工業自動化控制是提升生產力的強勁推力，過上一次工業革命使工廠的生產速度和效率提高了300%以上。發展至今，隨著工控技術的不斷成熟，工業或將進入第四次工業革命。PLC、變頻器、伺服電機、工控機、自動化軟件的不斷升級和優化，勢必會加速全球制造業自動化的進程，全球制造業格局架構將會發生質的改變。
4、安全生產
每年4月28是世界安全生產與健康日，主要紀念死亡和受傷的工人。安全生產作為一個搬上“日程”的概念，一直都是工業化生產過程中不容忽視的存在。從本質上說，安全生產問題是工業化生產方式所帶來的社會經濟問題。而也正是因為工業化生產方式出現，不僅極大地提高了生產效率、改善了人類的生存狀況，也帶來了社會結構的巨大變革。
與普通物聯網相比，工業物聯網設備之間的互聯互通需要極低的時延、極高的可靠性，更需要為用戶提供毫秒級的端到端時延和接近100%的業務可靠性保證。發展至今，目前全球IIoT的發展勢如破竹。據MarketsandMarkets最新調查顯示，2018年全球IIoT市場規模約640億美元，預計將在2023年增加至914億美元，2018至2023五年間的年復合成長率(CAGR)將為7.39%。
同時，面對應對產業的不斷升級和市場的需求，在過去的一年里，工控行業也迎來了眾多新鮮熱議，包含工業4.0、智能制造、數字化工廠、人機協作等，都成為行業討論的熱門關鍵詞，接下一起來看看，這些關鍵詞包含了行業什么“玄機”吧！
1、智能制造
據2016年12月8日工業和信息化部和財政部發布的《智能制造發展規劃（2016-2020年）》，智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）全新定義為基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。
據2016年12月8日工業和信息化部和財政部發布的《智能制造發展規劃（2016-2020年）》，智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）全新定義為基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。
從《智能制造裝備產業“十二五”發展規劃》、《智能制造科技發展“十二五”規劃》到《中國制造2025》再到《智能制造“十三五”發展規劃》的發布，足以說明國家的重視程度。正因為國家的大力支持，在2010-2017年，我國智能制造產業發展迅速，已成為制造業重要發展趨勢，對產業發展和分工格局帶來深刻影響。據相關數據顯示，我國智能制造的市場規模已由2010年的3400億元，增長至2017年的15000億元，7年間增長了4.4倍。加上2018年的“爆發”，可以預見的是，近幾年智能制造市場規模將持續擴大。
2、中國制造2025
由中國政府在2015年初提出“中國制造2025”，以中國制造業大國向制造業強國轉型為最終目標，正在如火如荼的進行中。實際上“中國創造”的具體體現就是技術創新，它是制造業發展全局的核心，但從目前發展現狀看，中國普遍存在自主創新能力不足的問題。
但是由于政策的扶持及行業的發展，不可否認的是中國制造業和相關技術的整體水平正在快速提升。據相關數據顯示，中國投資者在去年向美國科技創企發起165筆交易。另外，在美國去年創企的總融資額中，涉及中國企業的有93億美元，占據了總額的11%。像Uber、特斯拉、Magic Leap等諸多科技公司都獲得了騰訊等中國資本的投資。而也正是因為中國科技成長過快，讓久居科技“老大”地位的美國“慌了”，中美貿易戰、中興被禁、華為高層被捕等等一系列美國對國內技術發展的壓制都歷歷在目。實際上，技術的發展只有良性競爭，才能真正成為人類進步的助推力。
3、工業4.0
2011年在漢德威工業博覽會上德國首次宣布工業4.0的概念，工業4.0的目標在于將工業生產和網絡連結連系在一起，讓智能機器、系統和網絡能夠獨立地交換和回應信息，以便于去管理工業生產過程創造一個工業物聯網（IIoT）的環境。
實際上，德國的工業4.0與國內的“中國制造2025”具有相似的戰略方向。二者都是將制造業引向精益化、自動化、智慧化以及智能化發展。一開始，中國很多企業都在嘗試工業自動化以及工業4.0的技術開發和產品布局，以圖在未來中國制造逐步走向工業4.0的升級改造中獲得商業機會。隨著“中國制造2025”的提出，國內工業4.0的風潮更是火熱。但就中國大量的制造型企業特別是中小企業來說，管理現狀依然停留在工業1.5、工業2.0的低水平上，轉型到工業4.0還需要更大的推動力，走很長一段路。
4、安全生產
每年4月28是世界安全生產與健康日，主要紀念死亡和受傷的工人。安全生產作為一個搬上“日程”的概念，一直都是工業化生產過程中不容忽視的存在。從本質上說，安全生產問題是工業化生產方式所帶來的社會經濟問題。而也正是因為工業化生產方式出現，不僅極大地提高了生產效率、改善了人類的生存狀況，也帶來了社會結構的巨大變革。
發展至今，伴隨人工智能、智能化的興起，工業化生產的安全性已然得到很大的提升。也正因為新興科技的加入，讓安全生產又面臨新的問題。比如，在工控行業，電力作為支撐生產、生活必不可少的環節，其安全性也一直廣受人們關注。據國家能源局公布的數據顯示，每個月全國發生電力人身傷亡事故至少2起、死亡超過2人、重傷超過3人。可見相對于早前電力發展沒那么發達的情況下，現今的電力事故的發生率要高許多。新技術的發展雖然帶來新的安全生產問題，但不可否認人的是，現今各行各業生產的安全性相比以往已經得到很大的提升。
