展望未來行業(yè)：人工智能、

隨著工業(yè)技術(shù)的日益普及，這一自動(dòng)化和數(shù)字化浪潮被稱為“工業(yè)4.0”，就像第四次工業(yè)革命一樣。

那么，工廠的未來是什么樣的呢?

為了回答這個(gè)問題，我們深入研究了制造過程的8個(gè)不同步驟，來了解它們是如何開始改變的：產(chǎn)品研發(fā)：平臺(tái)是如何使研發(fā)人才“民主化”的;人工智能是如何幫助材料科學(xué)的;以及如何用AR/VR來構(gòu)造草圖的。資源規(guī)劃和采購：按需分散制造和區(qū)塊鏈項(xiàng)目正在研究整合供應(yīng)商的復(fù)雜性。操作技術(shù)：監(jiān)控和機(jī)器數(shù)據(jù)：看看為未來工廠提供動(dòng)力的IT堆棧和平臺(tái)。首先，工廠將會(huì)基本數(shù)字化，而且我們還將看到更大的預(yù)測能力。

勞動(dòng)力增強(qiáng)和管理：AR、可穿戴設(shè)備和外骨骼衣物(exosuits)正在工廠里增強(qiáng)人類的能力。

加工、生產(chǎn)和裝配：模塊化設(shè)備和定制機(jī)器(如3D打印機(jī))使制造商能夠處理更多的多樣化需求。

質(zhì)量保證：計(jì)算機(jī)視覺將如何發(fā)現(xiàn)缺陷，以及軟件和區(qū)塊鏈技術(shù)將如何更快地發(fā)現(xiàn)問題(并實(shí)施召回)。

倉儲(chǔ)：在機(jī)器人技術(shù)和視覺跟蹤的幫助下，在出現(xiàn)無人工廠之間，就會(huì)出現(xiàn)“熄燈”倉庫。

制造商預(yù)測，未來5年，整體效率將以1990年以來的7倍的速度增長。盡管制造業(yè)占美國GDP的11.7 %，雇傭了8.5 %的美國人，但它仍然是一個(gè)數(shù)字化程度相對較低的領(lǐng)域，這意味著自動(dòng)化和軟件驅(qū)動(dòng)方面，還有很大的發(fā)展空間。

隨著新技術(shù)的發(fā)展，制造業(yè)正在發(fā)生重大的變革，幾乎所有制造業(yè)垂直領(lǐng)域——從汽車產(chǎn)業(yè)到電子產(chǎn)業(yè)，再到制藥業(yè)——都會(huì)受到影響。時(shí)間表和技術(shù)會(huì)因行業(yè)而異，但幾乎每個(gè)垂直行業(yè)的大多數(shù)步驟都會(huì)有所改變。

1、產(chǎn)品研發(fā)

從藥物生產(chǎn)到工業(yè)設(shè)計(jì)，規(guī)劃階段對于大規(guī)模生產(chǎn)至關(guān)重要。在各行各業(yè)，設(shè)計(jì)師、化學(xué)家和工程師都在不斷地進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。

這個(gè)設(shè)計(jì)看起來是否正確?這個(gè)化合物是否符合我們的需求?都需要進(jìn)行大量的測試和迭代，這是研發(fā)的精髓。大規(guī)模生產(chǎn)的特征使得最后時(shí)刻的重新設(shè)計(jì)的成本很高。

雖然研發(fā)科學(xué)家看起來在制造過程中并不重要，但他們在提供最新和最偉大的技術(shù)方面——特別是在高科技制造業(yè)領(lǐng)域——正在扮演者越來越重要的角色。

機(jī)器人和3D打印技術(shù)加速垂直領(lǐng)域產(chǎn)品的開發(fā)

3D打印已經(jīng)成為設(shè)計(jì)工作室的主要工作。在訂購成千上萬個(gè)物理部件之前，設(shè)計(jì)人員可以通過3D打印來查看未來產(chǎn)品的外觀。

同樣，機(jī)器人技術(shù)可以自動(dòng)化各種垂直方向上試錯(cuò)的物理過程。

使用自動(dòng)移液管系統(tǒng)和機(jī)器臂，液體處理機(jī)器人可以進(jìn)行高通量的實(shí)驗(yàn)，以更快和更少的人為誤差獲得成功的組合。

