工业4.0趋势下，工厂智能化已经成为了业界的共识。那么，究竟需要什么样的技术，才能让工厂真正朝智能化的方向迈进，而不是只停留在愿景中呢？

要回答这个问题，我们不妨先看一下真正实现了智能化的工厂应该有什么样的场景：

（用特殊字框显示下面例子）凌晨2点，欧洲某工厂的机器出现了故障。规划人员访问系统后，发现产品必须在上午发出。他立刻发现他在中国的工厂有可用的生产能力和原材料库存，于是就启动了那里的工厂开始进行生产。

而此时在欧洲，维护技术人员也收到了通知，立刻在办公室中查看了机器流程数据，并发现问题出在一个工作站上。这名技术人员在车间里用他的平板电脑访问了该工作站并开始修改流程数据的数据采集时间。几分钟后，他就找到并解决了问题，机器重新开始了运转。

这个案例仅仅体现了智能工厂所能实现的一小部分生产能力。

未来的数字化工厂要求能够实现预见性维护、灵活的机器使用和升级、可追踪货物和原材料、以及定制化、高效的生产。

要实现这些，数据是极为重要的一环。规划人员和技术人员需要能够取得更详细全面的数据，细节到每一个最小的部件。当前的工厂生产中，机器不断产生大量数据，却没有被加以利用。为了实现快速高效的机器控制，数据的传输限制在极低的传输延迟范围内。这对于机器控制是个很大的挑战。对此，连接和传感器领先供应商TE Connectivity从三个方面来解决这一难题。

TE 选择了从智能设备、物理连接和连接内容三个方面着手。

通过收集有关能耗或监控条件等方面的信息，确定哪些部件能产生数据，从智能继电器到用作智能设备的其他传感器和连接器。

在机器中布置更多智能设备会产生额外的连接，这会生成更多要传输的数据，同时减小节点的尺寸和成本。这将产生对替代连接解决方案的需求，包括波导数据传输和无线解决方案。

连接内容

管理增值数据的数据路径；连接解决方案将需要管理、汇集、缓冲和处理数据，以及开设一条用于将数据传输到企业级IT系统的安全路径。

TE的团队围绕这三个方面的新想法展开协作，其目标是将智能工厂的理念转化为可操作的现实。为此，TE也创造了很多具有独创性的实际产品与解决方案。

例如，TE正在开发可以识别部件故障并直接切换到替换部件的智能继电器，制造了可以监控能耗的连接器。TE创建了只需两根电线就能实现1GB/s传输速度的全新解决方案。同时，TE还开发出一种方式，利用微波在塑料纤维中的传播，通过低成本的微型部件来实现高速连接。TE的传感器还具有无线通讯能力，可以通过基于云的接口来合成数据。

拥有这么多连接、传感产品和解决方案，它们的实际效果会怎么样呢？

为了检验实际效果，TE在向客户推荐这些创新之前，会首先在自己的数字化工厂中推行，这确保了这些解决方案经过测试，确实智能，并可以带来预期的价值。通过这些创举，TE在一个模型中安装了智能数据聚合器，从而在工厂层面实现连接器的完整生产价值流中实时数据的可视化。这让其生产团队不仅可以在生产和加工时间方面获得不可思议的提升，而且总体改善了流程效率低下的问题。接下来，这种方法将会延伸到同步材料管理方面，并在更多的TE工厂中推行该系统。

例如，在TE全球第一家数字化工厂——上海东区工厂中，通过设备的连接，管理者可以看到实时的生产状态、工单状态，工人也可以很轻松地查看自己工单的进度。包括原材料的追溯信息、质量控制信息等，都可以在系统里方便地找到。而从设备维护的角度来看，工作人员也可以很透明地查询设备在什么时间停过机，以及停机原因、停机时间和维修时间等信息。

此前，这些信息很多都曾经需要专人在单据上进行手动记录，但智能和数字化的变迁，使得设备可以自动记录这些信息并上传，时间单位仅为毫秒。这样的变化既提高了效率，也减少了资源的浪费和人工作业的不确定因素。

如今，工业正在从传统工厂向智能和数字化工厂转变。也就是说，它们正变得更加自动化和更高效。TE处于这场变革的前沿，提供不同于市场上任何产品的非接触式数据、电源和信号解决方案。在TE工业事业部的首席技术官Ulrich Wallenhorst 看来，TE已经做好了相关的解决方案，帮助客户为迎接工业4.0做好准备。

“首先，智能工厂是完全自动的，是根据电脑控制的数据化模式来运作。第二，智能工厂结合了动力和连接技术，使得流程效率大大提高，但同时又对于连接技术有一定的要求。如今，全世界都在研究这种数据驱动和非连接式传输的解决方案，TE有信心提供一个强大的远程遥控技术，在妥善解决客户需求的过程中表现出快速和高效性。”

在步入工业4.0时代的过渡阶段，重点在于找到适用于升级工厂的解决方案，而不是仅仅关注全新投资应用的开发。TE提醒，这个过渡阶段尤为重要。工厂可以通过快速获得利益证明升级所需投资的价值，同时也不偏离重点，采用可以多方面提高未来生产力的结构来度过这个阶段。这意味着既可以向后兼容，同时也可以开创新机遇。由于智能连接能够轻松实现这种平衡，所以成为智能工厂的关键。