颠覆性变革不一定要以牺牲传统或现有运营模式为代价。制造业广泛采用数字化就是一个很好的例子。以数字技术取代纸张和实物，简化了历史数据集的存储，并通过与传统系统的协同工作简化了分析。因此，人工神经网络采用率的提高将促进工业 4.0 商业模式在制造业中的应用。
工业 4.0 为企业利用先进技术优化运营流程创造了各种机会。加强数字连接、支持网络物理系统发展、推动分析和自动化的技术对于工业 4.0 的应用至关重要。人工神经网络或神经网络赋予数字系统和人工智能应用无需人工干预即可智能运行的能力。
什么是神经网络？简要说明
神经网络是人工智能的一个子集，对于深度学习算法的应用至关重要。神经网络算法反映了人脑的行为模式。将神经网络集成到计算机程序和系统中，使其具备识别模式和分析数据以解决问题的能力。
神经网络是多种应用中常用的算法，包括预测数值的回归模型、分析文本/语音、识别/分类图像、异常检测和模式识别。神经网络由输入节点、隐藏节点和输出节点组成。输入节点接收数据；隐藏节点进行计算，在输出节点提供预测输出。
在工业 4.0 中开始使用神经网络
集成神经网络首先要分析工业 4.0 的业务模式和实施这些模式所需的技术，然后确定如何增强这些模式。这些业务模式包括预测性维护、数据驱动的工厂或流程优化、验证和测试等。
增强预测性维护应用
工业 4.0 商业模式之一是应用预测性维护模型来规划计划和消除停机时间，从而降低了制造设备的使用成本。预测性维护策略是通过获取机器使用数据并分析这些历史数据来预测未来故障的。
如今，已有网络和移动应用程序可以分析预测维护时间表所需的数据。虽然这些应用已将机器故障率降低了约 70%，但如果将神经网络算法集成到预测性维护应用中，还能取得更大的成效。神经网络可以使数据分析过程自动化并提高预测的准确性，从而增强预测性维护的应用。
神经网络可深入了解故障的成因、预期故障的具体时间表以及进行检查的最佳时间，从而增强预测过程。神经网络提供的预测可帮助企业实施主动维护系统，从而将故障率降低 90%。
加强数据驱动优化模型的应用
数据驱动分析可改善设施内的决策制定。例如，产能规划或技术人员工作周期调度可确保设备拥有在特定时限内执行工作的资源。传统的模拟建模软件可用于利用历史数据集制定优化计划。但在必须回答 "在受多种运行因素影响的两条生产线中选择最快的生产线 "等复杂问题时，就需要更多的计算资源。运行因素的例子可能包括取决于序列的设置时间、资源可用性，以及可能影响每条生产线生产周期的工作类型。
虽然可以建立这种复杂流程的模拟模型，但开发模型所需的工时也非常长。但要开发出复杂的逻辑来捕捉影响两条生产线的每个因素，所需的工时相当可观。神经网络提供了一种更快的自动化解决方案，可用于制定规则或逻辑，以解决从两条生产线中选择生产跨度更快的生产线这一复杂问题。在这种情况下，神经网络取代了花费数周时间制定复杂逻辑的需要，并实现了数据驱动决策过程的自动化。
神经网络能增强数据驱动优化商业模式的其他领域包括：洞察复杂的供应链运作，预测需求对可用资源的影响。在这方面，神经网络可以集成到供应链计划软件、仿真建模或需求预测软件中，以加快分析过程。
验证和测试
大约 70% 的 DIY 物联网实施过程失败的原因是在部署前使用了不适当的验证和测试技术。虽然这一统计数字主要针对物联网实施，但验证不充分也会影响整个工业领域生产或运营计划的执行。因此，验证和测试是工业 4.0 的核心业务模式或概念。
仿真模型和 "数字孪生 "为企业提供了数字化转型工具，可用于在实施前验证各种想法。这些解决方案提供了物理系统的虚拟表示，从而为验证拟议的运营战略提供了一个安全的环境。神经网络提供了一种增强上述数字化转型工具应用能力的手段，也可以从这些工具提供的模拟环境中获益。
例如，神经网络可以取代开发精确模型所需的复杂逻辑，从而对战略性能做出高度精确的预测。相反，模拟或数字孪生模型产生的训练数据可用来训练神经网络，以提高其预测能力。
是什么阻碍了公司利用神经网络？
采用神经网络来增强工业 4.0 商业模式，可以改进计划、提高生产率并延长运行设备的使用寿命，从而确保盈利能力。尽管有这些益处，但工业领域的企业仍需谨慎，以免得不偿失。对采用神经网络持谨慎态度的原因包括
- 缺乏合适的人才和培训
- 对如何从众多数字解决方案中选择解决方案感到困惑
- 保护现状的短期思维
上述谨慎的原因都是合理的，因为各种数字化转型解决方案都需要不同程度的专业知识来管理，它们一直在争夺 C 级管理人员的注意力。与其他需要付出大量努力才能成功部署的解决方案不同，神经网络可以轻松集成。
Simio 仿真和数字孪生建模软件等解决方案集成了前馈神经网络的使用，用户无需任何编码经验即可利用它。最终用户还可以利用 Simio 开发合成训练数据，以训练其神经网络算法。最后，ONNX 为用户提供了一种开放源代码文件格式，可在不同的应用程序中轻松传输算法。
企业可以利用正确的技术来支持神经网络的使用，从而实现运营目标。通过投资这些技术解决方案，领导者可以在应对当今挑战的同时，为未来的运营挑战做好准备。