目前，中國正在加快實施“中國制造2025”，也就是中國版的“工業4.0”，全力推動制造業向智能制造轉型升級。為了搭乘工業4.0的時代快車，在未來的產業競爭中占據優勢，制造企業也正加緊向智能化、自動化和數字化轉型之路邁進。
工業4.0融合了物聯網、大數據、云計算、連接、分析、人工智能、增強現實等熱門技術，徹底改變了下一次工業革命的基礎。通過連接現實與數字世界，工業4.0為制造業提供一種互聯的整體解決方案。這種連接能夠讓各部門、合作伙伴、供應商乃至產品和人之間更好地協作和溝通。
此外，工業4.0能夠讓企業主更好地控制和了解工廠運營的各個方面，從而使他們得以利用實時數據提高生產力、優化流程并促進業務增長。工業4.0的主要目標是讓生產制造變得更快、更高效，且以客戶為中心。而且，借助工業4.0，制造企業不僅能夠優化流程并加快流程的自動化，還可以發現新商機、革新商業模式。
據畢馬威預測，到2020年，工業4.0將釋放超過4萬億美元的市場機遇。
工業4.0時代的資產管理
大多數制造企業擁有各種各樣的機械、設備和生產線傳送帶，這些裝置分散在巨大的廠房之中。有了工業4.0， 他們便可以利用物聯網讓這些機械和設備實現智能互聯，提升工作效率。制造商可以通過遠程控制，監控設備的運行狀態，并進行維護。
而且，工業4.0能夠讓制造商在強大的物聯網平臺上部署智能資產監控解決方案。利用此解決方案，與傳感器相連的設備便可以傳送有用數據，報告當前的運行狀態。工廠管理人員可以對大規模生產車間內的機械和設備進行遠程監控和管理。同樣，通過對傳感器采集的實時數據進行分析，可以確定設備故障或生產中斷的具體位置。一旦出現設備故障，工廠管理人員可以通過數據分析，進行故障診斷，以便能采取正確的措施來預防此類情況的再次發生。
總而言之，工業4.0中的資產管理解決方案，能夠幫助企業追蹤和監控設備的運行狀態，提升工作效率和跟蹤資產的投資回報率等情況。
工業4.0時代的技術趨勢
大數據和分析
數據有助于彌合制造過程中信息與操作之間的差距。如今，數據來自四面八方，包括系統、傳感器、移動設備等各個地方。然而，許多行業所面臨的普遍難題是如何收集、整合、存儲、加工和破譯數據，從中挖掘出有實際指導意義的洞見。盡管如此，工業4.0的大數據分析架構能夠幫助企業分析檢查大數據集，以發現市場趨勢、獲取隱藏在數據背后的新模式并找出數據間隱藏的關聯性，讓企業能夠做出實時決策。
人工智能
在智能工廠中，生產過程無縫連接、多維度融合，讓機器、接口和組件能夠相互通信。在這個過程中，可以收集大量的數據，以優化生產流程。甚至在生產設備中，具備AI的系統也可以識別傳送帶上的物體，并根據預先設定的形狀、顏色和尺寸，對產品進行自動分類。這種智能系統還能利用圖像分析和圖像識別，檢測出有瑕疵的產品。
云
隨著工業4.0相關產業規模的不斷擴大，云計算已經成為必然的發展趨勢。從農業、航空航天、建筑到化工等各個行業，都可以采用云計算滿足各種客戶需求。云平臺能夠提供無與倫比的計算、存儲和交流能力，幫助各個行業優化業務流程、運行相關應用程序，利用海量大數據增強可操作性和可視性。
信息物理系統
信息物理系統（CPS）在傳統產業中引入了新的生產方式。工業4.0驅動下的生產制造，以CPS為支撐，能夠進行實時的數據采集和分析，生產步驟的各個環節都公開透明。然而，伴隨著工業4.0的不斷深入，連接性的增強和標準通信協議的使用，保護關鍵工業系統和生產線免遭網絡攻擊的必要性也越來越高。因此，CPS的角色就相當于情報中心，可以自動協調、監測和控制所有層面的操作，對通信和訪問進行管理，實現更高的安全性。
增強現實
在工業4.0背景下，增強現實（AR）技術為企業員工和技術人員展示相關信息提供了一種完美的方法。借助AR和VR技術，技術人員能夠實時查看操作任務、機械故障等方面的相關信息，并在必要時參考用戶指南。他們甚至可以聯系專家，通過AR技術實時獲得幫助。AR技術的另一個巨大優勢是，它能夠在降低風險和成本的同時，加強行業培訓和學習。
數字孿生
工業4.0讓生產流程變得越來越數字化，許多企業都在竭力探尋如何在運營層面和戰略層面實現并提升實際價值。借助數字孿生概念，企業可以通過數字模型表征物理產品的原型，快速檢測出產品存在的問題，進而塑造出更好的產品并精準地預測結果。不僅如此，工業4.0與數字孿生的融合，將促使各個行業迅速地推出新產品、改善運營狀況，并推出新的商業模式以促進收入增長。
以上提到的僅僅是能夠激發工業4.0潛能的部分技術。在制造業中實施工業4.0時，采用這些熱門技術，能夠逐漸改進業務運營狀況。如果企業需要的時端到端的工業4.0實施方案和服務，那么安富利旗下的Softweb Solutions公司將是他們最理想的合作伙伴。
Softweb Solutions的智能解決方案能夠幫助制造企業連接多條生產線和機械設備，從不同的來源獲取不同階段的數據，開發諸如遠程監控、邊緣分析、預測性維護和數字孿生等方面的功能和應用。通過打破現有的生產流程，并使其變得更加智能化和高效，助力企業向工業4.0邁進。