以车间为主题的工业4.0吸收了:过程输入端的连接技术——智能工具、工具管理、工具预设;模拟真实世界(数字孪生);基于传感器和本地计算能力的机内智能/自动校正;通过生产资产生成数据，收集、分析和有意义的显示，然后采取行动提高机器性能和/或输出质量，无论是自动还是通过人工干预。
简单地说，工业4.0采用了数字连接的生产设备，能够输出有用的、可操作的数据，但工业4.0标题下的一些内容已经存在了一段时间。让我们从一个简单的例子开始，在今年4月举行的英国MACH 2018展览上展示了蓝牙连接切割工具。它们已经有好几年了;镗孔工具专家Rigibore (https://is.gd/onejew)有这作为一个创新的一段时间后(ActiveEdge -视频:https://is.gd/owazay)，但BIG Kaiser (Industrial工装公司，https://is.gd/etamit)增加了一个现代化的调整，其EWE数字精细镗头，拥有蓝牙连接到智能手机或平板电脑应用程序。这支持简化工具监控和配置，应用程序还可以帮助操作人员确定刀具组件的最佳切削参数，并显示切削直径的变化。此外，应用程序记录工具调整历史，以供将来参考。
蓝牙连接工具属于制造的“输入端”
将连接性和数据处理提升到下一个水平，并在刀具领域更全面地实现工业4.0的是山特维克科罗曼(Sandvik Coromant)。https://is.gd/uyodup)．在2016年的芝加哥IMTS展会上，该公司发布了其CoroPlus产品平台(它将在AMB展会上展出，p29)。该公司表示，这预示着在加工前、机内调整和加工后分析领域一系列互联产品的开始(视频:https://is.gd/awidig)．它采用CAM软件工具指导和几何形状，为专业工具生成工具路径，工具具有传感器，可提供切削智能，基于应用程序的工具调整和基于云的分析。
山特维克集团有限公司https://is.gd/xowamo2017年，该公司收购了应用平台Comara，并在同年的EMO展会上表示，通过这一技术，该公司将“能够连接更复杂的工具，并在未来使用实时数据优化它们。”结合现有的‘Walter ToolID’，这将促进未来‘Smart Tools’的生产。”另一家工具公司Komet也拥有能够数据输出、基于云的分析和仪表盘反馈的工具——Komet被Ceratizit集团(https://is.gd/habuwu)。
在此之前，Ceratizit在2017年的EMO大会上公布了基于云技术的工具跟踪和它们的历史(例如重刷的数量)。根据公认和广泛使用的全球贸易项目编号(GTIN -)，工具标记有一次性唯一的数据矩阵代码www.gtin.info)．然后，通过已建立的云平台One Identity (www.oneidentity.com)，用户可以使用免费的One Identity手机应用程序扫描工具的使用代码，以发现有关该工具的信息，比如它是真的吗，它被重新研磨过几次，它的技术切割数据是什么。
Sandvik Group公司(TDM . n:行情)也在云计算领域。https://is.gd/uniciw)是工具管理软件专家，基于TDM 2017 Global Line工具管理系统，推出了TDM Cloud Line(“全球首款基于云的工具数据管理解决方案”)。这样做的主要优点是，用户可以从数千个工具(来自经过验证的精确和完整的工具数据的TDM云目录)中下载和管理数据，而不需要首先购买工具。
Mapal (https://is.gd/qoboyi)也在c-Com云平台上提供基于云的工具管理。由于缺少工具导致的停机、耗时的数据搜索、重启和工具选择困难都被消除了，自动分析生产日期、当前库存水平、工具维修状态和每个可用组件的工具成本等数据。
当然，云托管的工具信息在这些举措之前就已经存在了，比如MachiningCloud (www.machiningcloud.com)几年来一直在提供工具数据，以更好地支持CAM系统的仿真。该平台有许多知名的工具合作伙伴，包括Kennametal (https://is.gd/ocuhiq)，尽管该公司也提供了自己的基于应用程序的Novo平台，该平台提供了一套“强大的数字工具”，包括:流程规划;库存可用性和采购;cost-per-part管理;和生产率改进。
