在计量领域，就零件检验而言，智能工业的主张是提高质量并最大程度地提高产量，同时降低生产线下游的成本，从而使制造过程更快，更准确。单凭多传感器计量还不足以抓住生产线的最大潜力。为了完全适应未来的制造，我们有必要多了解大数据、预测性维护、增强现实和网络安全。这些技术已经开始影响工业自动化的许多方面。

　　大数据

　　大数据描述了结构化和非结构化的大量数据。来自大数据的洞察力可以使您做出更好的决策、加深客户参与度、优化运营、防止威胁和欺诈，并开拓新的收入来源。未来，大多数数据将不是由人产生的，而是由机器相互之间通过数据网络进行通信产生的。

　　利用大数据可以确保机器保持最佳状态可以极大地减少甚至消除计划外的停机时间，以此解决计划外停机和收入损失的问题。

　　而且随着劳动力人口的减少，人力成本上升，因此，制造业最关键的问题之一就是通过引入先进的生产技术来保持生产率的提高。

　　预测性维护

　　预测性维护会在设备发生故障时进行预见，并通过进行维护来防止机器故障。据研究，如果计划进行维修，可以为制造公司节省12%的成本，而如果进行计划外的维修，则可能导致多达30%的损失。通过预测性维护，制造商可以减少维护和服务成本，并在破坏性生产过程中缩短反应时间。

　　实时状态监控

　　可以使用激光传感器对机器数据进行分类和实时显示。数据可视化不仅限于控制台，而且可以在生产平台和云中的任何平台上访问，如平板电脑、智能手机或更大的屏幕等，并且可以在任何地方使用。

　　增强现实

　　增强现实(AR)是将实时图像与计算机生成的信息一起使用的实时显示的一种技术。利用增强现实应用到制造工业计量领域中，可以消除传统3D测量带来的挑战。比如在坐标测量机上配套增强现实技术，可以允许操作员通过屏幕上的交互式视觉指南和测头进行3D测量。增强现实指导图像会自动创建，并且系统会将测量点及其3D元素叠加在一起。无论操作员、环境或其他情况如何，共享的编程工作和测量操作都可以实现一致的测量。

　　增强现实具有多种用途，涉及可以在工厂车间执行的不同类型的操作，如生产、维护和培训等。或使用增强现实来简化和学习新程序。

　　网络安全

　　只要机器联网，显而易见的，就可能会面临着网络攻击所带来的毁灭性影响。网络安全策略应是安全的，并应完全整合到组织和信息技术中。选择合适的网络安全提供商对于确保数据受到保护至关重要。

　　对企业来说，有些数据是非常敏感的，不仅限于传感器和过程信息，它还包括公司的知识产权或与隐私法规有关的数据。企业需要考虑应共享哪些数据以及如何保护系统，以及哪些数据是专有数据或存在隐私风险。公司应利用诸如加密之类的工具来处理静止或传输中的数据，以保护通信，防止通信被拦截或系统受到威胁。对于制造公司而言，在整个环境(包括企业、DSN、工业控制系统和连接的产品)中执行风险评估非常重要。然后应使用数据评估来升级网络风险策略

　　责任编辑：张华