上一期康耐视课堂介绍了工业4.0的发展史，并提到机器视觉将逐渐成为工业4.0的关键元素。本期我们就这个思路继续展开，聊聊为何机器视觉将成为提供与工业 4.0相关诸多优势的关键，以及工业4.0的发展会给我们带来怎样激动人心的变局。

机器视觉是自动化中的关键元素，同时也是创建工业4.0智能工厂的关键。在评估产品、寻找缺陷、收集数据以指导运营并优化机器人，以及其他设备生产力方面，没有比生产线更能体现机器视觉庞大信息收集能力或更有价值的地方了。并且，和简单的传感器不同，视觉传感器可以生成大量图像数据，这也强化了它们在工业4.0环境中的使用。

而康耐视通过对市场的分析，也预测到大量与工业4.0相关的发展，将逐步影响到自动化、质量和生产水平。以下几个方面就是随着工业4.0发展将会带来的激动人心的工业进步：

自学设备

自动生产线设备将提升越来越高水平的自学、自控制和自优化能力，从而以较少的干预快速而准确地完成复杂任务。这种能力现在在某些创新的设备中可在操作员的引导下实现，但在工业4.0出现后将变得更加自主。

生产线优化

机器人、机器视觉系统、原始材料输入和生产线的其他方面将可以直接相互通信，制造商可获得更高的灵活性。优势包括在一条生产线上生产更广泛的组件类型，或者以更节省成本的方式制造较少量的特定产品甚至定制产品。

大数据

工业4.0能够把原始数据转换为可操作的信息和见解，从而推进真正的、可测量的性能改善。它实现这一点的方式是分析制造流程中采集的“大数据”并通过云计算和深度学习方法发现工艺改进的趋势。现在，在许多情况下，虽然可以收集数据，但它们仍然是离散的、独立的。在未来，这些数据将被主动共享和使用，而带动这些的则是机器视觉等富数据技术。

生产数据的通信

制造系统的通信网络将扫描来自市场的信息输入并使用这些信息微调生产参数。例如，一家制药公司的系统——收到特定地区高出预期的过敏病例报告——可能触发生产线提高产量并订购更多的原材料。

云计算

通过云和移动设备即时访问数据和运营信息将让工人了解关键且时间敏感的信息，例如停机通知、不合格生产异常的详情、维护需求以及需要现场干预的其他关键问题。这使员工可以监控趋势、分析数据并从任意位置进行调整。制造商也可以通过云将其较成功的生产线相关信息导出到其他运营中，从而将所有生产线平衡在“有效实践”的水平上。