这些趋势也将极大地改变制造业中机器与机器、人与机器、人与人、预测与操作、管理与运营之间的关系，推动工业4.0时代的到来。
迎接工业4.0：智能制造的7大关键趋势
1.数字孪生的“接管”
数字孪生（DigitalTwin）是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
数字孪生的“接管”
数字孪生提供了与工业部门中使用的物理组件相对应的虚拟对象。例如，制造汽车的机器人手臂可以使用数字孪生进行监控，数字孪生收集有关机械手臂操作的数据，并提供有关需要定期维护或更换的组件的信息。
2.创新的人机界面
计算机屏幕，甚至是更原始的显示器仍然在工业领域占主导地位，但这种情况正在改变。
VR和AR通常针对特定任务量身定制，随着头戴设备和智能眼镜的普及与价格下降，这些技术将更受欢迎，特别是在工业环境中。
3.更好的预测性维护
多年来，预测性维护在工业环境中一直扮演着日益重要的角色，物联网组件的持续增长也提供了比以前更多的信息。
与其他技术不同，预测性维护的好处很容易计算。作为一种工业物联网技术，预测性维护一定会成为未来工业管理人员的优秀助手。
4.网络安全投资愈发重要
在早期阶段，物联网在执行任务的过程中时常会出现杂乱无章的情况。同时，对于许多公司而言，安全设备并不被视为重中之重。
这种改变的部分原因是因为现在的网络攻击越来越猖獗，越来越有利可图，而安全防范较低的工业设备尤其诱人。
制造业公司面临的挑战之一就是确保他们使用正确的安全条例并确保所有操作的合规性，因为没有一步到位的解决方案可以100%保护设备免受攻击者的“入侵”。
5.更灵活的转变
由于工业设备停机成本很高，因此，通常情况下，企业会尽可能避免硬件和软件的升级与改造，因此，工业企业的变革有时候会非常缓慢。
实体工业的长期转变将会找到更快速适应信息化的方法，而且这一举措在未来几年中将继续增加。
6.更高效的自动化技术
自动化一直是工业的核心，数字技术正在扩展这一趋势。企业现在可以依靠低成本设备来补充更广泛的制造组件，而不是投资昂贵的重型设备。
随着自动化系统继续证明其价值，企业将会投入更多资金，并看到显著的效率提升和更低的劳动力成本。
然而，工人招聘仍将保持强劲，因为即使是高度自动化的系统也需要人们监控进度，并寻找最大限度提高效率的方法。
7.更及时的边缘计算
物联网组件收集的大量数据可能令人咋舌，而物联网应用程序中的瓶颈之一就是确保系统能够实时监控必要的信息。
因此，物联网运营的一个强大组件将依赖于边缘计算设备，这些设备可在数据被发送到更集中的服务器之前收集、处理并分析数据。
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