在疫情最严重的时候，口罩和手套等防护设备的供应以及用于改善追踪的检测试剂盒的供应都处于历史最低水平。为了保障公民的安全，各国纷纷求助于本国的制造业，重新利用生产线来协助应对工作......全球制造业的应对措施堪称旷世杰作，将在未来数十年中被全面记录和研究。
为协助政府应对医疗危机，制造业重新利用生产线生产出数百万件个人防护设备、检测包、呼吸机和其他重要资源。在几周内，生产能力的提高使某些国家有能力援助全球陷入困境的社区。据世界经济论坛称，这一快速反应背后的一个主要因素是该行业依靠数字化转型技术改进了生产规划。
制造业的数字化转型是建设智能工厂和工业 4.0 所定义的敏捷流程的主要驱动因素。要建立一个有能力应对颠覆的主动型工厂，还需要整合数字化技术。本文将讨论实施工业 4.0 商业模式的 5 项关键数字化技术。
未来智能工厂的动力来自数据收集、数据交换和数据分析。这三个要素以及机器视觉是在传统设施中实施工业 4.0 商业模式的关键。要处理数据，首先必须捕获数据，而从仍占车间资产很大一部分的传统设备中收集数据本身就是一项挑战。
首先，传统设备不具备采集、传输或纳入通信网络的技术。其次，从车间最深处采集数据（如物料搬运系统和复杂重型设备的数据）也是一个挑战。物联网和边缘设备是收集车间数据和进行分散分析的一种手段。
这些边缘设备收集的数据为分析工具提供了素材，用于深入了解情况。利用数据采集设备，制造商可以实施工业 4.0 商业模式，例如
仿真建模已广泛应用于整个制造业，用于回答与产能规划和资源分配相关的 "假设 "问题。虽然这是一种数字化转型工具，但它肯定不是新工具。新颖之处在于仿真建模与物联网和其他智能设备等当今精确数据收集解决方案的融合。
利用来自车间的精确数据，仿真模型现在可以达到几十年前无法达到的精确度。制造商可以准确预测需求增加对生产周期和满足需求所需资源的影响。
基于风险的排产是另一种相对较新的数字化转型解决方案，它能够减少停机对生产运营的影响。利用基于对象的智能仿真建模和基于风险的排产软件，制造商可以实时确定风险因素的影响。例如，一台机器在紧张的班次中意外停机，需要制定新的优化计划以确保按期完成。基于风险的排程将有缺陷的机器视为一个约束条件，并实时重现优化的排程，从而优化生产率。因此，仿真建模和排程软件可用于实现以下工业 4.0 概念：
数字孪生是物理实体的数字复制品，具有与实体实时交互的能力。在这方面，物联网和边缘设备等数据捕获技术同样可以发挥作用。这些数据收集工具为数字孪生的再造提供信息，并支持信息从生产车间到数字孪生的实时传输，反之亦然。
预计第四次工业革命将在互联互通和实时分析的基础上蓬勃发展，而数字孪生将为这两种使用情况提供保障。在互联性方面，数字孪生将设施内的所有资产和流程整合到一个虚拟环境中。通过虚拟环境，制造商可以深入了解设施内的不同子系统、它们之间的相互作用以及如何协同工作以提高生产率。其次，数字孪生平台能够收集实时数据，支持应用分析技术解决问题，从而实现实时数据分析。
数字孪生使制造商能够实施工业 4.0 商业模式，例如
工业 4.0 所倡导的车间互联预计将增加工业流程所产生的数据。因此，需要集中和分散的数据存储和分析技术，才能有效地从数据中获得洞察力。边缘设备是在车间内分散数据分析的一种手段，而云计算则提供了可扩展的基础设施，可收集最大制造设施所能产生的大量数据。
云计算的可扩展性支持以多种方式使用数字孪生、仿真建模和调度软件等分析工具。例如，提供足够的存储空间来存储分析结果，并提供一个平台，使利益相关者能够轻松访问数据。云计算有助于制造商实施工业 4.0 商业模式，例如
三维打印作为一种支持性快速原型和生产工具的声誉在大流行病期间得到了巩固。例如，制造企业和医疗保健中心可快速生产测试拭子，以加快检测速度。直接金属激光烧结技术等三维打印技术的进步使制造商能够打印出供公众使用的终端产品。
与其他制造工艺相比，如数控加工需要 3 至 4 周才能完成项目，而三维打印复杂部件只需 12 至 36 小时即可完成。制造商可以通过整合三维打印技术来实施工业 4.0 商业模式，例如
工业 4.0 是制造业的未来，要实现它所承诺的智能互联系统，制造商必须决定何时以及如何利用这里列出的技术来提高生产率和决策制定能力。