下面是用于轉(zhuǎn)移樣本的機(jī)器人基因測試儀Counsyl(左)和Zymergen的移液機(jī)器人(右)，用于自動(dòng)化微生物培養(yǎng)測試。

“材料工程需要有一種能夠檢測非常小的粒子的能力——比如在300毫米晶片上找到10納米粒子。這相當(dāng)于在西雅圖市找到一只螞蟻?！?/span>

——奧姆·納拉瑪蘇(Om Nalamasu)，Applied Materials首席技術(shù)官

除了生物技術(shù)之外，材料科學(xué)在計(jì)算和電子學(xué)領(lǐng)域也發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

值得注意的是，英特爾和三星等芯片制造商是全球最大的研發(fā)投入者之一。隨著半導(dǎo)體體積變得越來越小，在納米尺度下工作需要的精度超出了人的能力，這使得機(jī)器人成為首選。

未來，科學(xué)工具將越來越自動(dòng)化和精確，以處理微尺度精度任務(wù)。

人工智能正在加速材料科學(xué)的發(fā)現(xiàn)

盡管研發(fā)工作的數(shù)字化程度和軟件化程度低于人們的預(yù)期(美國國家科學(xué)院稱，開發(fā)新材料往往是開發(fā)新產(chǎn)品的最長階段)，但愛迪生精神依然存在于今天的研發(fā)實(shí)驗(yàn)室中?？茖W(xué)方法更好地?cái)?shù)字化，對于開發(fā)新產(chǎn)品和材料，然后大規(guī)模制造這些產(chǎn)品和材料至關(guān)重要。

簡而言之，各行各業(yè)的制造商——工業(yè)生物技術(shù)、藥物、汽車、電子或其他物質(zhì)產(chǎn)品——都依靠機(jī)器人自動(dòng)化和3D打印來保持競爭力。

當(dāng)然，未來的制造商將依靠智能軟件來推動(dòng)他們的研發(fā)過程。

AR和VR將用于建模過程

目前，各種類型的制造商都依靠計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD)軟件進(jìn)行原型設(shè)計(jì)。在未來的制造過程中，AR和VR可以在研發(fā)中發(fā)揮更大的作用，并且可以有效地將工業(yè)設(shè)計(jì)人員的設(shè)計(jì)圖以“實(shí)體”的方式展示出來，從而消除對3D打印物理模型的需求。

Autodesk的游戲引擎Stingray增加了對HTC Vive和Oculus Rift頭戴設(shè)備的支持。此外，游戲和VR引擎制造商Unity已宣布與Autodesk建立合作關(guān)系，以提高互操作性。

該專利設(shè)想，通過“半透明眼鏡”使用AR，但也提到“配備攝像頭的移動(dòng)設(shè)備”，暗示了在iPhone上使用ARKit的潛在3D打印機(jī)會(huì)。

康奈爾大學(xué)的研究人員最近展示了使用AR / VR繪制3D打印對象的能力。最終，人機(jī)界面可以無縫銜接，實(shí)時(shí)“雕刻”3D模型。

未來，研發(fā)團(tuán)隊(duì)將進(jìn)一步研究AR和VR，并測試它是如何與3D打印以及傳統(tǒng)原型堆棧相結(jié)合的。

2、資源規(guī)劃和采購

一旦產(chǎn)品設(shè)計(jì)完成，下一步就是生產(chǎn)了。通常情況下，這需要收集零部件供應(yīng)商、基礎(chǔ)材料制造商和合同制造商的信息，并建立網(wǎng)絡(luò)，以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的大規(guī)模生產(chǎn)。但尋找供應(yīng)商并獲得信任是一個(gè)艱難且耗時(shí)的過程。

例如，真空吸塵器制造商戴森( Dyson )花了長達(dá)兩年的時(shí)間為其在汽車業(yè)的新業(yè)務(wù)尋找供應(yīng)商?！盁o論你是戴森還是豐田，制造汽車前燈都需要18個(gè)月的時(shí)間，”一名參與該項(xiàng)目的員工說。

