在工业4.0的场景里，工厂变得越来越智能化，所有设备、产品部件和工作人员都将联网，设备与设备之间，设备也人之间，人与产品将进行实时的信息传输，基于透明化的信息流，工厂制造过程将变得更加协调，最终能够帮助企业化解风险和最大限度提升盈利水平。

近年来，随着物联网和传感器技术的突破，利用无线或有线的网络将工厂所有角色连接起来，数据采集变得越来越容易。工业4.0的核心是数据，各行各业的管理者正在利用数据分析，洞察新机遇。大数据分析可以使产量增加20％至25％，停机时间减少45％。

过去很长的一段时间，工业机器人只能执行简单或者重复性任务，因为它只是一个编程好程序的机械装置，工作模式是按固定的规划进行。如今，人工智能和机器学习算法取得了重大的进步，基于大量数据的采集分析和知识积累，机器系统拥有了智力水平。

IBM的认知计算系统Watson就是一个很好的例子，Watson开启了一种全新的计算模式，可以通过大量非结构化数据的整理分析，获得对于复杂问题的答案。Watson系统包括了信息分析、自然语言处理和机器学习等多项技术的创新，这是让计算机拥有智能的重要量程。

智能制造包含多个部分，首先是数据、计算和连接部分，包括了大数据、物联网和云计算技术，工厂所有设施都具有联网的功能，允许大规模使用传感器进行数据的搜集，同时还需要强大的存储、传输和处理。

其次，数字化技术可以转换成物理操作，主要目的是降低生产的成本，扩大材料选择和提升产品精度和质量。例如增材制造基于数字模型的完全检测后，再进行3D打印制裁，这样可以避免设计错误和减少材料的浪费。

工业机器人可以减轻人类繁重的任务，为员工创造更优越的工作环境，同时可以提高工作的效率，那么如何利用好机器人，人与机器的交互是将十分重要的部分。随着人机协作模式的流行，人与机器的交互的需求将越来越多，交互技术的突破将带来新的机会。

未来，机器人的控制不再停留于示教器的指令控制，它可以通过语音、动作姿势等更多方式进行交互。例如外骨骼机器人、模仿人手的机器手等，通过手套佩戴便可以实现控制，人的手部动作传送到机器人手上。

（来源：控制工程网）