只是另一个流行语吗?bob 体育网址Stratasys咨询公司关注增材制造和工业4.0。

工业4.0:这“第四次工业革命”只是当机械车间深陷石油和铁屑时董事会使用的另一个流行词吗?与此同时，没有人愿意费心在仓库里做一个适当的库存，所以我们又一次用完了机器螺丝。还是工业4.0，一些消息来源让你相信新时代的到来不仅代表着产品的制造方式，还代表着产品与用户互动方式的范式转变。

由于它对许多不同的人来说意味着很多事情，我们想分享我们对工业4.0的看法，以及它对增材制造(AM)的意义。

根据一个定义德国工业4.0工作组：

“工业4.0将涉及信息物理系统与制造和物流的技术集成，以及物联网和服务在工业流程中的使用。这将对价值创造、商业模式和下游产生影响服务和工作组织。”

Cyber-physical…什么? ! ?如果你问我们，这个术语比工业4.0的流行语还糟糕。但请耐心等待，因为我们试图把它拆开。这基本上可以归结为:尽管我们的现代制造设施可能具有精益制造、质量保证和CNC机械，但大多数机器仍然具有相当于一个非常听话的小孩子的行为。

你可以给机器指令，它会严格执行指令。即使这意味着要把工具砸到钢坯上。钻洞和组装部件——即使它们是错误的或在错误的地方。

通过发明机器来自动化处理过程，消除疲劳、无聊、力量、准确、健忘和疾病等不受欢迎的人类特征，我们已经失去了人类应对意外、捕捉错误和总体上看到大局的一些能力。可以说，大多数制造工厂都太大了，任何一个人类团队都无法跟踪这一大局，控制所有的物流。

这就是“网络”的用武之地cyber-physical系统出现的原因。传感器和可编程逻辑控制器的成本下降以及随后整体尺寸和性能的改进已经释放了大量的数据。从库存/库存水平，工厂的温度，或每小时的吞吐量都可以跟踪和分析。

工业4.0的支持者认为，我们现在拥有建造“智能工厂”的所有基石。

有趣的是，智能工厂并不一定意味着拥有人工智能的工厂，在你需要产品之前就生产出来。它的意思是'不是一个完全愚蠢的工厂因为即使是简单的决策和错误捕捉也会对整个制造过程产生重大影响。

工业4.0不仅仅是单纯的制造业。它代表了文化的变迁在我们做生意、设计、制造以及与他人互动的方式中。早期的工业革命把人类变成了机器。大规模的制造业和商业活动迫使我们做无脑的重复工作，在生产线上进行单一的组装操作，或者无休止的数据输入。

工业4.0的概念可以赋予机器一点它们所缺乏的直觉，使它们能够做无需动脑的重复工作，同时仍有人类的监督来应对意外情况。人类现在开始有自由以他们最擅长的方式工作——或者想要的生活方式。大规模的连接使灵活的工作时间和家庭办公室成为可能。大规模自动化正迫使我们接受更高的教育，因为机器最终取代了我们无需动脑的工作。然而，我们需要文化上的转变，以鼓励我们接受更多的教育，这样我们才能应对这些新的职业。此外，执行工作的软件工具需要变得更加智能，以支持需要更高层次的思考和注意力的新工作的负担。

工业4.0带来的人与技术、人与环境互动的范式转变也将发挥重要作用。

技术方法

关于增材制造的早期宣传主要集中在创建未来可扩展工厂的能力上。虽然其中一些好处在今天可能是真的，但工业4.0和AM一起能够创造出率先推向市场、完全定制的产品，而且(更重要的是)不是静态的。

这些可能性可以深刻地改变制造业。我们对由此产生的技术趋势的分析激发了一个框架，该框架捕捉了增材制造向大规模制造转变的活动。

基于模型的企业(MBE)架构

在通往先进制造的道路上的第一步是远离模拟2D图纸和大量的脱节元数据-以及标准化数字技术数据包(TDP)。这些包括所提议的部件的3D模型和制造它所需的所有信息。在产品生命周期内，任何软件包或机械部件都可以读取和编辑这些模型。tdp包括所有的零件产品及制造信息例如公差、刀具路径、bom、规格、质量检验程序、包装和物流信息。