在切削刀具相关的领域，有一种非常古老的东西，那就是安装了芯片的刀柄，它可以从刀具预设站存储刀具偏移数据，由机床读取，以消除人为错误。这不是一条新消息，但海默(https://is.gd/ugivij)，从DMG Mori (https://is.gd/equmos)正在工业4.0背景下积极推广。提供带有RFID芯片或QR码或数据矩阵码的刀架，支持数据提供。对于QR和数据矩阵，需要该公司的“数据分析仪和控制器”解决方案，一个能够与预制器、平衡器、CAM系统和机床(RFID芯片独立携带信息)通信的中央数据存储库。正如该公司总裁安德烈亚斯•海默(Andreas Haimer)今年6月对《机械》杂志(Machinery)说的那样:“我们的技术在那里已经20年了，但还没有被使用过。接口不是即插即用的，客户在使用不同的控件时会出现问题。许多客户仍然没有预排机，即使他们有，大多数仍在打印标签，手动输入偏移量的错误导致冲突。有些人在机器上安装了激光，使他们的机器成为世界上最昂贵的预铸机。我们向公司展示他们如何实现自动化。这是能够在不需要准备时间的情况下实现数字技术并准备工作的第一步。”
另一家德国工具预置公司Kelch提供了不同的工业4.0软件包，将其应用于一套三种智能工厂服务，即工程服务、工具服务和金融服务。他们在公司的硬件和软件解决方案的支持下，扮演顾问的角色。在工具方面，它提出“减少工具的多样性，优化它们的组装和使用寿命，管理采购和存储”;该公司的预制器和收缩式硬件支持这一努力。
在计量领域，鲍尔斯集团已经推出蓝牙连接技术一段时间了，但在2018年的MACH中，该公司将其与Sylvac软件包Sylcom链接，用于数据分析和显示。该公司还展示了由通用机器人(RARUK Automation)的协作机器人服务的Sylvac-Scan单元，将其坚定地纳入了工业4.0阵营。https://is.gd/redaya)．Sylvac-Scan直接与机器人通信，向机器人发送零件分类和状态信息;例如通过、不通过或返工。
鲍尔斯计量公司将零件扫描仪与协作机器人结合起来，机器人可以根据零件的质量水平来放置零件。质量信息软件Sylcom也是该公司MACH 2018展示的一部分
六角制造智能(HMI，https://is.gd/daguku然而,)。机械在去年详细解释了“制造智能”的含义(https://is.gd/yefare)，随后参加了该公司在拉斯维加斯举行的年度HxGN Live聚会。HMI的技术范围很广，包括后期设计仿真、机床仿真(截至6月，它现在拥有NCSimul作者施普林格)、CAM软件、钣金设计和成本计算软件、工具管理软件、广泛的计量和在线企业质量数据捕获、分析和仪表盘/座舱显示平台Smart quality。
HMI信息的一部分是用于过程控制的质量数据反馈(一个完善的活动)，但远景也接受反馈以改进设计，也可能在CAM中使用机床误差图(使用HMI技术测量)，以便输出NC程序可以考虑已知的错误(模拟真实世界，因此是一种数字孪生)。Smart Quality从连接的计量中提供可操作的信息，以支持改进和提高站点内部和跨站点的生产力。
但是让我们转到机床本身。数据输出和相关动作是关键，这种数据供应由越来越多的内置传感器支持。现在，Seiki Systems公司的软件(https://is.gd/fuhico)连接到机床数控单元已经存在多年了，通过测量机器活动，提供了可操作的数据，以提高车间性能，并提供了一个网络来传输信息到/从机器。这种类型的软件现在处于工业4.0和CNC培训学院(https://is.gd/edocag)选择在今年早些时候进入这一领域，接手“捕食者”(Predator)机器监控软件。
