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支持多年来,德国企业在生产技术领域一直走在世界的前沿

支持

多年来，德国企业在生产技术领域一直走在世界的前沿。现在，它们又有了的帮助来维持。

工业4.0属于德国擅长的那种公私合作项目。该国并没有通过提供补贴来挑选优胜者，而是提供2亿欧元（约合2.53亿美元）研发资金，为企业创造新技术和网络化机会来形成统一的标准——充分利用研究机构的庞大系统来帮助企业展开研发工作。

在美国，奥巴马也在尝试效法那种研究网络，2013年拨款超过22亿美元支持全美各地的制造项目发展。

与此同时，美国产业和包括通用电气、AT&T;、思科、英特尔和IBM在内的多家科技巨头今年3月联合成立了工业互联网联盟。与工业4.0一样，该非盈利联盟意在为企业和高校研究人员构建框架，建立互联网工业应用的标准和佳范例。

2020年工业自动化、网络视频会议、协同办公等应用成为应

2020年新冠疫情的突发，限制了劳动力人口流动，加上近几年国内制造业“用工荒”逐年加剧，人口红利使低端产业造成了对低成本劳动力的依赖，而年轻群体则不再满足于传统制造业工人微薄的收入。在移动互联网的高速发展下，转而寻求快递员、骑手、网约车等新的社会需求职业。用工难上加难，部分自动化和智能化水平较高的企业，能够快速恢复80%以上的产能，抢夺市场先机，刺激并加快了制造企业自动化、数字化和智能化的转型进程和投资力量。2020年工业自动化、网络视频会议、协同办公等应用成为应用，远程监控、数据采集、智能物流、MES/MOM等应用市场增长显著，工业软件和BI应用持续增长。同时，制造企业对数字化转型和智能制造的规划和咨询服务的重视程度也有明显提高。

从自动化到智能化当积累到一定量的数据后

从自动化到智能化

当积累到一定量的数据后，你就可以开始考虑智能化的问题。君认为，企业的数字化转型，智能化度是一个关键趋势。真正的智能化不是简单的信息化和信息采集的自动化，而是基于历史数据进行持续的学习，形成有价值的规则，并持续改造运营和业务运作的能力。而从自动化到智能化的过程中，数据刚好起到了承上启下的作用，即数据本身的积累数量、数据的质量、数据的性等都将直接影响到后续智能化分析模型的构建，深度学习的输入和算法优化。没有数据，所有的智能化都是空谈。

工业4

工业 4.0 正在改变公司制造、改进和分销产品的方式。 制造商正在将包括物联网 (IoT)、云计算和分析以及人工智能和机器学习在内的新技术集成到他们的生产设施和整个运营过程中。这些智能工厂配备了***的传感器、嵌入式软件和机器人技术，可以收集和分析数据并做出更好的决策。 当来自生产运营的数据与来自 ERP、供应链、客户服务和其他企业系统的运营数据相结合，从以前孤立的信息中创建全新的可见性和洞察力时，可以创造更高的价值。