在未来我们可以看到工厂操作作为一个复杂的机器。 单独的自动化生产设备将连接作为一个完整的生产过程的一部分。 这些连接机器操作与自动化的业务流程控制材料流和物流。 这些智能工厂连接到计算机辅助设计将允许制造业流向改变产品设计进化或新产品介绍。 这些灵活的工厂可能会连接到销售系统和公司网站,或者直接从零售商店可能会收到信息。 生产流程和物流可能是基于需求和不同的产品可能是定制匹配客户的具体订单和请求。

     这并不是说人类的因素将变得不再重要。 人类智慧是,仍将是唯一适合某些任务。 例如,机械情报通常是有限的选择一些预定义的选项:人类可以带来创造力相比,灵活性,和学习能力。 该行业的一个关键能力4.0因此工厂将能够提供人们所需的信息和工具实现这些角色。

    物理世界制造业将成为信息系统的一种形式。 传感器和执行器嵌入物理对象和链接通过有线和无线网络,相互联系的,所有工厂将开始像云计算仓库。 而是生产信息数据将产生物理对象从命令和信息。 这些新的cyber-physical-systems需要新的嵌入式处理器技术能够支持实时连接和分布式控制的新要求。

     第一步更智能制造系统连接。 网络物理系统需要连接到网络,信息流动与原材料。 这个网络不只是存在于工厂——网络物理系统可以连接到互联网,成为的一部分 物联网 。 这样的物理制造设备可以成为一个活跃的制造过程的一部分,也是整个业务流程的一部分。

     然而,工业环境的地方额外要求网络系统。 它是不够的只是支持的最优交货。 网络连接的可靠性变得非常关键和数据交付不仅需要保证,它需要满足实时要求。 大量的 事实上的 工业以太网标准出现了,这些都是经常与其他诸如CANbus现场总线和自动化通信标准。

使用网络提供细粒度控制的机器现在是可能的。 然而如果集中控制的机器,这地方大规模网络系统上的要求。 细粒度的控制命令需要来回通过网络传递给机器,增加网络延迟和减速系统的响应。 集中式计算也限制了灵活性和可扩展性,并创建可靠性问题通过引入系统中一个单点故障。

     解决方案是将控制智能的机器,甚至整个机器。 例如,嵌入式解决方案可以执行复杂的运动控制逆运动学计算的单个机器人关节允许中央控制系统发送更高级别的命令。 强大的和响应嵌入式处理器可以添加智能整个机器。 这增加了更多的性能,极大地降低响应时间加快控制回路由一个数量级。 这些智能系统可以更快地响应,可以更精确地移动。 质量改善以及灵活性。

     一些任务和流程会是简单的符号,并将对网络物理系统的需求有限。 但是,更高级的需求创建更大的要求。 如果系统需要支持一个灵活的制造过程,它必须是可伸缩的。 它可能需要支持一个高自由度的运动。 它必须迅速作出反应,但也必须是简单的控制作为一个集成的业务流程的一部分

     理想的解决方案允许添加计算每一点的自由,这样可以分布在机器智能。 在这个场景中,每一个联合(或自由度传动装置)和每个传感器都有其自己的本地智慧。 这些节点是紧密联系在一起的,为了一起工作。 使用正确的通信系统和分布式计算这些独立的嵌入式处理器可以形成一个更大的、更复杂的系统。 传统方法不能提供这种无缝的可伸缩性,需要新的解决方案。

     行业4.0是一个主题,在欧洲一些主要工业的强劲推动玩家,特别是高科技的德国政府战略的一部分。 同时智能制造在美国领导的联合推动类似的目标和大型制造企业有自己的内部措施——通用电气的工业网络就是一个例子。 中国企业也开始关注的方式,他们可以提高工作效率和质量,提高生产的灵活性。

     新的智能机器人开始出现和主要参与者,如谷歌和亚马逊开始机器人表现出强烈兴趣。

     自动化行业正在经历转型,类似于巨大的变化我们看到随着个人电脑的出现,然后上网。 我们只是开始时的承诺是一个巨大的变化。