Cloudera资讯|互联制造的兴起以及数据如何推动创新（一）

向工业4.0的转变正在提高制造效率，并且未来的工厂将越来越多地由诸如物联网（IoT），自动化，人工智能（AI）和云计算等技术驱动。行业内的重大变化已经表明，从供应链计划到智能工厂设备乃至员工在工作中使用的可穿戴技术，一切都朝着更加技术驱动的方法发展。

技术对行业的影响是巨大的，普华永道最近的一项调查发现，行业中87％的领导者认为智能工厂技术将有助于加速创新和设计改进。为了进一步了解技术的发展可能对行业产生的影响，采访了Cloudera制造与汽车业务总经理Michael Ger。

向工业4.0的转变正在提高制造效率，并且未来的工厂将越来越多地由诸如物联网（IoT），自动化，人工智能（AI）和云计算等技术驱动。行业内的重大变化已经表明，从供应链计划到智能工厂设备乃至员工在工作中使用的可穿戴技术，一切都朝着更加技术驱动的方法发展。

嗨，迈克尔，非常感谢您的加入。首先，我们已经听到很多有关IT和OT（运营技术）融合以及工业4.0的影响的信息。您能告诉我们一些对制造业意味着什么以及为什么它如此重要吗？

从数据管理的角度来看，我认为工业4.0新概念的核心实际上是IT和OT数据的融合。

操作技术是传感器数据，可反映机器操作的设备的操作性能。 该设备从传感器生成其数据。该传感器数据存在于网络中，并且具有非常专业的技能的人员可以使该网络正常运行并保持运行。这些人员在组织上与IT和运营完全不同。在现实世界中，这可能意味着将这样的机器生成的数据与其他IT和运营数据分开。结果是这些操作数据源可能会在工厂内保持孤立状态，而永远不会传递到房屋的IT端。因此，制造环境中的关键决策者永远无法访问可以帮助真正优化制造流程的数据集。

这就是数据湖出现的地方，有助于将所有这些类型的数据集中到一处，从而显着改善制造分析。

您看到制造业在工业4.0方面的采用程度如何？

我们在这一领域看到的是，制造行业对朝着该技术的发展有极大的兴趣，但是，我们仍处于早期阶段。迈向工业4.0类型解决方案的关键是掌握数据管理生命周期。传感器数据变得如此重要，因为在过去十年中传感器价格下降了三分之二。突然，我们被PB级的传感器数据所淹没，这对采用该技术的速度有影响。

实际上，就广泛的行业采用而言，我们仍处于早期阶段，因为公司正在发现如何最好地吸收所有这些数据，将其放入数据湖，将传感器数据与企业数据源（例如ERP和供应链系统）混合 ，最后将这些数据用于高级分析和机器学习。尽管该行业在我们中间引起了很大的研究热潮，但是技术方面仍处于早期阶段。

哪种技术的采用随制造部门的不同而不同，哪些制造部门比其他领域更占主导地位？

尽管在每个制造领域都在采用工业4.0技术，但变化的步伐是由每个领域特定的业务需求所决定的。

在汽车行业中，减少产品召回的愿望正在推动公司采用这种技术。召回每年给行业造成220亿美元的成本，并且急需行业4.0分析来快速识别现场的质量问题并将这些问题追溯到制造汽车的制造条件。接下来，汽车制造商需要能够具体找出在相同条件下还生产了哪些其他车辆，然后仅召回那些特定的车辆，而不是整个模型年的车队。

在高科技芯片开发和制药等其他行业中，最重要的是优化产量，因为在这两个行业中，产量都是盈利能力的巨大驱动力。

因此，无论企业是生产疫苗还是芯片，目标都是在任何给定输入下最大化疫苗或芯片的产量。

工业4.0是否仅适用于机器，或者企业是否可以利用“互联工人”的概念？

工业4.0开发的反复出现的概念之一是人机界面的概念，以及如何使其更加紧密地对齐。工人本质上是工业4.0定义的一部分，与此新技术相关的最有趣的概念之一是跟踪工人以提高安全性的能力。

例如，我们有一家与之合作的钢铁制造商正在为每名工人配备可穿戴设备，因为他们的工厂很大，并且业务需要能够跟踪他们在工厂中的移动。他们过去曾受伤，所以他们希望能够更快地发现安全问题，如果工人长时间闲置，他或她可能受伤或受伤，没人知道，所以这是一种跟踪方式数据可以帮助提高工人的安全性。

另一个重要方面是计算机视觉，并且能够查看工作区域，例如，工厂中可能有一个可以旋转的机械臂。通过计算机视觉和跟踪地理数据，公司可以确保工人永远不会进入特定的地理防区，在这种情况下，这是摆动的机械臂的危险区，因此可以保护他们免受机器人的撞击。

在各种使用案例中，工业4.0技术对工人和工人的安全产生了积极影响。

您对工业4.0将如何改变劳动力有何想法？

工业4.0技术正在推动的主要变化是围绕改变和训练机器在某些情况下如何表现的能力。在第三次工业革命期间，当机器人首次出现在现场时，它们很笨，被编程为执行非常重复的任务。借助工业4.0，现在有更多令人兴奋的机会，并且公司一直在收集数据，这些数据描述了如何在操作中实际使用机器。这些数据可用于训练机器人以实时做出更好的决策，因此这些机器人现在变得越来越聪明。

由于采用了这种数据驱动的行为训练，机器人现在可以执行比以前复杂得多的任务，并且可以代替许多手动任务和这些操作所需的人员。

对人的影响是，许多高度重复的工作一旦由人类完成一遍之后，就由机器人完成。但是，这为人们编程这些机器，培训它们以及安装和维护这些机器带来了新的，更高技能的机会。人们有许多激动人心的机会来担任新的角色，同时消除繁琐的任务，他们还将用更高技能的工作和更多的培训来代替他们。这一切都是为了对未来的工作人员进行再培训，它为人们提供了许多新的工作潜力。

要获得迈克尔逊对数据和技术如何塑造制造未来的更多见解，请留意我们深度采访的第二部分，在此期间他将建立互联互通生活，人工智能和自动驾驶汽车的发展。

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