工业4.0现状

CanErdal拍摄的照片 基尔,杜塞尔多夫 行业4.0状态 2025年4月 主要作者 帕特里克·范登博斯切，尼尔·沃尔特斯 内容 1.引言 2.人工智能 3.高级机器人技术 4.3D打印 5.工业物联网（IIoT）6.数字孪生 7.云和边缘计算 8.AR/VR/可穿戴设备 9.5G 10.结论 2 KearneyXX/ID KearneyXX/ID 1.简介 3 工业4.0技术正在通过 自动化 流程，连接设备，并支持创新 行业4.0状态 3D打印 高级 机器人技术 人工 IIoT数字孪生 云 计算 增强/虚拟现实 5G 智能工业4.0技术 工业4.0在现代制造业中的特点 •物理信息系统涌现 系统和人工智能，使人类 人机通信 •机器人处理重复和低 释放人力资源的价值任务•增材制造实现敏捷和定制化生产•物联网和大数据实现实时机器监控和分析驱动决策 •数字孪生优化 制造流程几乎•云计算提供按需访问可扩展 计算资源 •增强现实/虚拟现实提供 互动体验用于员工协作 •5G提供超高速和低延迟连接，用于快速数据传输和改进网络 容量 采用工业4.0的优势 解 •提升了产品开发的质量、速度和效率•减少了营运资本•员工技能提升，工作积极性提高 •客户服务提升•提高弹性和敏捷性，尤其是在危机时刻•可持续发展和减少浪费 4来源：Kearney备注：IIoT是工业物联网。AI是人工智能。 来源：凯尔尼分析 KearneyXX/ID 底特律，密歇根州凯纳的数字模型工厂展示了互动式未来科技 生产仿真 线形和布局。 制造设置，展示行动中的创新可能性非详尽 定制端到端 规划工具允许数据驱动通过预测 规范性分析 可穿戴眼镜 创建一个增强 现实远程 挑选协作机器启人用 重复性的手动任务 自动化的。 启用 数字孪生 人工智能 提供顶楼至商店基于异常的地面报告仪表盘。 集成系统 启用端到端可追溯性。 维护支持。 互联工作者使用在线 平台为了标准化工作流与合规性。 集成照明系统 创建一个增强 现实toassistin 入职培训。 可穿戴设备被用于 和 顶置摄像头使用机器学习 人工智能 监视工作流程 以及标记偏差。 监控社交距离和员工访问 to 点。 物联网传感器是 分拣到灯拣选系统提供一个视觉提示并且提供内置质量 保护。 整层启用生产 人工智能和视频捕捉 竞争对手品牌 智能工具工作在 同上和谐 工作站。 创建可扩展的训练为熟练工人。 模块化 生产实现生产 灵活性 高级分析是在进行 to 可以生成 AI/ML技术 想法处理参数 优化工艺收率。 数据云。 过程。 5 注释：AI是人工智能。ML是机器学习。 来源：凯尔尼分析 KearneyXX/ID 工业4.0可以使公司增强对宏观经济不确定性的抵抗力 宏观经济因素 劳动力短缺 启示冲击强度 –由于可用员工减少，公司将越来越转向 自动化技术（如机器人和人工智能）以维持或提升生产力。 –这也将减少对人工的依赖，从而建立对未来劳动力短缺的韧性。 贸易政策 地缘政治冲突 –随着公司面临更高的关税和限制，许多可能 选择将制造业迁回国内，由工业4.0促进高效化房屋生产使这一举措更加可行和经济。 –通过投资自动化和智能制造，公司可以扩大本地生产能力，减少对进口的依赖最小化制裁的影响。 –公司可能转向本地采购以降低风险 与第四次工业革命相关的国际供应链技术使得更小、更敏捷的发展成为可能 能够快速适应本地市场需求的生产设施。 6 6 注意：AI是人工智能 来源：凯尔尼分析 高中等低 传说 KearneyXX/ID 工业4.0可以允许公司通过提高效率、减少浪费和最小化运营成本来控制成本 宏观经济因素 启示 冲击强度 通货膨胀 –为应对持续的通货膨胀，公司可以借助工业4.0 自动化和预测性维护等技术来增强效率，减少浪费，并最小化运营成本。 –工业四.0或有助于制造商优化原材料的利用材料和能源，从而实现显著节约。 技能差距 –制造商可以提供沉浸式培训体验给工厂楼面工人使用I4.0工具进行动手实践，与真实机械相关的风险。–公司可以投资协作技术，例如协作机器人 那些可以与人工操作员协同工作并提高生产力的无需要求广泛的技术专业知识。 7 高 中等 低 传说 7 来源：凯尔尼分析 KearneyXX/ID KearneyXX/ID 2.人工智能 8 制造商日益增长的对降低运营成本的需求增强 运营效率需要采用人工智能 +28% 8.3 全球人工智能在制造业市场按地区划分 （十亿美元，2020–2025） 11.1 37% 全球制造业人工智能市场按应用划分 （十亿美元，2020–2025） 11.1 40% 3.2 34% 28% 26%7% 5%5% 4.0 35% 28% 26%7% 4% 5.0 35% 28% 26% 6% 7% 6.3 36% 28% 26% 4% 36% 27% 27% 6%4% 27% 27% 6% 4% 17% 25% 38% 3.2 22% 14% 23% 20% 20202021 2022 2023 2024 2025 2020 预测性维护和机器检查 2025 质量控制 亚太北美洲 欧洲南美洲 MEA 生产计划 其他人 •促使人工智能采用的生长因素包括不可预测的客户 需求，大数据、机器人和计算机视觉技术的使用越来越多，以及数据量的指数级增长， 预测分析以及战略和实时优化。 •对于2023–2028年，预测性维护增长25%，质量控制增长16%，生产计划和其它增长18%。 •亚太地区是制造中心，展览规模增长了30% 2020年至2025年。 •汽车和电子产品是领先的类别 中国，印度，日本，韩国和大洋洲。 •高人口需求要求提高生产力, 导致智能技术的集成。 9备注：AI是人工智能。由于四舍五入，百分比可能无法精确计算。 来源：Technavio；Kearney分析 KearneyXX/ID 一个人工智能赋能的未来在 制造是 比我们更近想象；物联网增殖将会 带给未来美国今天 微型工厂 高效、经济实惠，可持续的 高度自动化且先进，使用更小设备和更少的空间来创建专门的低销量定制产品 错综复杂的 物联网和人工智能分析数据，创新效率并优化工作流程。 无人工厂 高性价比，提高生产力以及安全 启用完全自动化系统可以启用执行任务的高精度设施 效率，准确率，使人类 大多数情况下不需要干预。 当前 挑战 劳动力技能差距，运营成本设置 协作机器人和自主移动机器人(AMR) 高效的物料搬运和精简运营 高级导航与避障 技术支持检索的动态移动 配送，以及部分运输 劳动力技能差距，运营成本 设置 生产区域。 当前 挑战 高昂的初期成本，复杂的IT基础设施并且对安全漏洞的易感性 生成式人工智能效率、创新和质量增强 生成式人工智能提升了制造业效率加快产品研发，延长 设备寿命，最小化停机时间，和 优化操作设备。 与遗留系统集成，产品质量维护，高设置成本 10备注：AI是人工智能。IoT是物联网。 来源：凯尔尼分析 KearneyXX/ID 物联网增强的数据收集和连接性使得 加速和 跨不同商业领域更有效地部署人工智能… … 预测性维护 制造商利用人工智能分析传感器和机械数据，预测和准备潜在故障。 用例：家乐氏 人工智能系统帮助 减少意外故障和损失节省了每年4,000小时的制造时间 容量. 质量检验与保证 自动光学检测使用计算机视觉自主扫描设备，以检测灾难性故障和产品质量缺陷。 用例：波音 人工智能增强制造 效率和产品质量 导致生产成本降低和 生产提前期缩短25%。 能源管理 AI系统利用数据 使用、天气和占用情况来自动 实时调整照明和温控 优化能源使用并提升居住者舒适度。 用例：奥贝尔与杜瓦尔 AI数字化操作优先 可持续发展努力，导致电力减少3% 消耗和19%在天然气 使用。 