随着工业互联网与工业4.0两个概念的出现与普及，越来越多的人认识到了这两个词，却经常把他们混淆，他们不都是为了智能制造提出的吗？不就是提出的人不同吗？还有什么不同的吗？今天，就让小编来带你更多地认识工业互联网与工业4.0，以及物联网、5G、大数据分析、机器学习等技术是如何助力二者建设发展的。
工业互联网
2012年通用电气正式提出工业互联网的概念，将复杂的物理设备与网络整合起来，利用得到的数据与信息控制调整设备，优化流程，构建一个一体化的工业系统。
工业互联网并不是简单地复制物联网，而是将各类采集、控制传感器融入生产环节，全方位采集数据，将每一个环节、设备变成数据终端，并进行数据分析与挖掘，不仅仅实现物与物之间的连接，更是工业领域人、机、物的全面互联。
在7月19号举行的国务院新闻办发布会上，我国“5G+工业互联网”建设项目累计超3100个，不仅局限于制造业，在能源、医疗领域也是百花齐放。5G应用场景应用于AGV、供应链管理、库存管理等多个工业环节，传统的工业无线网络很难满足大宽带、广连接和实时性场景的要求，比如用于AGV调度通讯的WiFi网络，覆盖范围小且性能不稳定，还存在安全隐患。而5G网络本身具备的大宽带、广连接、低延时等特性使其成为支撑工业升级的无线网络最佳选项。
为全球客户提供“系统性、端到端、一站式”光纤整体解决方案和产品的”Sun Telecom浦津”认为，FWA（光纤＋5G）是5G最理想的使用案例，5G FWA使用电磁波代替电缆作为信号传输介质，避免了传统部署方式出现的包括挖沟和布线的问题，提供了更高性价比与创新性的服务，使得偏远地区的工厂与用户也可以使用高速实时的网络。5G将成为未来工厂的中枢神经，为工业生产带来颠覆性的变化。
工业4.0
工业4.0是在2013年德国正式提出的，以智能制造为主导的第四次工业革命，充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统相结合的手段，使制造业智能化。
与工业互联网不同，工业4.0更加聚焦于制造业、聚焦于生产中，利用大数据分析、机器学习、信息物理系统等贯穿整个产业链，建立灵活的智能工厂。工业发展导致系统中出现了典型数据库软件无法处理巨大数据流，大数据分析已经成为各种业务数字化的基础，它在收集、传输、分析和使用大量实时数据的同时，生成信息改进智能流程，从而保障工业生产高效、无故障地执行。
然而，工业4.0的进程中仍存在易变性、不确定性、复杂性和模糊性问题，这些问题影响了工业发展进程，需要得到合理的解决。机器学习作为人工智能的一个分支，通过数据收集与处理、模型构建与训练，调整算法等，可以让智能设备在不需要人工编程的情况下自主学习做出决定，从而自动化地执行任务，减少不确定因素导致的风险。
小结
不论是工业互联网还是工业4.0，都是为了实现”中国制造2025“做出的努力。企业应该从自身出发而不是盲目地学习技术，在中国步入制造强国的洪流中锻造自己，不断创新，制造经济发展必将取得更大的突破，从而为推动高质量发展提供坚实动力。
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