我們研究了技術(shù)是如何改進(jìn)這一復(fù)雜的采購流程的。

分散式零件制造

分散式制造可能是一項(xiàng)即將發(fā)生的變化，可以幫助制造商處理對零件訂單的需求。

分布式或分散式制造采用與IT協(xié)調(diào)的地理上分散的設(shè)施網(wǎng)絡(luò)。零件訂單，尤其是用于制造中型或小型產(chǎn)品(如3D打印零件)的訂單，可以通過分布式制造平臺(tái)按比例完成。

區(qū)塊鏈技術(shù)用于資源跟蹤

企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)軟件通過客戶關(guān)系管理(CRM)跟蹤從原材料采購到資源分配的情況。

然而，一個(gè)制造企業(yè)可能會(huì)有很多不同的ERP系統(tǒng)和孤立的數(shù)據(jù)，具有諷刺意味的是，意在簡化事務(wù)的ERP“堆?！保部赡軙?huì)變成一團(tuán)亂七八糟的軟件。

事實(shí)上，普華永道最近的一份報(bào)告發(fā)現(xiàn)，許多大型工業(yè)制造商擁有多達(dá)100個(gè)不同的ERP系統(tǒng)。

當(dāng)涉及到追蹤零件和原材料的來源時(shí)，區(qū)塊鏈可以對這些零件和材料流入工廠的情況進(jìn)行管理。在區(qū)塊鏈中，隨著產(chǎn)品在從制造到銷售的整個(gè)供應(yīng)鏈中轉(zhuǎn)換，這些交易數(shù)據(jù)可以記錄在永久分散的記錄中——從而減少時(shí)間延遲、成本和人為錯(cuò)誤。

3、操作技術(shù)：監(jiān)控和機(jī)器數(shù)據(jù)

據(jù)推測，未來的制造過程最終將看起來像一個(gè)巨大的、自我維持的網(wǎng)絡(luò)物理有機(jī)體，只需要間歇性的人工干預(yù)。但在各個(gè)行業(yè)要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，還有很長的路要走。

根據(jù)精益生產(chǎn)指標(biāo)(以整體設(shè)備效率或OEE衡量)，世界一流的制造基地的理論產(chǎn)能達(dá)到85%。但工廠平均只有大約60%，這意味著在活動(dòng)簡化方面有很大的改進(jìn)空間。

在未來20年里，工業(yè)4.0的成熟首先需要基本的數(shù)字化。

最初，我們將看到機(jī)器變得更加數(shù)字化友好。之后，數(shù)字化可以轉(zhuǎn)化為預(yù)測性維護(hù)和真實(shí)預(yù)測性智能。

大型產(chǎn)品已經(jīng)演變?yōu)?/span>“按小時(shí)計(jì)算的電力”業(yè)務(wù)模式，可確保正常運(yùn)行時(shí)間。按小時(shí)供電(或基于性能的合同)現(xiàn)在在制造業(yè)中相當(dāng)普遍，尤其是在半導(dǎo)體、航空航天和國防等關(guān)鍵任務(wù)領(lǐng)域。

如果不對每一步進(jìn)行數(shù)字化處理，效率就會(huì)被留在紙上。

然而，現(xiàn)在工廠車間里通常留有幾十年的舊機(jī)器。除了顯著的成本之外，跟蹤溫度和振動(dòng)的傳感器并不是在考慮傳統(tǒng)機(jī)器的情況下制造的，也會(huì)延長了校準(zhǔn)周期和功效。

從基本數(shù)字化到預(yù)測

對于制造商來說，OT堆棧通常包括：

連接的制造設(shè)備(通常配備改裝后的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器)

監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集(SCADA)系統(tǒng)和人機(jī)界面(HMI)，為運(yùn)營分析人員提供工業(yè)監(jiān)控

可編程的邏輯控制器(PLC)，這是在工廠機(jī)器上抓取數(shù)據(jù)的加固型計(jì)算機(jī)

3D打印機(jī)(增材制造)和數(shù)控銑削的機(jī)器

從某種意義上說，IT和OT是同一個(gè)技術(shù)堆棧token的兩個(gè)方面，而且隨著制造業(yè)得到更好的數(shù)字化，邊界將繼續(xù)模糊。

但是，將便宜的物聯(lián)網(wǎng)傳感器應(yīng)用于一切對象上并不是萬能的，而且完全有可能通過更少數(shù)量的更專業(yè)、更精確的物聯(lián)網(wǎng)傳感器創(chuàng)造更多價(jià)值。舉例來說，Augury使用配備人工智能的傳感器來監(jiān)聽機(jī)器并預(yù)測故障。

