工业4.0智能制造趋势，制造业会如何变化？

智能制造已经成为全球制造业的重要趋势。随着人口红利的逐步消失，工厂企业需要找到一种全新的生产模式，以缓解昂贵的劳动力成本和应对快速更新的产品需求。而工业40模式的出现，为制造业提供了新的思路。通过物联网连接产品生命周期的所有阶段，从原料采购到生产再到交付和进入客户家中，整个过程都能可视化管理。

这也是第四次工业革命的场景，物联网为整个制造过程搭建了桥梁，创造了一个具有凝聚力的制造环境。原料供应商知道何时应该发货，制造商知道如何保证产品质量，每个客户反馈的信息让厂商获得对产品和市场新的认识，物联网解决了供应商、制造商和客户之间信息隔断的问题，智能工厂将制造业服务能力提升到一个全新的水平。

未来，物联网将给制造业带来巨大的价值，潜在价值可能会达数十万亿美元。据估计，在未来五年内以每年6％的速度增长，市场到2020年将接近700亿美元。巨大的应用场景包括 汽车 和运输、采矿、电子、化工、制药、石油和天然气等行业。那么，在新的制造场景将会怎样变化，工厂企业又将如何迎接趋势？

制造业供应链的变革

消费市场的需求变化如此之快，对于传统的制造业无疑是一大难题。客户实时期望不断上升，供应链越来越复杂，通过人力分析或者落后的工具去管理控制制造过程，已经难以满足当前市场需求。而智能工厂通过智能传感器和物联网采集的大量实时数据，再基于云端高算力服务器的分析，以及创造更灵活的生产流程来跟上客户需求的步伐。

智能制造的模式与传统制造完全不同，依托于先进的数字化制造技术，工厂可以进行按需生产，从世界各地供应商采购原料，避免了大量库存的风险，并通过社交媒体管理客户反馈，实现个性化的制造，达到更快、更灵活、更高效的产品交付水平。

得益于物联网和数字化技术的发展，智能制造为工厂带来了新的能力，虽然升级智能工厂并不是必要的，但却是非常有价值的事。利用优化的供应链，不仅可以减少交货时间和成本，同时基于市场信息的掌握，还可以减少生产过程缺陷产品数量。

产品质量保持一致性

过去的制造业，当工厂收到车间信息或者从客户调查到数据的时候，产品已经进入了客户群体，也就是损害已经产生了，给用户留下了低质量的印象。而新的制造模式，借助于物联网技术，允许工厂企业实时收集到传输数据，可以及时洞察到问题所在，并在产品造成严重问题之前进行更改。

未来的产品将放置智能传感器，这些感知零件将能够确保每件产品一致性的质量水平，无论是电子消费品、家用电器还是工业类设备，传感器能够将产品的异常数据汇报给厂家，然后工厂提供更准时的售后服务。还有，工厂可以从数据中分析产品的不足，在下一件产品上进行优化，最终能够更好的保证产品的质量。

这种方式避免了客户投诉和公司品牌的损害，同时可能为公司节省巨大的成本。过去， 汽车 产品重大问题发生后，大量召回的事件屡见不鲜，不仅导致公司品牌影响力的下跌，还要负出沉重的金钱代价。

物联网连接制造过程的好处在于，一旦发现问题或者缺陷，可以在错误产生严重后果之前及时进行自我修复。尤其在人工智能突破的今天，可以快速分析出存在的隐患，以近乎实时的速度完成生产质量的管控，并带来更好的产品和更少的损失。

预测性维护的重要价值

工厂生产线意外停机事件和计划外的维护将会给企业带来巨大损失，每一台设备和机器都不可能保持不出问题，但停机在计划之外发生，不仅让公司蒙受生产损失的打击，同时也拖低了生产效率。在成本越来越贵的今天，这种意外停机可能需要较长时间去检查维修，并要支付巨额金钱，对于中小企业更是无法承受的。

在工业40的模式里，有一种预测性维护的方法，通过在智能工厂中生产设备上放置各种传感器，从而能够实时自动监测机器磨损的情况。再借用于机器学习算法，可以准确跟踪零件和机器的更换时间。

预测性维护有助于在错误发生之前安排更换设备部件，而且可以安排合理的更换时间，例如在机器闲置的时段，就不会占用生产时间。这样不仅可以保证生产线的效率，同时提高了工厂整体敏捷性。