5、人機協助
在工廠和非制造領域的場域中，人類和機器人間沒有圍欄隔離的共同工作場所，開辟了人機協作新的可能性和概念。目前，全球工業機器人四大家族ABB、庫卡、發那科和安川已經紛紛推出了相應的協作機器人產品，國內新松、邀博等企業也緊跟趨勢，全球范圍已經形成了30多家協合機器人廠商，超過90種機器人型號，市場競爭可以說愈演愈烈。
據數據顯示，2017年全球協作機器人銷量1.65萬臺，占工業機器人市場4.3%，同比提升0.7個百分點，市場規模超過30 億元。預計到2020年，全球協作機器人銷量將達5.0萬臺，市場規模將突破84億元。可以預見，協作機器人市場未來可期，人機協作將是行業發展下一個風向標。
6、工業機器人
工業機器人作為智能制造業中一個重要的細分領域，是行業發展的重要基石。工業機器人控制技術的主要任務就是控制工業機器人在工作空間中的運動位置、姿態和軌跡、操作順序及動作的時間等。發展至今，工業機器人已經形成了一定的市場格局，以全球知名品牌瑞典ABB、日本發那科（FANUC）、安川電機（YASKAWA），德國的庫卡（KUKA）、美國American Robot和意大利柯馬（COMAU）等為主，主要集中在發達國家，這些廠商生產的工業機器人已成為一種工業標準在全球得到廣泛應用。
對于國內來說，新松、埃斯頓、埃夫特、配天、新時代、華中數控等國產品牌也逐漸在市場中贏得廣大用戶的認可。同時，據中國機器人產業聯盟統計，2018年以來國產工業機器人銷量繼續增長，上半年累計銷售22304臺，比去年增長22.4%，銷售總體保持了相對平穩的增長。可以說，國內工業機器人發展顯現出一片大好的景象。
7、工業物聯網
與普通物聯網相比，工業物聯網設備之間的互聯互通需要極低的時延、極高的可靠性，更需要為用戶提供毫秒級的端到端時延和接近100%的業務可靠性保證。發展至今，目前全球IIoT的發展勢如破竹。據MarketsandMarkets最新調查顯示，2018年全球IIoT市場規模約640億美元，預計將在2023年增加至914億美元，2018至2023五年間的年復合成長率(CAGR)將為7.39%。
而隨中央產業政策不斷出爐，國內IIoT市場熱度也逐漸升溫，各地對IIoT的發展日益重視起來，包括上海、北京、天津、廣東、江蘇、浙江、福建、安徽等主要制造業省市形成了一股共識，并依循各省市的產業發展現況與優勢訂立更加明確的發展方向。其中，廣東省作為中國首個頒布工業互聯網地方政策的省市，發布了《廣東省深化互聯網+先進制造業發展工業互聯網的實施方案》扶持當地IIoT發展。
8、數字化工廠
現在常被提及的數字化工廠只是“智能制造”的一個組成部分。在智能制造之下，傳統的制造流程將被重組，其最終目的是要實現產品的智能化。數字化工廠(DF)作為現代數字制造技術與計算機仿真技術相結合的產物，它的出現給基礎制造業注入了新的活力，是溝通產品設計和產品制造之間的橋梁。
建設一座數字化工廠，不僅需要雄厚的資金支持，更需要科學的規劃和設計。企業首先需要信息系統的規劃和設計，再利用好ERP數據平臺，還要選擇專業的MES系統，最后上線APS并選擇合適的供應商，基本四個步驟缺一不可。也正是如此，數字化工廠顯示出產品的智能化、生產的自動化、信息流和物資流合一的核心特點。從全球來看，僅西門子算是實現數字工廠的企業了。
9、柔性制造
隨著大批量生產和消費者個性化需求日益升高，應對“大規模定制”生產的柔性制造順勢而生。柔性制造具有批量小、品種多的特點，并能對生產過程進行高效的把控。日常生活中常見的定制，以消費者為導向， 通過定制進行生產，就是柔性制造很好的體現。實際上，柔性制造考驗的是企業生產線和供應鏈的反應速度。比如，電子商務領域的“C2B”“C2P2B”等都是對于企業這方面的考驗。
制造系統的“柔性”可體現在設備、工藝、產品、作息、產能、擴展、生產七大方面。而現階段的柔性制造技術主要集中在四個方面:柔性制造系統(FMS)，柔性制造單元(FMC)，柔性制造線(FML)，柔性制造工廠(FMF)。
10、AI
AI發展至今，是集潛力與爭議于一身的熱門話題。雖然褒貶不一，但是并沒有影響其迅速發展成為微軟、阿里巴巴、百度等眾多行業巨頭入手的新技術。根據CBInsights數據，到2030年全球市場規模將達到15.7萬億美元的規模，約合人民幣104萬億元(注，普華永道的預測中包含帶動的產業規模)。龐大的數據證明，AI未來的市場前景著實可觀。
而在這巨大的市場潛力中，AI應用于工業領域占據了很大的市場比重。發展至今，AI在工業領域的具體應用可以粗略的分兩類：一類是傳統自動控制相關的業務及技術領域，指利用設備或裝置，使機器、設備或生產過程的某個工作狀態或參數自動地按照預定的規律運行；另一類則是通過對企業生產及服務過程中積累的歷史數據，采用深度學習等AI的模型算法，發現數據的內在規律及新的價值，用于改善設計、生產及服務等工業業務環節。
總結：制造業的發展實際上很大程度上依托于工業控制的發展，工業控制技術發達的國家，其生產制造產業結構必然更加完善。而國內工業控制技術一直是制約中國制造行業乃至產品升級的瓶頸，但隨著國家的重視和行業的發展，像研華、臺達、華北工控等國內工控企業也逐漸崛起。可以預見的是，未來不論是全球還是國內，工業控制或將向綜合化、智能化以及簡單操作方向發展。