具有成本意識(shí)的工廠業(yè)主將認(rèn)識(shí)到，高度精確的傳感器，將比不必要的物聯(lián)網(wǎng)提供更高的投資回報(bào)率。

邊緣的新架構(gòu)

計(jì)算在“邊緣”完成，或者更接近傳感器，是IIoT體系結(jié)構(gòu)中的一種新趨勢。

在未來工廠中，連接的機(jī)器應(yīng)該沒有什么不同。

在不久的將來，人工智能和硬件的進(jìn)步將允許物聯(lián)網(wǎng)獨(dú)立存在，因?yàn)槲覀冎浪鼛缀跖c集中式的云無關(guān)。

此外，云計(jì)算延遲在制造業(yè)方面有很大的不利因素。任務(wù)關(guān)鍵型系統(tǒng)(如連接的工廠)無法承受將數(shù)據(jù)包發(fā)送到離線云數(shù)據(jù)庫的延遲。

從長遠(yuǎn)來看，邊緣計(jì)算為自動(dòng)化工廠鋪平了道路。支撐邊緣計(jì)算的人工智能軟件將是允許工廠機(jī)器進(jìn)行獨(dú)立決策的基礎(chǔ)設(shè)施。

總而言之，在網(wǎng)絡(luò)邊緣利用更多計(jì)算的設(shè)備將迎來新的分散式工廠設(shè)備浪潮。

網(wǎng)絡(luò)安全是重中之重

IIoT的一個(gè)悖論是，工廠承擔(dān)著重大的下行風(fēng)險(xiǎn)，但幾乎沒有投資于安全防護(hù)上：最近一項(xiàng)調(diào)查中顯示，28%的制造商表示，過去一年由于網(wǎng)絡(luò)安全攻擊導(dǎo)致收入損失，但只有30%的高管表示他們會(huì)增加技術(shù)方面的支出。

網(wǎng)絡(luò)攻擊可能對重工業(yè)造成毀滅性影響，在重工業(yè)中，網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)可能會(huì)受到影響。WannaCry勒索軟件襲擊導(dǎo)致歐洲雷諾日產(chǎn)汽車工廠關(guān)閉。2014年，一次復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致德國鋼鐵廠發(fā)生物理損壞。

同樣，添加連接的物聯(lián)網(wǎng)對象和工業(yè)控制系統(tǒng)(ICS)傳感器已經(jīng)在端點(diǎn)處引發(fā)了新的漏洞。

此外，一些最活躍的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全投資者是對OT計(jì)算感興趣的企業(yè)。戴爾(其中包括工業(yè)IoT網(wǎng)關(guān))以及谷歌、通用、三星和英特爾等都是這一領(lǐng)域最活躍的。

安全地管理ICS和IIoT系統(tǒng)將繼續(xù)成為一個(gè)關(guān)鍵的投資領(lǐng)域，特別是黑客攻擊證明了OT的脆弱性之后。

4、勞動(dòng)力增強(qiáng)和管理

制造業(yè)看起來在短時(shí)間內(nèi)發(fā)生了急劇的變化。正如一位退休的西門子高級(jí)管理人員最近所說：“車間對員工的技能要求更高了?，F(xiàn)在，西門子基本上沒有高中畢業(yè)生能做的工作了。“

但更好的數(shù)字化和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正在提高工人的效率。以下是AR，可穿戴設(shè)備以及外骨骼衣物等新興技術(shù)是如何適應(yīng)這一趨勢的。

AR和移動(dòng)技術(shù)正在將操作手冊數(shù)字化

AR將能夠很快地提高工人的技能。

除了可以傳遞工廠性能指標(biāo)和分配工作的免提“瀏覽器”之外，AR還可以分析復(fù)雜的機(jī)器環(huán)境并使用計(jì)算機(jī)視覺來繪制機(jī)器的零件，如實(shí)時(shí)視覺手冊。這使得諸如現(xiàn)場服務(wù)之類的高技能勞動(dòng)力成為一種“可下載的”技能(以一種與The Matrix無異的方式)。