NIST(美国国家标准与技术研究所)多年来一直致力于标准化，ASME Y14.41和ISO 16792标准已经有了发展基于模型的企业建筑正被更广泛地采用。但是尝试从您最喜欢的CAD包导入PMI数据到CNC机床从来没有像它应该的那样简单，采用率仍然很低。工业4.0正在推动真数字线程，从模拟到数字转换的方法。

数字设计验证与仿真

增材制造的设计规则与传统制造有很大的不同，必须摆脱传统的:猜测-设计-制造-测试-再设计的工艺循环。为了充分发挥工业4.0的潜力，AM的设计验证和仿真必须实现。数字设计验证和仿真的目的是在您工作时测试设计。所有可用的PMI数据，加上零件在其生命周期内所承受的预期环境条件，使软件能够在过程中指导设计决策。

设计验证技术必须评估零件设计的功能性、可制造性、符合特定行业质量管理体系的情况，以及在验证策略的限制下充分实现AM设计自由的仿真结果。

制造过程的数字化建模与仿真

与上述原理类似，制造过程的数字建模使零件能够在制造之前通过仿真进行测试和调整。

过程建模允许AM机器通过存储过去的制造数据来实现其自动化潜力。零件文件将适应制造过程中固有的不准确性，以生产更高保真度的零件。最终，这一过程可以通过模拟和解释不可量化的未知，以最少的物理测试来数字认证设计和部件，而不是忍受漫长而昂贵的物理测试过程。

一对网络和物理世界

如今，基于网络和物理的系统是独立工作的。对于工业4.0，当一个系统状态发生变化时，它必须引起所有其他连接系统的瞬时变化。网络和物理状态必须在彼此当前和未来可能的状态中相互纠缠才能创建cyber-physical系统．

AM有可能成为将数据从网络世界转换到物理世界的最有效方法。为了完成这种耦合，传感器、控制和连接(物联网)必须提供相关信息来连接两个世界。这种数据循环、正确的分析和解释是工业4.0的关键原则。

智能机床过程控制

机器过程控制已经存在很长时间了，但在操作上相对简单。轧机可能使用反馈回路来测量产品厚度，并相应地调整辊间的间隙。工业4.0为机器学习驱动的真正智能机器提供了机会，不断改进整体流程、产品和使用的材料。

这有时被称为'深度学习——使用神经网络来解释“未知”变量的来源，以及过去的模式来从统计上得出正确的值。其目标是用与人脑类似的方式解决问题，但更具有可预测性和重复性。例如，3D打印机可以根据之前相似但不相同的工作结果预先纠正错误。

结论

这5个话题中，哪一个会对现代制造业甚至人类产生最大的影响?谁都说不准。但即使是那些对工业4.0感到兴奋的人，也有很大的改进空间。我们被大量未被利用的数据包围着，愚蠢的机器无法应对最基本的意外形式，聪明的人被迫做平凡的工作。如果您想了解AM将如何影响您的工业4.0战略，请随意联系Stratasys咨询公司bob 体育网址团队聊天。

作者:

Dave Hayden: Stratasys咨询公司高级工程顾问bob 体育网址

Dave拥有谢菲尔德大学机械工程硕士学位。他是一名顾问，为我们承接的广泛咨询项目提供技术见解。作为一名CAD专家，他也为我们的客户参与AM零件的重新设计和制造，并喜欢结合电子和机械系统的项目。

Kunal Mehta: Stratasys咨询公司首席董事bob 体育网址

Kunal的工作横跨B2B和B2C以及多个行业，为财富100强客户推动战略和运营转型。在加入Stratasys之前，他在全球战略咨询公司埃森哲战略(Accenture Strategy)工作了11年。bob 体育网址他持有明尼苏达大学的生物医学工程学士学位和墨尔本商学院的工商管理硕士学位。