六.    预测性维护

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机加工车间的如来神镜

在过去，生产工厂必须先出现问题才能进行修复。而今天的智能系统，需要在出现问题之前就被识别出来。预测性维护可以节省大量成本，并为新的商业模式开辟道路。

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提前维护全速前进

在机器发生故障之前修复机器 - 这就是预测性维护所能做到的。

近年来，预测性维护的主题变得越来越重要，与工业4.0，物联网和大数据的主题密不可分。技术制造商正在配备机器和传感器，以实现远程监控软件。

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停机前进行维修

多年来，许多制造商通过售后服务获得的收入超过了他们机器的销售额。但与过去不同的是，预测性维护工具这种方法基于服务和维护，这本身并没有很好的新颖性。因为定期或零星的维护有一个根本的缺点：用户都以不同的方式使用他们的机器，这使得预测问题变得困难。预测性维护可以永久监控机器内部的组件，例如测量振动，温度或湿度的传感器。专业维护软件收集数据，评估数据并识别出可以导致系统关闭的组件，并且可以在实际发生损坏之前进行更换。

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预测性维护带来了巨大的成本节约

这项技术可以限制停机时间，节省能源并降低维护成本。潜在的节省是巨大的。美国铁路公司表示每年因为预测性维护至少节省了10亿美元。而现在，预测性维护不仅仅适用于大型机器和系统。软件和传感器效率也提高了很多。德国铁路公司在预测性维护领域也推出自己的创新项目。

因为机器维护正在进入一个新时代的过程中。未来的技术人员将在缺陷变得明显并导致停机之前采取行动，而不会造成昂贵的停机。在最好的情况下，从智能机器的事实中预测性维护分析可以更准确地了解其设施：操作错误或错误设置在这种情况下成为过去，可以快速识别和纠正。最好的情况下，可预测性维护可以不光计算机器本身，甚至可以根据订单频率，材料质量，天气等因素进行判断。

因此，预测性维护逐渐变成可预测性生产 - 生产单元就成为了名副其实的智能工厂。

图：软管也可联网了

位于盖尔森基兴的Masterflex集团有一个配备数字接口的新软管系统。客户可以使用应用程序调用塑料软管上的数据，这种生命周期跟踪功能可用于预测故障，使机器操作员或维护团队能够采取预防措施。而且，它会显著减少了软管连接的机器的停机时间。

七.    平台经济学

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平台经济学：数字革命的核心

是什么让Google，Apple，Facebook和亚马逊等平台公司如此成功？制造公司是否可以从中借鉴？可以说，平台经济学重新定义了B2C市场，并带来了惊人的增长数字。

那么，它是否适合B2B的市场呢？

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制造业的平台经济学

对于许多人来说，制造业的数字化是工业4.0的代名词，这意味着向智能生产设施和产品的转变。同时，它也意味着市场结构的转变，也就是商业模式的变化。

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制造商平台的潜力

先行一步的制造商平台，可以利用完整的基础设施，建立了有效的开发者生态系统。凭借全面的工业4.0数字平台。基于浏览器或者APP的解决方案，可以透明地管理机器、物流。而集成的应用程序商店，则使客户能够使用各种大大小小的专业解决方案。

这种开放式云平台旨在成为物联网操作系统的核心组件，并通过分析生产数据来改进工厂。而且，可以作为应用和数据的基础。西门子MindSphere和第三方提供的服务，如预测性维护、能源数据管理和资源优化，以及基于平台的AI应用，正在为数字服务，提供更多崭新的机会。

Fanuc 早在2016年既已公开发布的、与思科、罗克韦尔自动化等多家公司共同研发的FANUC Intelligent Edge Link and Drive（FIELD）system工业物联网平台，能够有效连接生产现场诸如机器人、机床及其他各类设备，在数据采集的基础之上通过分析实现持续优化。而FANUC遍布于全世界工业现场的数控系统与工业机器人，使其在工业物联网领域拥有天然土壤。

图：海尔COSMOPlat平台

海尔在现场展示了全球首创5G大规模定制化验证示范线，可以了解5G无线技术在“虚实融合、视频监控、AGV智慧物流”等节点应用，也可以感受COSMOPlat在房车、建陶等行业生态的一些创新实践成果。