外骨骼和安全技術(shù)將成為骯臟和危險(xiǎn)工作的標(biāo)配

人類仍然需要做一些骯臟和危險(xiǎn)的工作，可穿戴設(shè)備和外骨骼將增強(qiáng)人類的工作能力，同時(shí)也會(huì)提高安全性。

5、加工、生產(chǎn)和裝配

自動(dòng)化首先會(huì)出現(xiàn)骯臟、枯燥和危險(xiǎn)的工作場景中。

大規(guī)模生產(chǎn)流水線中的許多人類工作已經(jīng)被自動(dòng)化了。像工業(yè)機(jī)器人和3D打印這樣的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在現(xiàn)代工廠中越來越普遍。機(jī)器人變得更便宜、更準(zhǔn)確、更安全、更普遍。

消費(fèi)者的需求也在變化，制造商正試圖跟上日益增長的定制化和多樣化的需求。

工業(yè)4.0的愿景中，有完全智能的工廠，其中聯(lián)網(wǎng)的機(jī)器和產(chǎn)品通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行通信，不僅僅是制造原型和組裝一系列特定的產(chǎn)品，還會(huì)基于消費(fèi)者反饋和預(yù)測信息對這些產(chǎn)品進(jìn)行迭代。

在我們進(jìn)入一個(gè)人類基本上與制造業(yè)無關(guān)的世界之前，模塊化設(shè)計(jì)可以幫助現(xiàn)有工廠變得更加靈活。

模塊化使得工廠可以更加流線化地進(jìn)行定制，而不是像傳統(tǒng)的流水線一樣。模塊化可以以更小的部件或模塊的形式出現(xiàn)，來生產(chǎn)個(gè)性化更強(qiáng)的產(chǎn)品。它也可能是設(shè)備，比如可以在機(jī)器人和機(jī)器上使用可交換的終端效應(yīng)器，從而可以進(jìn)行更多種類產(chǎn)品的加工。

目前，大規(guī)模生產(chǎn)已經(jīng)在為滿足消費(fèi)者對更大定制化和多樣化的需求而進(jìn)行重新設(shè)計(jì)。波士頓咨詢調(diào)查顯示，90%的汽車制造商表示，預(yù)計(jì)到2030年，將裝配模塊化生產(chǎn)線。模塊化設(shè)備將允許更多的模型從相同的生產(chǎn)線中脫離出去。

機(jī)器人將單一化的工作自動(dòng)化

工業(yè)機(jī)器人的采用導(dǎo)致了制造業(yè)工作崗位的減少，制造業(yè)工作崗位數(shù)十年來一直在下降。正如美國美林銀行的一份報(bào)告所解釋的:“機(jī)器人增多，人類減少?！?/span>

但最新的機(jī)器人技術(shù)浪潮，似乎正在幫助人類工人更好地完成工作。

協(xié)作機(jī)器人可通過輔助運(yùn)動(dòng)來進(jìn)行編程。首先，它們復(fù)制人們的手工向前移動(dòng)來“學(xué)習(xí)”。這些機(jī)器人被認(rèn)為是用于協(xié)作的，因?yàn)樗鼈兛梢院腿祟愐黄鸸ぷ鳌?/span>

哪怕是最好的機(jī)器人仍然存在局限性，但經(jīng)濟(jì)學(xué)家擔(dān)心自動(dòng)化最終會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)力大規(guī)模重組。

由于世界范圍內(nèi)的勞動(dòng)力成本上升，機(jī)器人技術(shù)正在引發(fā)新一輪的回流——制造業(yè)回歸美國。

就單一化的工作來說，比如包裝、分揀、重復(fù)提升等，機(jī)器人變得非常有價(jià)值。協(xié)作機(jī)器人制造商Universal Robots表示，工廠采用它的一些機(jī)器人手臂，平均在195天內(nèi)就能回本?？傮w而言，平均一個(gè)協(xié)同機(jī)器人售價(jià)為24000美元。

3D打印

對于某些大規(guī)模生產(chǎn)的產(chǎn)品，3D打印的運(yùn)用，或許不會(huì)顛覆注塑成型的規(guī)模經(jīng)濟(jì)。但對于較小規(guī)模的生產(chǎn)，使用3D打印是有意義的。

