工业 4.0 推动智能制造
从智能边缘到采用 HPC 的建模和模拟工作负载，技术正在推动新方法并增强整个制造行业的业务成果。
工业 4.0 和智能制造
制造和工业企业运营正通过信息技术 (IT) 和运营技术 (OT) 系统在共享、智能、工业优化的计算平台上的融合而发生转型。通过集成，可创造响应迅速的互联系统，在边缘计算的支持下，消除数据孤岛并获得更深入洞察，同时实现更多灵活性和控制。
借助由边缘计算、人工智能和工作负载融合所实现的更多边缘智能，制造商可以捕获、处理和存储更多来自边缘设备的数据。这些数据可以在更靠近收集和使用的位置进行分析，制造商可以近乎实时地对运维系统进行调整。
智能边缘系统是工业 4.0 和智能制造的支柱。它们使来自多个传感器、应用和流程的数据和信息能够在更接近来源的位置进行分析，这有助于减少停机时间、优化运营、自动化流程和通知新的解决方案。软件定义的基础架构可实现近乎实时的跨供应链分析，进一步提高效率、生产力和数据可见性。
随着 IT 和 OT 的融合，制造业支持制造商在分布式 HPC 系统中部署建模和模拟工作负载（云端和本地），以帮助增强产品设计，识别产品挑战，并提升业绩。
总而言之，这些范式的转变正在令制造运营变得更加智能、安全和高效。
作为您的工业 4.0 合作伙伴，英特尔可以帮助您缩短由数据驱动、可互操作的工业物联网 (IIoT) 解决方案的价值实现时间。凭借我们的创新者生态系统和灵活的解决方案产品组合，我们可以帮助您开发和集成智能工业边缘和 HPC 解决方案，从而降低成本、增加利润，并让您保持竞争优势。
我们的硬件产品系列涵盖了工厂所需的一系列解决方案，而我们的物联网技术涵盖了边缘、网络、数据中心和云，以实现敏捷、智能的物联网基础架构。从可以将人工智能 (AI) 带入新领域的低功耗计算，到能够执行需求预测等分析任务的边缘服务器，英特尔可以帮助您部署能够实现新的生产力水平的智能工厂解决方案，同时揭示新机会以实现收入最大化。
智能制造使用案例
借助实时数据和设备互联，智能制造和数字制造可实现自动化和分析。
建模、模拟和计算机辅助工程
通过使用 HPC 系统在成百上千个节点上并行运行复杂的工作负载，制造商正极大地加快产品开发、流程改进和工艺突破。了解借助面向 HPC 的英特尔® 至强® 可扩展处理器可以实现什么目标。
支持工业 4.0
智能边缘
将 IT/OT 系统整合到统一的智能边缘，可创建响应迅速的互联系统，消除数据孤岛，并提供更深入的洞察，以及更高的灵活性和控制力。
通过边缘计算、人工智能 (AI) 和其他技术（如实时计算、虚拟化、功能安全等），边缘设备变得更加智能。制造商可以捕捉、处理和存储来自边缘设备的更多数据。这些数据可以在更靠近数据收集和使用的地方进行分析，制造商可以近乎实时地对运营系统进行调整，以减少停机时间、优化运营、实现流程自动化，并为新的解决方案提供依据。软件定义制造可实现整个供应链的近实时分析，从而进一步提高效率、生产力和数据可见性。
制造业中的人工智能
IIoT 设备和联网工厂会产生大量数据。人工智能和科学计算 (HPC) 可以快速有效地处理和分析所有数据，从而提高效率和生产力。例如，互联工厂的数据可以产生近乎实时的生产洞察力，帮助企业提高决策水平。在结构和产品设计中，人工智能方法可以帮助工程师定义问题并估算解决问题所需的资源。基于物理学的人工智能使工程师能够从解决方案知识库中预测解决方案设计。
由于制造业市场涵盖各种业务，因此为该领域人工智能工作负载设计的解决方案必须满足对性能、功耗、尺寸、外形和成本的不同要求。
实时计算
在工业自动化领域，某些实时任务必须在严格的期限内完成，以防止出现严重的系统故障。这就要求执行这些任务的系统在可预测的特定时限内运行，确保它们能够及时执行操作和响应事件。正在进行的工业转型包括通过对时间敏感型应用实施工作负载或任务优先级排序，在同一系统上支持实时任务和尽力而为的工作负载。
除了实时操作外，制造环境中的网络流量还需要满足延迟要求。提供对行业标准（如 IEEE 802 TSN 规范）的支持，以支持时间敏感型应用，从而实现超可靠、低延迟的通信，并为设备互操作性提供一个开放的生态系统。
英特尔® Time Coordinated Computing (TCC) 提供了平台优化功能，能够更好地支持与最佳工作负载一起运行的实时工作负载。英特尔® TCC 由芯片和软件优化组成，其中包括对 IEEE TSN 的支持，可减少延迟并改进时钟同步，从而更好地支持实时工作负载。
虚拟化
虚拟化技术是 "工作负载整合 "的关键推动因素，它涉及在一个单一、强大的平台上创建不同的隔离环境，每个环境都有自己的操作系统。这种方法用一组较小的通用计算平台取代了多个专用硬件机器，从而减少了整体硬件基础设施。企业可以通过最大限度地利用现有资源来优化运营和降低成本。在制造业和工业自动化领域，虚拟化解决方案必须支持实时和非实时工作负载的整合。
功能安全
随着人机互动在制造业中变得越来越不可或缺，功能安全的重要性也随之增加。功能安全要求实施能够检测和缓解机器人等机器系统故障的自动保护系统，以确保人类安全。遵守 IEC 61508（适用于工业应用）和 ISO 13849（适用于机器人控制器）等国际标准可加速安全关键型应用的开发。