机床供应商提供他们自己的软件来监控和提高机器性能。玛扎克的iSMART工厂工业4.0解决方案(https://is.gd/otocah)与公司的Smooth CNC技术合作，通过工厂和办公室网络的连接，提高整体设备的效率，促进数据驱动的制造。我们的3月刊对此作了全面的报道(https://is.gd/kagije)．DMG Mori有其CELOS CNC界面和相关应用程序(在线文章:https://is.gd/beyiso)．今年推出的CELOS V5将涵盖从计划到生产计划到监控的所有内容。与此类似，大隈(ncnt，https://is.gd/pucuxe)有它的连接计划解决方案，牧野(也是NCMT)有它的pronetconnecnexx。其中一些允许在连接的网络中包含其他的机床，一些连接到云平台(见后面)，如Forcam (https://is.gd/ucodag)提供数据分析和仪表盘信息显示。
同样，CNC专家Heidenhain (https://is.gd/ivugiv)提供其连接加工，允许:连接或访问ERP系统，制造过程数据，CAD和CAM;支持作业调度;生成所需工具列表;并提供机器和作业状态的实时概述，将信息发送到整个公司的计算机和移动设备。
谈到在机床中集成传感器，这是一个长期存在的问题。温度补偿可能是最成熟的，振动和颤振分析/控制是最近才建立的。许多机床制造商可以提供例子。但传感器的数量和产生的数据量将其推向工业4.0领域，使用人工智能(AI)对大量信息进行分析是一个相关元素。
例如，FANUC (https://is.gd/ematin)为其robodrill开发了人工智能热位移补偿。该公司表示:“(该系统使用)机器学习技术来预测和补偿由温度波动引起的热位移，温度波动由测量环境温度的热传感器检测到，同时RoboDrill在运动中也会升高温度。与现有功能相比，加工精度提高了约40%。”
此外，该公司还开发了AI前馈系统，以减少因加减速引起的机械振动。FANUC强调，这是基于一个更精确地表示机械特性的维度模型，它有太多的参数需要手动调整，就像迄今为止所做的那样。机器学习被用来确定伺服参数，提供高质量的加工，由于减少机械振动。
两者都在机器内部实现，西门子(https://is.gd/tuvefa)提供其工业前沿技术，以支持基于机器的大量数据处理，以支持“执行一系列描述性、诊断性、预测性和规范性分析应用”。海勒(https://is.gd/fapeva)正在利用这种技术来支持类似于磁共振成像的成像方法，这种成像方法可以通过网络浏览器和机器的操作面板显示工件的高分辨率图像，而不需要在机器中安装摄像头或附加传感器。
最后，还有像西门子MindSphere和FANUC的FIELD(将于今年晚些时候在欧洲推出)这样的云平台。MindSphere是一个开放的物联网(IoT)操作系统，连接产品、工厂、系统和机器，使用户能够利用物联网生成的数据，并应用高级分析。它还包含了应用程序- Manage MyMachines显示关键的机器数据，机器状态和机器历史。增加机器可用性，减少停机时间和为客户提供新的数字产品是其突出的优势。
海勒正在利用MindSphere平台来支持一个与云连接的状态监控应用程序，该应用程序既可以为客户所购买的机器提供最高的系统正常运行时间，也可以允许他们为使用机器付费，而不直接购买机器。
今年早些时候，Studer (https://is.gd/ulonos)展示了三款应用程序——生产经理、远程服务和服务监控，但没有透露云服务提供商的名字。第一个可视化机器数据，第二个支持远程机器诊断，最后一个更容易咨询与维护任务相关的操作说明(见文章:https://is.gd/exubew)．
一组制造技术供应商ADAMOS (https://is.gd/yawofa)，旨在提供一个独立的基于云的工业物联网(工业物联网)平台，为无法开发自己的云客户服务平台的小型机床制造公司提供服务。它“为制造业提供It服务，存储和分析与生产相关的数据”。DMG Mori是ADAMOS的合伙人。
德国机器/激光制造商Trumpf是Axoom平台(www.axoom.com)，它提供了一个云托管的商业软件解决方案，从订单到发送，接收机器监控和管理，等等。另一个云计算的例子是Forcam的高级车间管理技术(Advanced Shop Floor Management Technology)，该技术将停机时间、错误和报废减少到最低——或者将它们全部消除，从连接的机器上获取数据。
首次发表在2018年8月的《机械》杂志上