需求预测 人工智能可以分析历史销售数据以及经济指标等外部因素 天气，以及事件 精确估计需求。 供应链优化 物联网传感器和人工智能预测库存水平，自动补货，并优化配送以提供更好的服务。 用例：达能 AI在需求计划中帮助推动 丢失销售额降低了30% 产品过时，将预测的准确性提高了20% ，和 将规划人员的工作量减半。 11 备注：AI是人工智能。IoT是物联网。 来源：凯尔尼分析 用例：Celonis和火星 帮助将手动工作减少80%,cutshippingcosts,lowered 排放，并改进了准时率 配送。 KearneyXX/ID …以及跨行业 汽车 提升制造质量和效率，检 石油和天然气 机器学习 金属与矿业 自动驾驶汽车和 化学品和药品 识别异常并 测和预防缺陷，优化工作 算法和预测性预占纠正 公机司器转人向技人术工降智低能合规性损伤风险库危存害管。理 流程，减少 最AI模小型化评浪估费各和种危险AI优化 资源提取 质量保证。 废物，并支持 设计和创新。 友燃好油生和产润。滑油产品环境。具有药品供应 违反标准，导致矿藏资源日益枯竭，具有预测功能的链条 确保可靠、生态优化。 行业案例：特斯拉 行业示例：沙特阿美石油公司 行业示例：冠军 行业示例：爱信 食品和饮料 有助于降低成本， 最小化浪费，并 提升产品可用性。AI驱动的质量控制系统能够检测食品中的缺陷、异常和偏差。饮料产品在 生产和包装过程。 半导体 和电子 机器学习 算法和预测 AI模型测试流程性能和输出 。这允许预先纠正，以最大限度地减少客户的缺陷。 航天航空 人工智能辅助检测工具（例如，商用飞机） 发动机内窥镜 检查解决方案)以增强缺陷识别，并提供更便宜、更快、更可靠和更安全的解决方案推荐。 注意：AI是人工智能。 来源：Technavio；Kearney分析 12 行业示例：可口可乐 可乐 行业示例：Xilinx 行业示例：GE航空航天 KearneyXX/ID 生成式人工智能突出了利用物联网和人工智能的现有机遇 13 行业示例： SAP GenAI模型利用边缘节点的数据来创建一个班次结束报告，改进运营并强调机会。 行业示例： 空客 GenAI模型帮助设计了组件通过辅助飞机减重45% 帮助减少温室气体排放。 行业示例： GenAI模型为创建训练数据 自动光学检测AI模型 支持平均准确率为100%。 博世 行业示例： mahindra&mahindra 生AI模型提供了一种分步解决方案 机器提供的错误代码，使能 更快的修复，由经验较少的操作员完成。 行业示例： 耐克 人工智能帮助耐克策划和定制鞋子基于运动员的偏好。 1操作/生产优化 通过实时监控提高制造业问题发现，预测洞察 效率。 2产品设计 机器学习算法有助于生成丰富的, 详细且技术优化的设计基于特定的性能标准。 3质量控制 利用海量数据集进行缺陷检测 toenhanceprecisionandminimize 生产线上的差异。 4 减少停机时间 解决技术问题并提供步骤逐步说明，减少机器 停机时间和加急解决问题。 5 个性化支持 定制支持和主动洞察 相关性和改进的任务性能按要求。 注：GenAI是生成式人工智能。IoT是物联网。AI是人工智能。ML是机器学习。GHG是温室气体。 来源：凯尔尼分析 KearneyXX/ID KearneyXX/ID 3.高级机器人学 14 先进机器人产业在需求和制药、高精度、汽车/物流产业进步的推动下持续快速增长 市场洞察 工业机器人常见类型 全球市场规模和增长(十亿美元，2023–2033年预测) 153.5 特定行业意见 由增长驱动人参与循环 程序和药品原料 处理能力 成熟的行业与稳定需求 表达：回转 关节，10+轴 Cobot：“协作” 为人类设计的机器人 人机交互 Delta:并联机器人以速度、精度和 2023 20