毫不奇怪，“关于一切的信息”的概念正在积极地应用于制造业背景。就像他们改变消费品一样，智能，廉价，传感器负载的设备与强大的分析和算法相结合，在过去十年中也在改变工业世界。“物联网”已经到达工厂车间，一个巨大的电子Kool-Aid Man的力量通过煤渣墙爆炸。

标记为“工业4.0”(嘿，至少它比“物联网”更好)，这第四次工业革命在过去十年中一直在展开 – 主要是因为信息之间存在巨大的文化和结构差异几十年来一直是工业自动化核心的变革和“运营技术”的技术。

与其他技术和人工智能结合(或至少我们目前称之为“人工智能”的有限学习算法)一样，工业4.0的潜在回报是巨大的。公司正在看到更精确，更高质量的制造，降低了运营成本; 由于供应链中的预测性维护和智能，减少了停机时间; 由于设备适应性更强，工厂车间受伤更少。在工厂之外，其他行业可以从拥有传感器的神经系统，处理“湖泊”数据的分析以及对紧急问题的即时响应中受益 – 航空，能源，物流和许多其他依赖的业务在可靠，可预测的事情上也可以获得提升。

但新方法带来了重大挑战，其中最重要的是网络神经系统的安全性和弹性将所有这些新魔法拼接在一起。当人类安全在线时 – 工人和居住在工业现场附近的人的安全 – 这些问题不能像移动应用程序更新或操作系统补丁那样容易地留出。

然后就是整个“机器人正在偷工作”的事情。(事实要复杂得多 – 我们将在本周晚些时候触及它。)

传感器和敏感性

“工业4.0” 一词是由Acatech (德国政府工程科学学院)在2011年使用嵌入式系统技术的国家路线图中创造的。作为描述工业“数字化”的一种方式，该术语被用于标志从简单的自动化转向大规模独立的工业机器人转向网络化的“网络物理系统” – 基于信息的系统与人之间的协调工作它们，基于各种传感器和人类输入。