如何构建智能工厂？

智能工厂是未来制造业发展的必然趋势，目前已经有一些优秀的案例，例如全球大型制造商包括通用电气、西门子、霍尼韦尔、三菱电机、罗克韦尔自动化、施耐德电气、通用动力等都在尝试新的制造模式。不过，升级智能工厂要结合自身的需要和环境特点，不同的企业应该采用不同的方式，这样才能达到其想要的效果。

通常企业转型有几个目标方向，例如缓解决劳动力成本，降低工厂的整体成本；提升生产线的效率，将产品的交付时间缩短；增加工厂的灵活性，以便于能够快速响应市场的需求等等。企业可以根据自身的需求，制造完善的升级方案。

首先要构建物联网将传感器、电机、开关和其他各种小工具联网，工业40时代的智能工厂包括生产线、机器人、物联网、远程自动化等内容。此外，还涉及到生产网络和定制生产系统、产品的虚拟规划以及生产和远程维护等。

摘要：   智能传感集线器，也称之为Sensor hub，是一种基于低功耗MCU和轻量级RTOS *** 作系统之上的软硬件结合的解决方案，其主要功能是连接并处理来自各种传感器设备的数据。

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物联网包括各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息，

通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

扩展资料

物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理 。

整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。

可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。

智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。根据物联网的以上特征，结合信息科学的观点，围绕信息的流动过程，可以归纳出物联网处理信息的功能:

(1)获取信息的功能。主要是信息的感知、识别，信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感；信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。

(2)传送信息的功能。主要是信息发送、传输、接收等环节，最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务，这就是常说的通信过程。

(3)处理信息的功能。是指信息的加工过程，利用已有的信息或感知的信息产生新的信息，实际是制定决策的过程。

(4)施效信息的功能。指信息最终发挥效用的过程，有很多的表现形式，比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式，始终使对象处于预先设计的状态 。

参考资料来源：百度百科-物联网

智能传感器是集成传感芯片、通信芯片、微处理器、驱动程序、软件算法等于一体的系统级产品，是推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的重要支撑，已成为支撑万物互联、万物智能的基础产业，目前市场应用正呈现爆发式增长态势，产业发展处于重要战略机遇期。河南省在智能传感器产业领域具有良好的基础和显著的优势，具备进一步发展壮大的良好条件，已经步入了提质转型发展的新阶段，一切工业化信息尽在振工链。

人们为了从外界获取信息，必须借助于感觉器官。而单靠人们自身的感觉器官，在研究自然现象和规律以及生产活动中它们的功能就远远不够了。为适应这种情况，就需要传感器。因此可以说，传感器是人类五官的延长，又称之为电五官。新技术革命的到来，世界开始进入信息时代。在利用信息的过程中，首先要解决的就是要获取准确可靠的信息，而传感器是获取自然和生产领域中信息的主要途径与手段。

传感器行业的产业链

随着我国工业领域的不断发展，物联网也被大规模运用于传感器领域。根据传感器类型不同，大致可以分为温度和湿度传感器、压力传感器、图像传感器、光传感器、位置传感器、重力传感器等。其中，流量传感器、压力传感器、温度传感器占据最大的市场份额。

国内智能传感器市场中，本土企业竞争力较弱，跨国公司占据了87%的市场份额。不过，中国智能传感器产业生态也趋于完备，设计制造，封测等重点环节均有骨干企业布局。我国传感器的生产企业主要集中在长三角地区，并逐渐形成以北京、上海、南京、深圳、沈阳和西安等中心城市为主的区域空间布局。我国已有1700多家从事传感器的生产和研发的企业，其中从事微系统研制、生产的有50多家。同时，传感器越来越多地被应用到社会发展及人类生活的各个领域。如工业自动化、农业现代化、航天技术、军事工程、机器人技术、资源开发、海洋探测、环境监测、安全保卫、医疗诊断、交通运输、家用电器等。

我国传感器的发展壁垒

传感器是物联网技术的底层和前沿，对物联网产业发展有着十分重要的意义。物联网是新一代信息技术的高度集成和综合运用，对新一轮产业变革和经济社会绿色、智能、可持续发展具有重要意义。

1专业化程度欠缺

传感器的设计涉及的专业领域繁多，技术囊括了多种学科、理论、材料和工艺知识。所以好的传感器的研发需要全方面的专业型人才。而我国目前正面临着人才匮乏、研发成本不足、企业恶性竞争激烈的情况，导致我国还没有突破传感器一些共性关键技术。并且由于我国企业技术实力的落后，行业发展规范尚未形成，导致我国传感器产品不配套且不成系列，重复生产、恶性竞争的现象的多发，使得产品可靠性较差、低端偏移较为严重，产业化程度与品种和系列不成正比，只能长期依赖国外进口。

