科技在人们的工作和生活中起着重要的作用，自动化技术的进步将继续以不同的形式发展。可能没人想得起最后一次邮寄信件是在什么时候，而现在购物大多数都是自动化在线支付。而在未来，自动驾驶汽车采用更多新技术，例如自动规避和停车，而有些汽车甚至在夜间自动更新其自动驾驶功能。
科技如今成为人们生活的一部分。大多数人初次接触自动化技术很可能是制造行业的功能简单的机器人。早期的机器人只能在高度受控的环境中执行一组或两组重复性任务。一些著名的早期机器人包括：
- 1954年，George Devo 设计了全球第一台工业机器人。
- 1962年，通用汽车公司在新泽西州的工厂中首先使用了大型工业机器人。
- 1973年，德国机器人技术商KUKA公司开发了第一个6轴机器人。
施耐德电气创新与数据中心IT部门副总裁Steven Carlini表示，20年前，当他还是一名在德国学习的MBA学生时，参观了梅赛德斯公司一家汽车工厂的自动化生产车间，汽车产品在相互通信的、高度智能自动化平台上“流动”，这很可能是采用“工业4.0”理念的首批工厂之一。车间工作人员只是在少量样品的点焊方面进行检查和测试，并更换用于车身的大型金属冲压模具。这些功能都不在自动化生产流程中。
拥抱“工业4.0”的企业有着更高的期望
自从世界经济论坛创始人Klaus Schwab在2016年出版了一本名为《第四次工业革命》的著作以来，众多学者、政治家和商业领袖就“工业4.0”的定义展开激烈的辩论。施耐德电气工业业务部副总裁Meenu Singhal对“工业4.0”给出了一个很好的定义，“工业4.0是指机械、存储系统和生产资源可以执行复杂的任务、交换信息并发出指令，而无需太多的人力参与的模式。”而其定义可以根据需要进行更新。事实上，现在还没有一个达成一致的定义。
拥抱“工业4.0”的企业希望提高自动化、灵活性、安全性和弹性，可能利用部分或全部资源：物联网(IoT)、M2M通信、大数据和分析、高级仿真、增强现实、下一代连接(WiFi 6、5G)，以及低延迟的云计算。
虽然很多企业具有明确的目标和计划，但实现这些目标的途径尚不明确。
许多组织开始寻找通过“工业4.0”提供的技术改善当前运营的途径。这些改进也可以归类为制造业务的数字化转型，这可能导致企业面临更具体、更陌生的风险。为了减轻这种风险，这些技术在生产线的整个生命周期内逐步改进是有意义的。
对于大多数企业来说，首先是大规模扩展他们的计量、传感和视频功能，这将产生大量数据。为了他们的利益整合、解释和分析这些数据是关键，它需要以计算和存储的形式提供这些数据。现在正是大多数企业考虑在工厂或车间构建本地边缘微数据中心的好时机;这个解决方案是“工业4.0”制造行业的秘诀。
微数据中心在边缘上的优势
微型数据中心解决方案规模很小，并且部署位置靠近用户以减少网络延迟，同时提供高水平的计算能力来处理由物联网传感器和高清摄像头生成的惊人数据量。
有人可能会问：“难道在云平台中处理这些新的大数据不是更容易吗?”其实，向集中式云平台发送或处理信息将面临三个方面的问题：
- 时间–自主制造以及质量控制需要实时完成，并且在集中式云平台处理至少需要10～100毫秒的延迟处理。
- 带宽–生产设施内的设备将会产生大量内容，这些内容让互联网不堪重负。
- 成本–在集中式云平台中存储和处理的大量内容将导致成本过高。
此外，可以通过使用本地边缘微数据中心而不是云平台来实现网络安全。如果所有的数据都被发送到一个本地边缘数据中心，那么该数据中心就可以作为堡垒来应对网络攻击。由于数据在边缘计算设施进行处理，而不是发送到云平台或集中的数据中心，因此被篡改或截获的风险要低得多。
分析只是“工业4.0”旅程的开始
使机器能够相互通信和共享信息，为基于实时数据的更高级的分析、可视化和模拟打开了大门。数字世界的决策和行动将转化为物理世界的运动。例如，制造机器可以根据原材料的可用性、机器人的性能和可用性以及能源成本来分析生产效率，并决定生产什么产品以及何时生产。下一步可能是使所生产的产品(无论是烤面包机、电视还是其他产品)与制造机器人进行主动沟通，以增加选择或提高生产效率。
今后将会越来越多地采用高带宽视频技术，它被用于安全系统中，而且还将用于质量控制等应用程序中。通过添加传感器和摄像头来识别设备磨损和潜在故障，它将有助于自动化生产设备上的分析。实时生产中使用的高带宽视频将需要本地IT设施处理，因为一个高清摄像头每小时可能产生大约300GB的数据，需要实时处理(通常会采用多个摄像头)。最好的解决方案是位于生产线或纳入生产线中的专用于集成视频分析(IVA)功能的微型数据中心。
企业在开启“工业4.0”之旅时需要规划和实施物联网技术以及边缘计算技术，以实现具有高级分析、增强现实，并最终构建自主机器人生产的高效平台。届时，生产设备将与正在生产的产品进行通信。随着采用更多的新技术，这一旅程很可能会分阶段进行。随着传感器和摄像头的增加，对微型数据中心的本地IT的需求也越来越大。高清视频分析和大数据应用等高带宽功能需要将专用的本地边缘微数据中心并入生产线。而微数据中心将成为一个有利于实现数字化转型的解决方案。
