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四次工业革命经历了从工业化到智能化的飞跃——爱普生机器人
**次工业革命（机械化）
18世纪蒸汽机作为动力机械被广泛用作一个符号，打开**次工业革命，并用机器代替手工工具开始。工业革命的工厂制度代替了手工工场，机器代替了手工劳动;工业革命生产依赖于类农民的落后模式消失，工业资产阶级和工业无产阶级的形式和长大。
第二次工业革命（电气化）
19世纪*后30年和20世纪初，标志着第二次工业革命的开始，世界从“蒸汽时代”进入“电气时代”。 20世纪70年代以来，电机和电动机相继问世。 随着远距离传输技术的出现，电力工业得到了迅速发展。 电力在生产和生活中得到了广泛的应用。 自二十世纪九十年代以来，内燃机的出现和广泛应用，促进了汽车和飞机工业的发展，推动了石油工业、冶金、造船、机械制造、运输、电信等行业的快速发展和技术创新。
第三次工业革命（自动化）
20取得了重大突破，因为20世纪40年代和50年代，以原子能，计算机，微电子，航空航天技术，分子生物学和基因工程等领域开启了第三次工业革命为标志，也被称为第三次科技革命。技术革命不仅极大地推动了人类社会经济，政治，文化，同时也影响了生活和思维方式的人的方式，与现代人的社会生活领域对人类发展的更高境界的变化。
第四次工业革命（智能化）
20世纪末标志着信息革命的开始，第四次科学革命，随着系统科学的兴起和系统生物学的形成。 不同学科、理论、技术和资源的整合使智能化成为可能，促进能源结构向经济结构的转变。 在此期间，许多新的生态系统和技术应运而生，例如人机交互、3 d 打印、模拟、云计算、物联网、智能生产、大数据、三维打印和扩增实境。
随着四次工业革命的到来，一大批企业正面临着从自动化到智能化的变革，4.0的浪潮将带来巨大的经济增长动力和创新机遇，未来将有大量的自动化运营被智能运营所取代..成本优势不仅体现在生产线升级改造后人工成本的降低，还体现在集成数字部署系统和上下游精益定制生产带来的生产材料和运营成本的降低..就中国而言，我们仍处于制造业自动化升级的关键点，近两年来，大多数企业都投入巨资进行生产线改造，代之以自动化技术或用更好的人力来降低成本、提高效率，如工业机器人、工业SaaS、视觉和工业大数据等。
工业4.0智能技术为核心驱动力
我们认为，工业4.0背景下的“智能”核心解决了两个问题：一是用*前沿的技术解决人类在生产中无法完成的事情；二是利用综合生态系统解决只有人类和单一生产环境才能完成的低效率、高成本的问题。我们将技术体系尽可能梳理到整个生产过程，探索了工业4.0的技术驱动环境和解决上述两个问题的途径。核心包括纵横一体化、3D打印技术、增强现实技术、机器人技术、大数据分析、云计算、物联网。
内部和外部系统的基础上生产企业的智能发展的整合
纵观大多数制造企业，IT系统和业务部门仍处于独立运行状态，研发、设计、生产、营销等部门IT系统还没有完全集成，在运行过程中没有集成，大大增加了通信成本，降低了生产效率；从产业链的延伸来看，供应商、企业、客户、消费者仍然处于碎片化状态，供需不能很好地匹配，实现终端产品也是被动接受的局面，给企业带来了很大的问题。但纵向横向一体化体系使业务部门和产业链成为更紧密的整体，跨企业和行业的数据网络将使价值链实现真正的自动化。如AirDesign平台可以实现不同合作伙伴之间复杂产品和生产数据的交互功能。
3D打印技术和添加剂制造的出现，使得低成本的生产前制造和小规模定制成为可能。可见，3D打印技术在工业领域已经比较成熟，例如很多工程设计公司都采用3D仿真技术来设计产品结构和材料。今后，仿真技术也将扩展到工厂运行的更大范围。企业可以利用实时数据模拟包括机器、产品和人在内的物理世界，将新产品放入虚拟生产环境中。在实际生产之前，公司可以对这些新产品进行测试和优化，以减少设备组装和调试的时间，提高产品质量。目前，已经有飞机制造商采用3D打印技术来减轻飞机重量，从而节省钛等稀有材料的使用，这也是能源结构的一大变化。
自增强现实技术兴起以来，市场高度关注，也能看到一些落地应用，如旅游行业、游戏行业、房地产行业、行业应用中的增强现实技术等。如西门子for comos软件开发的电站虚拟操作实训系统，可以利用增强现实眼镜搭建模拟、基于数据的3D环境，培训站工作人员处理紧急情况，可以实现接口和机器交互，也可以通过改变接口设置，从操作数据和维护上进行指导。此外，增强现实技术可以帮助工人以多种方式生产，如在仓库中挑选配件或通过手持设备或增强现实眼镜设备发送维护指令。今后，它将为工人提供实时信息，帮助他们做出实时决策，改进生产过程。
智能机器人已经是比较成熟的各个领域的应用。从产业的角度来看，机器人已在手工任务和无人部分生产线的合作取得了一些进展。许多制造商已广泛采用工业机器人来执行复杂的生产任务，但今天的机器人技术变得更加强大。他们变得更加灵活和智能化。而且，这些机器人之间不仅可以相互连接，但它是安全的，与人类工作，甚至从人类学习新的技能。这些新的机器人不仅远远超过今天的工业机器人的性能，这将大大降低成本。例如，ABB的研发双臂机器人由美，并肩与工人的工作端可以实现自己的计算机系统，并与武器坐垫的视野，使他们不仅能够识别部分，但也保证了安全性和人类的互动，更好地协调人与机器之间的关系，解决了一些替代的矛盾。
大数据分析、云计算和工业物联网为精益生产创造价值
在制造业，基于海量数据的分析方兴未艾，但它帮助企业优化生产质量，节约能源和改善设备服务。 在行业4.0环境下，不同数据源(生产设备和系统，以及企业和客户管理系统)的采集和分析将成为未来实时决策的标准，通过大数据分析系统，对设备进行实时监测，发现故障预警进行预先处理，减少企业损失。 或在生产环节，通过历史数据、监测数据等合理调整生产参数，达到*佳生产效果。 例如，半导体制造商英飞凌(infineon)在制造过程中会收集测试中的单片机数据，并在制造过程的早期与芯片形成数据进行相关分析，以减少制造过程中的错误。
云计算已逐渐应用于许多企业和数据分析应用中..工业4.0使得越来越多的与生产相关的任务需要更多的跨地区和跨公司的数据共享，云计算性能也在不断提高，响应率为数毫秒..机数据和功能将逐步迁移到云端，越来越多的生产系统数据服务将会出现..在未来，检测和控制生产过程的系统也将转移到云中。一些制造执行系统供应商已经开始提供基于云的服务解决方案。
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