通過使用3D打印制造的零部件，通用電氣制造的發(fā)動(dòng)機(jī)所需的燃料比以前的設(shè)計(jì)少了15%。通用電氣表示，它將在2018年開始對這些發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行潛在的飛行測試。

隨著大規(guī)模定制在某些消費(fèi)產(chǎn)品中興起，制造商將越來越多地轉(zhuǎn)向3D打印。

6、質(zhì)量保證

隨著工廠數(shù)字化，質(zhì)量保證將越來越多地嵌入到組織的代碼庫中。機(jī)器學(xué)習(xí)支持的數(shù)據(jù)平臺(tái)，如Fero，Sight Machine和Uptake等，將能夠?qū)⒕嫔a(chǎn)原理編入系統(tǒng)的內(nèi)部運(yùn)作中。

計(jì)算機(jī)視覺和區(qū)塊鏈技術(shù)已經(jīng)出現(xiàn)，并提供了一些令人信服的替代方法來追蹤生產(chǎn)質(zhì)量。

計(jì)算機(jī)視覺

在大規(guī)模生產(chǎn)中，檢查每個(gè)產(chǎn)品是否符合規(guī)格要求是一項(xiàng)非常枯燥的工作，而且還會(huì)受到人為錯(cuò)誤的限制。相比之下，未來的工廠會(huì)使用機(jī)器視覺來掃描人眼可能忽略的瑕疵。

電子學(xué)中，有許多瑕疵甚至對人眼都看不到。能夠即時(shí)識(shí)別和分類缺陷將使質(zhì)量控制自動(dòng)化，會(huì)使工廠更具競爭力。

區(qū)塊鏈將有助于召回

2017年8月，沃爾瑪，?Kroger，雀巢和聯(lián)合利華等與IBM合作，通過加強(qiáng)供應(yīng)鏈跟蹤，利用區(qū)塊鏈來改善食品安全。沃爾瑪自2016年以來一直與IBM合作，并表示區(qū)塊鏈技術(shù)有助于將追蹤芒果的出貨時(shí)間從7天縮短至2.2秒。

隨著其他9家大型食品供應(yīng)商加入IBM項(xiàng)目，食品行業(yè)在這種罕見的合作中也可以更好地實(shí)現(xiàn)安全召回。

同樣，使用區(qū)塊鏈或分布式分類賬的工廠在召回時(shí)可以更好地定位。在加工食品或汽車的工廠中，單一的召回管理系統(tǒng)可以更迅速地找出故障零件或污染批次的來源，從而更有效地挽救生命和金錢。

7、倉儲(chǔ)

“熄燈”倉庫可能比“熄燈”工廠來得更快。

隨著電子商務(wù)的興起，對倉庫空間的需求出現(xiàn)了爆炸式的增長。去年，倉庫平均高度與2001年相比增長了21%，2017年10月，新倉庫建設(shè)支出達(dá)到高峰，達(dá)到了23億美元。

倉儲(chǔ)機(jī)器人

以制造商和硬件為重點(diǎn)的投資者將繼續(xù)尋找下一個(gè)比現(xiàn)狀要好10倍的機(jī)器人制造商。而更便宜和更靈活的機(jī)器人的經(jīng)濟(jì)性可能意味著，在短期內(nèi)，我們將看到更多的機(jī)器人和人類一起工作。

用于掃描的人工智能

隨著計(jì)算機(jī)視覺融合到企業(yè)資源規(guī)劃中，在對產(chǎn)品進(jìn)行分類、掃描和發(fā)現(xiàn)缺陷時(shí)將需要更少的工人和剪貼板。

例如，Aquifi將計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)運(yùn)用到了固定的IIoT和手持式掃描儀上，可以測量產(chǎn)品尺寸，計(jì)算碼垛中箱子的數(shù)量，并檢查箱子的質(zhì)量。 目前，這通常是通過剪貼板，肉眼和間歇掃描完成的。

對于IIoT來說，計(jì)算機(jī)視覺將會(huì)變得越來越重要，它可以將倉庫中發(fā)生的事情實(shí)時(shí)傳遞出來。

8、運(yùn)輸和供應(yīng)鏈管理?

但物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈技術(shù)仍然能夠使實(shí)時(shí)供應(yīng)鏈管理變得更加細(xì)化。

卡車和車隊(duì)遠(yuǎn)程信息處理物聯(lián)網(wǎng)

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