企业也可以采用高效率的专用设备和专用工艺装备，生产过程的机械化、自动化水平比较高，工人易于掌握 *** 作技术；可以按对象专业化组织生产，有条件的可以组织流水生产线，编制标准作业计划，实行严格的生产控制。

2资金制约产业发展

我国对传感器产业的政策扶持力度不够，导致传感器企业税费负担过重。传感器产业技术含量较高，人才、技术密集，开发成本大于其他行业，企业负担过重，在同等高科技中享有税收等政策较少，企业规模小，各项产业政策扶持条件适应性不够，难于获得项目资金支持。

且传感器企业长期受到进口产品冲击，市场公平性秩序混乱和壁垒太高。成熟领域配套市场长期被国外垄断和挤压，导致国内企业在生产规模、品种、质量、价格上缺乏竞争优势，市场反应速度、个性化服务能力不足，缺少规模效应和拉动作用。

智能传感器行业发展趋势

目前，国内外传感器产业正处于由传统型向新型传感器转型发展的关键阶段，特别是随着“工业40”的深入推进，传感器开始向微型化、集成化、智能化、仿生化等模块化方向发展，低功耗、低成本、标准化、长寿命等产业化特征趋势也日益明显。

微型化。微型传感器是基于半导体集成电路技术发展的MEMS（microelectro-mechanicalsystems微电子机械系统）技术，利用微机械加工技术将微米级的敏感组件、信号处理器、数据处理装置封装在一块芯片上，具有体积小、成本低、便于集成等明显优势，并可以提高系统测试精度。现在已经开始用基于MEMS技术的传感器来取代已有的产品。随着微电子加工技术特别是纳米加工技术的快速发展，传感器技术还将从微型传感器进化到纳米传感器。微型传感器的研制和应用将在越来越多的领域推广使用。

集成化。传感器发展日益趋向集成化，正在向传感融合、系统集成以提升附加价值方向转型升级，即从离散器件向传感与数据处理一体化集成的智能传感器转型发展。MCU或板上系统将MEMS传感器所需的模数转换接口电路、信号处理电路、数据输出电路集成，系统级封装（SiP）或片上系统（SoC）再将MCU与MEMS传感器一体化集成，形成智能传感器节点。

数字化。智能化传感器是由一个或多个敏感元件、微处理器、外围控制及通讯电路、智能软件系统相结合的产物，它兼有监测、判断、信息处理等功能。与传统传感器相比，智能化传感器有诸多优势，比如它可以确定传感器工作状态，对测量资料进行修正，以便减少环境因素如温度、湿度引起的误差；它可以用软件解决硬件难以解决的问题；它可以完成资料计算与处理工作等，而且智能传感器的精度、量程覆盖范围、信噪比、智能水平、远程可维护性、准确度、稳定性、可靠性和互换性都远高于一般的传感器。

仿生化。智能传感器通过对人的种种行为如视觉、听觉、感觉、嗅觉和思维等进行模拟，研制出自动捕获信息、处理信息、模仿人类的行为装置，是近年来生物医学和电子学、工程学相互渗透发展起来的一种新型的信息技术。随着生物技术和其他技术的进一步发展，在不久的将来，模拟生体功能的智能传感器将超过人类五官的能力，进一步完善目前机器人的视觉、味觉、触觉和对目标物体进行 *** 作的能力，促进智能传感器在更广阔的市场空间推广应用。

物联网基础技术：

1、互联网技术，物联网是互联网的延伸和扩展，因此互联网技术是物联网发展的核心技术。

2、信息采集技术，物联网的发展需要信息采集、信息传递和信息处理这三个方面的完全融合，而信息采集是物联网发展的关键基础，物联网要获得发展，必须突破信息采集技术的瓶颈。

3、网络通信技术，剥去物联网的神秘外衣，其实物联网实质上就是在诸多行业和领域已有应用的无线传感网，无线传感网通过节点中内置的不同传感器检出被测环境中的温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分，移动物体的速度和方向等信息，并通过内置的数据处理及通信单元完成相关处理与通信任务。

4、物品编码技术，物品编码是物联网的基石，是物联网信息交换内容的核心和关键字，是物品、设备、地点、属性等的数字化名称。

5、数据库技术，在物联网时代，作为代表物品的标签数量是万亿数量级。如此大量的数据需要通过数据库管理。数据存储在当地数据库中，标签阅读器与当地数据库相连接。

扩展资料

物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。

整体感知即可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。可靠传输是通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。

