnet för kommunikation och samordning.
Förstärkt verklighet (AR): Integreringen av förstärkt verklighet, en teknik som blandar digitalt innehåll med den fysiska miljön, är en central aspekt av industri 4.0. AR gör det möjligt för anställda att få tillgång till IoT-data i realtid, digitaliserade delar, utbildningsinnehåll, reparations- eller monteringsinstruktioner med mera genom smarta glasögon eller mobila enheter, helt enkelt genom att titta på ett fysiskt objekt, t.ex. utrustning eller en produkt. Trots att AR befinner sig i ett begynnande skede har den betydande konsekvenser för underhåll, service och kvalitetssäkring samt för teknikernas utbildning och säkerhet.
Industriellt sakernas internet (IIoT): Industrin sakernas internet i industri 4.0 är så viktig för industri 4.0 att de två begreppen ofta används omväxlande. Majoriteten av de fysiska objekten i anslutna fabriker, inklusive enheter, utrustning, maskiner, robotar och produkter, är utrustade med sensorer och RFID-taggar som ger realtidsdata om deras tillstånd, prestanda och plats. Denna teknik gör det möjligt att företag inom industri 4.0 att optimera sina leveranskedjor, snabbt utforma och ändra produkter, undvika driftstopp, ligga steget före konsumenttrender, övervaka produkter och lager och mycket mer.
Additiv tillverkning/3D-utskrift: Additiv tillverkning, även känd som 3D-utskrift, är en viktig teknik för industri 4.0. 3D-utskrift, som ursprungligen användes som ett verktyg för snabb prototypframställning, har nu utökat sitt användningsområde till att omfatta massanpassning och decentraliserad tillverkning. Med den här tekniken kan delar och produkter lagras som konstruktionsfiler i virtuella lager och tillverkas på begäran vid användningsstället, vilket minskar både transportavstånd och kostnader.
Autonoma robotar: Industri 4.0 inleder en ny era av autonoma robotar. Dessa robotar är utformade för att utföra uppgifter med begränsad mänsklig inblandning och finns i olika storlekar och funktioner, från drönare som skannar inventarier till autonoma mobila robotar för plockning och placering. Utrustade med avancerad programvara, AI, sensorer och maskinseende kan dessa robotar ta sig an komplexa och känsliga uppgifter och kan bearbeta, analysera och reagera på information som de får från sin omgivning.
Simulering/digitala tvillingar: En digital tvilling är en virtuell representation av en fysisk maskin, produkt, process eller system som baseras på data som samlas in från IoT-sensorer. Som en viktig aspekt av industri 4.0 ger den företag möjlighet att få större insikter, utvärdera och optimera effektiviteten och underhållet av industriella system och produkter. Till exempel kan en anläggningsoperatör använda en digital tvilling för att lokalisera en problematisk komponent, förutse potentiella problem och öka tillgängligheten.
Cybersäkerhet: I industri 4.0-eran, där uppkoppling och användning av stora datamängder ökar, är starka cybersäkerhetsåtgärder avgörande. Genom att anta en Zero Trust-strategi och använda innovativ teknik som maskininlärning och blockchain kan organisationer effektivisera upptäckt, förebyggande och svar på säkerhetshot, vilket minskar risken för dataintrång och säkerställer sömlös verksamhet i sina nätverk.
Edge computing (datorisering i utkanten): Behovet av omedelbar respons i produktionsverksamheten kräver att viss dataanalys utförs vid källan, den så kallade "kanten". Detta minskar fördröjningen från det att data genereras till dess att ett svar behövs. Om till exempel ett säkerhets- eller kvalitetsproblem identifieras kan det krävas snabba åtgärder med utrustningen, och det kan ta för lång tid att skicka data till företagets moln och tillbaka till fabriksgolvet, vilket är beroende av nätverkets tillförlitlighet. Edge computing säkerställer också att data förblir nära sitt ursprung, vilket minskar risken för säkerhetsöverträdelser.
