最新的機械製造趨勢正在顛覆行業現狀
工業自動化的呼聲從未像今天這樣響亮。多年以來，機械製造商一直在突破創新的界限以提供堅固、可靠且可以在嚴苛條件下運行的設備。多虧了工業 4.0，機械製造商在工業標準之上產生了巨大的變化。技術的進步正在顛覆製造行業，這使得機械製造商正在重新考慮工業生產的方式。
除了機器的預期作用之外，現在還需要美觀的外觀，即外觀良好的高性能機器。 機械製造的藝術融合了這兩個方面。 工業物聯網（IoT）的技術進步使具有可程式設計邏輯控制器（PLC）的電腦和控制台能夠自動運行整個設備工廠。 技術在於將自動化的機器人技術和美觀融入到這些機械中。
工業物聯網（loT）和工業通信的出現是行業主要的顛覆之一。 如今，機械製造商正在與管理不同機器元件子系統的集成商緊密合作，他們認識到機器需要進行交互並連接擴展網路以達到最大化的生產率。 一台機器可以讀取資料信號，但是如果除去工廠網路的有線或無線連接，就不可能實現自動化或使機器人進行交互。
因此，我們需要結合最新技術以及根據行業趨勢對未來進行規劃。 但是，機械製造技術未來的主要趨勢到底是什麼？
機對機通訊
機器對機器（M2M）通信是技術的總稱，它使機器能夠以最少的人工干預自動交換資料並執行指令。 M2M 技術通常依靠嵌入式硬體感測器和蜂窩網路將這些感測器拾取的“即時”資料傳輸到聯網的機器。
這樣一來，就可以允許系統通過快速自動回應其環境變化來優化其性能，同時減少人工監督的需求。
即時資料分析
大數據是21世紀的新石油。但就像原油僅在煉油過程之後才變得有用一樣，內置在 M2M 和 IoT 設備中的感測器所採集的大量資料只有在經過分析後才能獲得可操作的價值。 工業通信中即時資料分析的興起使工廠運營和企業能夠在製造過程的每個階段利用智慧設備感測器收集到越來越多的資訊，從而做出更好的工作流程決策，提高生產率並改善工作效率。
機器學習與人工智慧
您是否知道機器學習（ML）可以將製造效率提高 20%，同時將材料消耗降低至 4%? 機器可以利用大數據來訓練，使之更有效地執行特定任務，無需明確人工程式設計，而是依靠模型和推理。 在工業環境中，機器學習可以通過進行預測性維護和加強網路安全性來迅速減輕生產停機時間和供應鏈中斷的影響，並最終通過數位孿生發展技術開發提高當前製造流程的精度。
機器人與自動化
世界各地的製造商越來越多地利用機器人技術來加速各個工廠中自動化的發展，從而在提高生產品質和速度的同時降低了人工成本。 從產品組裝到包裝，元件交付到系統維護，現代機器人可以通過具有工業通信系統的單台電腦的集中式遠端控制來執行各種各樣的預程式設計和按需任務。
工業乙太網是新標準
乙太網已經取代了現場匯流排(Fieldbus)，成為工業資料通信的新標準。 截至 2019 年，工業乙太網現在占新安裝節點的 59%，而現場匯流排占 35%，無線技術占最後的 6% 這種趨勢主要是由 IoT 的興起推動的，無數設備和IP網路組成的龐大網路將硬連線的變送器和串列現場匯流排推向了極限。與傳統的現場匯流排相比，乙太網解決方案具備出色的頻寬和速度，以及出色的靈活性和成本效益。
EPIC® 連接器堅固耐用，有矩形和圓形兩種連接器。它們可以在任何應用中用於測量、控制、調節、驅動或提供電源連接。通過在機器上廣泛使用的連接器，消除了重新接線的需求或接線錯誤的可能性。
EPIC® 連接器按照最高標準進行工程設計，可提供過程的可靠性和功能性。它們易於從外殼，插入件和連接器基座組裝在一起，讓匯流排和光纖連接能無縫地協同工作。客戶還可以使用連接器套件來提供完整的連接解決方案。