智能处理即使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。根据物联网的以上特征，结合信息科学的观点，围绕信息的流动过程，可以归纳出物联网处理信息的功能:

智能传感器得到广泛关注

智能传感器是指具有信息采集、信息处理、信息交换、信息存储等功能的多元件集成电路，是集传感单元、通信芯片、微处理器、驱动程序、软件算法等于一体的系统级产品。

在安装使用过程、使用过程、工作状态下、数据采集后的不同阶段，智能传感器具备例如自主校零、数据采集及自主分析、决策处理等智能化功能。此外，智能传感器还具备通过电池及太阳能等辅助供电方式，实现无人值守应用，大数据分析数据采集产品中的自学习功能等。

按制造技术，智能传感器可分为微机电系统(MEMS)、互补金属氧化物半导体(CMOS)、光谱学三大类。1998年，霍尼韦尔推出全球首个智能传感器—ST3000系列压力传感器;20世纪90年代，随着智能化测量技术的进一步提高，传感器具备了自诊断、记忆与信息处理等多种功能;2000年，MEMS技术开始大规模使用，推动了传感器的智能化、微型化、集成化方向发展;2010年，随着物联网技术和智能制造兴起，智能传感器得到广泛关注。

全球智能传感器渗透率不断提升

根据智能传感器市场规模/传感器市场规模计算智能化渗透率，2018-2020年，全球传感器智能化渗透率不断提升，2020年，全球传感器智能化渗透率达2229%。

预计需求大幅增长，至2026年市场规模近800亿美元

智能传感器的重点下游应用领域分别是消费电子、汽车电子、工业电子和医疗电子，其中，消费电子领域市场规模最大，占据总量的2/3，其次为汽车电子领域。综合市场规模的大小以及增长速度两方面考虑，发展较快的新兴应用如指纹识别和智能驾驶将成为智能传感器市场成长的主要动力，初步发展的新兴应用如智能机器人和智能医疗器械。

根据赛迪顾问数据，2018-2020年，全球智能传感器市场规模呈上升态势。2020年，全球智能传感器市场规模约为358亿美元。

物联网的发展对传感技术提出了更高的要求，传感器朝着高精度、小型化、低功耗、智能化等方向发展。由于智能传感器可获取可靠并准确的信息，在智能制造、智能汽车、智慧医疗等领域，对智能传感器的需求大幅增长。

根据Allied Market Research的预测，2020-2027年，全球智能传感器市场规模年均增速为143%，预计至2026年，全球智能传感器市场规模接近800亿美元。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国智能传感器行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

物联网相关技术：
1信息感知技术
超高频和微波RFID：积极利用RFID行业组织，开展芯片、天线、读写器、中间件和系统集成等技术协同攻关，实现超高频和微波RFID技术的整体提升。
微型和智能传感器：面向物联网产业发展的需求，开展传感器敏感元件、微纳制造和智能系统集成等技术联合研发，实现传感器的新型化、小型化和智能化。
位置感知：基于物联网重点应用领域，开展基带芯片、射频芯片、天线、导航电子地图软件等技术合作开发，实现导航模块的多模兼容、高性能、小型化和低成本。
2信息传输技术
无线传感器网络：开展传感器节点及 *** 作系统、近距离无线通信协议、传感器网络组网等技术研究，开发出低功耗、高性能、适用范围广的无线传感网系统和产品。
异构网络融合：加强无线传感器网络、移动通信网、互联网、专网等各种网络间相互融合技术的研发，实现异构网络的稳定、快捷、低成本融合。
3信息处理技术
海量数据存储：围绕重点应用行业，开展海量数据新型存储介质、网络存储、虚拟存储等技术的研发，实现海量数据存储的安全、稳定和可靠。
数据挖掘：瞄准物联网产业发展重点领域，集中开展各种数据挖掘理论、模型和方法的研究，实现国产数据挖掘技术在物联网重点应用领域的全面推广。
图像视频智能分析：结合经济和社会发展实际应用，有针对性的开展图像视频智能分析理论与方法的研究，实现图像视频智能分析软件在物联网市场的广泛应用。
4信息安全技术
构建逗可管、可控、可信地的物联网安全体系架构，研究物联网安全等级保护和安全测评等关键技术，提升物联网信息安全保障水平。
关键技术相见《2020物联网技术部署》

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