本文摘要：自工业革命愈演愈烈以来，技术变革推展了工业生产力的大幅度提高。

自工业革命愈演愈烈以来，技术变革推展了工业生产力的大幅度提高。十九世纪由蒸汽机驱动的工厂，电气化造成了二十世纪早期的大规模生产，并且工业在二十世纪七十年代变为了自动化。然而，在接下来的几十年里，工业技术变革只是趋向的，特别是在是与IT，移动通信和电子商务转型的突破比起。然而，现在我们于是以处在技术变革的第四浪潮中：被称作工业4.0的新型数字工业技术的蓬勃发展，这种改变由九项基础技术变革驱动。

（闻图1）在这个转型过程中，传感器，机器，工件和IT系统将沿价值链相连到一个生态系统。这些相连的系统（也称作网络物理系统）可以用于标准的基于互联网的协议展开交互，并分析数据以预测故障，自行配备和适应环境变化。工业4.0将需要搜集和分析机器间的数据，构建更加慢，更加灵活性和更加高效的流程，以降低成本生产更高质量的产品。

这反过来又不会提升制造业生产率，改变经济，增进工业快速增长，并转变劳动力状况-最后转变公司和地区的竞争力。今天本文译者带给的是BCG的工业4.0及制造业的报告，和大家一起辩论作为工业4.0建构模块的九项技术趋势，以及它们为制造商和生产设备供应商带给的潜在技术和经济效益。

本文用于了德国涉及的案例研究，这是普遍认为的工业自动化领域的世界领先者。一、技术变革的九大支柱工业4.0基础技术的九大技术变革早已在制造业中获得了应用于，但工业4.0将不会转变生产：隔绝的，优化的单元将沦为一个几乎构建，自动化和优化的生产流程，引导提高效率并转变供应商，生产商和客户之间，以及人与机器之间的传统生产关系。（闻图2）大数据和分析基于大数据集的分析直到最近才在制造业中经常出现，它优化了生产程序，节约了能源并提高了设备服务。

在工业4.0的背景下，来自许多有所不同来源（生产设备和系统以及企业和客户管理系统）的数据的搜集和综合评估将沦为反对动态决策的标准。例如，半导体制造商英飞凌科技公司通过将生产过程完结时测试阶段捕捉的单芯片数据与该过程早期晶圆状态阶段搜集的过程数据相关联，增加了产品故障。通过这种方式，英飞凌可以辨识在生产过程早期协助排泄故障芯片并提升生产质量。

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