八.    数字孪生

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终身的联系

想想看，一个物理实体和数字孪生，可以随时交换数据，而这些数据则不断被传感器捕获。这样，公司可以在开发阶段就可能检测到故障，而且可以机器发货之后继续监控机器的表现。

数字孪生伴随着从初始概念化和设计过程，到生产环节，最后的物理产品和服务。这个过程可以建立起终身的联系，它使得更高的质量和更低的生产成本，成为可能。

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代替原型机

再也不用制造昂贵的原型机。数字孪生被用于优化产品设计并确保无误操作，物理机器所有属性和功能，都“分配”了高精度的三维模型。这是识别机器的组件和功能，实现虚拟机器与真实机器保持相同动力学性能的重要一步。

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不断交换数据

真正的机器配备了传感器，可以不断地将状态数据发送到虚拟的数字孪生。需求管理系统可以作为数字要求库。数字孪生之间可以保持相互联系，无论是在制品还是已售品，收集传入的数据并将其与创建产品的规范进行比较。

如果检测到问题，那么工程师可以直接在数字孪生上直接测试潜在的解决方案，然后再更新真实机器以尽快解决问题。

B&R推出了 ACOPOStrak 的人机协作系统，可以实现长定子高速传输系统与人机协作机器人结合应用。可以在生产不停顿的情况下，完成更换工装夹具等。这是新一代人机交互柔性生产线，而该系统的数字孪生，则实时进行虚拟仿真。

图：长定子高速传输系统与数字孪生

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数字孪生的IT安全性

数字工业系统是恶意软件的乐园。“工业安全”不仅通过报警系统和访问代码专注于设备的物理安全，还用于企业网络中的防火墙和外部电子接口的防火墙。西门子和Genua提供了在各个层面部署的解决方案，不仅可以确保系统和网络安全，还可以确保系统的完整性。

九.    5G

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工业5G

LTE技术已经发展的非常成熟了，5G的无线网络标准应该在所有层面都完全超越LTE技术，这为工业的进步提供了新的可能性。

新5G通信标准，开辟了工业连接与应用的新纪元，西门子深知5G对于未来制造的重要性，当前正以5G-ACIA的成员的身份，与ICT技术领域世界领先企业共同探索合作，引领行业未来。

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更大，更快，更多

德国超过30％的家庭，还达不到每秒50 MB的连接速度。那些需要高速连接的人，正在依赖于高速LTE无线标准，支持高达150 MB /秒的数据传输速率。而5G的性能水平远远超过其4G和LTE前辈。这一新标准可以实现100倍的数据速率实现1000倍的内容传输，而每个传输字节的能耗仅为LTE的千分之一。

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5G连接智能工厂

传感器、数字孪生和协作机器人之间不断的“交谈”，将会产生大量数据。通信机器的网络利用率将大大提高。在机器人和机器控制的智能工厂中，缓慢的数据连接可能是致命的。在这里，5G不仅仅是一个遥远的愿望，而是迫切需要进程运作的条件。

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对数据价值的渴望需要5G

未来的许多应用将具有更高的数据要求，例如具有超高清质量的多个参与者的视频会议，或具有复杂基础设施的虚拟现实应用。想想在全球另一侧控制的生产机器人，或者通过高速连接共享有关路线信息的自动驾驶汽车。

图：华为深耕工业方案

华为给自己的定位是新一代ICT技术的领军者。展台之上，工业5G、边缘计算、OPC UA TSN测试台，几乎清一色工业解决方案，而Smart Factory这几个字，甚至比公司logo还要大。

这次工博会还设立的5G馆，呈现了不同公司的5G工业应用。看上去，工业行业比往常会更早参与5G的应用之中。在二月份的巴塞罗那已经看到围绕5G的非消费者应用和概念研究。德国电信已经在欧司朗开设了第一个试点客户。位于慕尼黑生产基地目前仍在使用LTE，但很快将转换为5G，包括各种传感器和生产系统的联网以及自动运输机器人的控制。