什么是工业 4.0，智能边缘如何对其产生推动作用？
第四次工业革命（或工业 4.0）通过数据将数字和实体结合在一起。通过在边缘推进数据捕获和分析，并通过 HPC 应用程序实现更高水平的分析洞察，工业 4.0 为制造业的新进步铺平了道路。
例如，工业 4.0 包含自主智能制造功能，如减少停机时间的预测性维护和面向更高效供应链的智能资产跟踪，并为计算流体动力学等应用程序提供更强大、深入、准确的分析，这些都意味着工业 4.0 已准备好为制造商释放新的可能性和业务优势。
智能制造成功案例
工业 4.0 正随着英特尔® 技术的发展而进步。我们的合作伙伴正在寻找新的途径，来转变物联网、分析和建模技术的业绩。
宝马使人工智能更容易进入工厂
宝马与英特尔和 Robotron 合作，以克服在工厂中实施人工智能的障碍。宝马引入了一个由英特尔提供支持的系统，使工人能够创建无代码的人工智能应用程序，同时也有助于满足严格的劳动力要求。
工业 4.0 和智能制造组成
英特尔正在帮助各制造商在采用数据驱动的惯例和流程时进行适应和创新。
制造业的软件工具
英特尔® 工业边缘洞见平台软件包
通过英特尔® 工业边缘洞见平台，加快工业边缘的机器视觉等人工智能解决方案的开发和实施。该参考软件平台针对机器视觉和时间序列数据获取提供了经过预先验证的软件参考设计。
英特尔® oneAPI HPC 工具套件
借助能够帮助您构建、分析、优化和扩展 HPC 应用程序的免费资源来简化开发。此工具套件为您提供矢量化、多线程、多节点并行方面的最新技术以及内存优化，以便您能够轻松构建 HPC 就绪的制造软件。
英特尔® oneAPI AI Analytics Toolkit
借助英特尔® oneAPI AI Analytics Toolkit 来优化面向 HPC 的人工智能和分析软件。此资源为数据科学家、人工智能开发人员和研究人员提供熟悉的 Python 工具和人工智能框架，以加快英特尔® 架构上的端到端数据科学和分析流程。
英特尔® oneAPI 基本工具套件
开启跨行业、基于标准的开放式编程。英特尔® oneAPI Base Toolkit 提供经英特尔优化的工具和资料库，能够帮助开发人员在架构和处理模型中提升性能并部署应用程序。
英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件
优化针对机器视觉等工业应用训练的模型。这款全方位套件可支持您构建、优化和运行高性能推理，并实现一次写入、处处部署的高效率。
专为工业打造，可以随时运行
英特尔® Partner Marketplace 云集各种产品和服务提供商，并为智能制造、CAE、建模/模拟和其他工业 4.0 应用创建解决方案。这些解决方案经过预先验证，可与大多数企业所依赖的英特尔® 架构完全互操作，帮助您更快地从最初的构想转变为长期价值。
常见问题解答
常见问题解答
工业 4.0 将数字技术和物理技术结合在一起，创建响应迅速、相互关联的运营模式。通过在共享、高度工业优化的计算平台上融合运营和 IT 系统，企业可以分析整个供应链中的数据，并近乎实时地调整运营系统，从而降低成本、减少浪费、预测问题并对产品做出创新。
智能制造整合了来自多个应用、流程和产品的数据和信息，可以对其加以组合以形成新的解决方案。它实现了具有预测性和自适应性的制造和供应链流程，使企业能够更有效地满足对自定义产品的要求，并通过需求预测更快地响应市场波动。
流程制造包括使用配方或公式组合要素和原材料。此方法经常被批量生产商品的行业（如食品和饮料、炼油、制药和塑料）所采用。离散制造集中在汽车和电器等市场就绪单元的总装。
利用预测性维护等智能工厂技术，流程制造和离散制造都可以通过减少停机时间和改进生产来提高效率。
可持续制造是一种整体的生产方法，包括应用工业 4.0 和数字制造技术来最大限度地减少污染、节约能源和自然资源、保护工人的安全以及公平奖励所有参与生产的人员。它需要在整个供应链和制造流程以及能源和废物管理中捕获和分析数据。
智能边缘是智能和可扩展计算性能与面向工业运营工作负载的人工智能的融合。它支持工厂数字映射和制造执行系统 (MES) 等解决方案。此融合是通过边缘计算平台软件基础架构的工作负载融合和优化来实现的。
智能边缘平台提供了众多优势，包括降低成本、提高安全性、提高生产效率和改善实时性能。智能边缘允许制造商在标准设备中运行多个工作负载，无需将大量数据从本地移至云端。它还支持近乎实时的产品缺陷检测、流程和供应链优化，并提高资产利用率，从而实现全面的质量管理。还可以通过简单地添加新的工作负载来启用全新的业务模型。
制造商使用分布式 HPC 系统来运行高复杂程度的工作负载，如碰撞模拟或流体动态建模。由于 HPC 系统非常强大，它们能够在可接受的时间参数内快速执行所需的计算。通过将高性能计算架构用于此类 HPC 分析、HPC 人工智能和 HPC 模拟需求，制造商能够优化结果、调整设计和系统并提高效率。
HPC 系统提供高级 CAE 工作负载和任务所需的计算能力。您的专家和工程师可以利用 HPC 系统的性能和灵活性来扩大其工作的范围和深度，执行更加准确的分析，并缩短实现其项目价值的时间。