在简化用于改进和优化产品和流程的数据的同时增强连接和通信的愿望，推动了发达国家的许多组织大力投资实施智能制造技术。

这些技术有望提高全球制造能力，同时通过整合先进经济体的设备和框架来维持未来生产系统的需求。

(资料图)

另一方面，发展中国家的许多中小企业对与工业4.0相关的新兴技术表现出担忧和不信任。本文全面回顾了发展中国家中小企业实施工业4.0领域新技术的准备情况。

这些技术包括智能制造系统、信息物理系统和其他关键技术工具，用于改善制造和生产系统之间的连接和通信。

对文献的分析表明，由于缺乏知识和沟通问题，发展中国家的许多中小企业在引入智能制造和工厂数字化方面遇到了延误。

这些公司在接受设备和系统转型方面落后，这些设备和系统可以与面向未来的技术进行通信，并将智能设备和机器引入生产流程。

本文通过对文献结果的系统总结和综合分析，探讨了挑战，找出了差距，并提出了解决发展中国家中小企业对工业4.0准备情况的潜在解决方案。

信息和通信技术系统

发展中国家在向工业4.0转型的过程中，在集成智能制造方面面临诸多挑战。尽管其中许多国家拥有75%的手机和网络覆盖率，但数字技术并没有显著影响制造业或社会包容生产力。

在国际货币基金组织确定的许多发展中国家，信息和通信技术的开发容易发生在行政领域，而不是在制造或生产系统。

知识密集型产业的缺乏将信通技术的传播局限于相对简单的技术，无法对国家的生产力产生重大影响。

加勒比和拉丁美洲各国政府在设计和实施必要的数字转型方面也面临资金和技术能力的限制。除了基础设施不足严重制约，智能制造和工业4.0相关技术的实施。

尽管宽带技术在许多发展中国家迅猛发展，有几十亿用户连接到互联网，但许多中小企业仍未将其生产和制造系统转移到现有网络中。

根据世界银行的数据如图所示在安全的互联网服务方面，发展中国家远远落后于更发达的高收入国家，而安全的互联网服务是向智能制造转型的基本要求。

世界银行安全互联网服务器的关键指标(每100万人)

先进软件和计算机服务在制造业的应用目前受到限制，而且网络基础设施的年龄和支持先进技术的能力使这种情况更加严重。一些发展中国家的能力、连接和互联网基础设施仍然有限，如一些拉丁美洲和加勒比国家或亚洲国家。

里兹维等人进行的一项研究，29世卫组织评估了巴基斯坦的信通技术准备情况，发现该国是一个信通技术不断发展的国家，信通技术融入了社会的许多方面。

ICT支持计算机通信网络、移动技术、嵌入式系统、电子商务和软件工程。不幸的是，由于巴基斯坦不是任何技术的生产者，该国吸引了来自不同国家的生产者来利用巴基斯坦的技术业务。

虽然外国直接投资带来了各种消费电子品牌的发展，但当前的通信基础设施将不足以应对发展智能工厂所需的近期物联网需求。

作者认为：发展中国家必须依靠发达国家(美国、日本、韩国)的外国供应商来提高其信息和通信技术能力。不幸的是，目前的安排导致对这些发展中国家的能力建设至关重要的当地学习/知识转移有限。与外部供应商发展的关系必须确保供应和需求之间的共同发展。

信息物理系统

智能制造有望提高发展中国家的制造灵活性、质量、生产率和大规模定制。文献表明CPSs在智能制造中起着至关重要的作用。

在CPSs中，计算机算法控制和监视物理系统的机制和行为。这种相互作用提供了具有不同行为模式的动态响应。CPS涵盖了广泛的应用，如医疗监控、机器人、自动驾驶和自动驾驶汽车。

在CPSs中，数字网络通过一个软件密集型信息系统与先进技术产品相连接，在该系统中，各组件相互通信。

此外，物理制造系统利用信息技术和捕捉物理活动的传感器相互通信。该数据随后被处理，并且可以基于该数据做出决定，并且致动器执行物理决定。

从这些例子可以得出结论，CPS是一个多学科领域，包括计算机科学、过程和算法科学、数学、工程控制、人机交互和机电一体化工程。

在CPS中，制造系统通过人、机器和传感器的合作，通过比物联网和云计算更快的实时通信来监控和做出决策。

因此，它可以感知智能环境并做出反应。多个传感器在CPS中提供信息收集和集成，例如电子和鲁棒的光传感器。

增加开发和集成有可能成为一个昂贵的过程。中东现有的工厂面临着决策层级结构带来的多重问题。CPS的适应性可以导致更高的决策自主性。

格瑞那的实验结果可用于评估CPS实施对工厂适应性的影响。大型制造系统的复杂性，包括几个机器和产品，使得控制这样的系统成为一个复杂的现实。

诸如机器故障、停工期和销售变化等离散事件需要一种更加动态的响应方法来管理这种制造系统，而传统的分层计划方法是行不通的。

CPSs的自适应使得自动主动决策成为可能。从较低层次到较低层次的决策工厂自主决策自发地发生。

下图显示CPS对三个主要生产系统组件的影响:人、技术和组织。CPS可立即响应市场需求和供应链，提高制造适应性。

此外，它可能会增加交付周期、库存水平和成本。例如，整合CPS可以改善计划和供应链管理；例如，可以根据更新的自发市场预测向供应商订购原材料。

对于组织来说，CPS通过减少中央设计和计划程序，同时处理复杂的产品种类，从而有助于自主决策，这样就可以实现实时的调度适应性。

一方面，一些供应链的数字化可能对发展中国家有利，因为它可以削减成本，提高灵活性。

CPS对人类、技术和组织制造系统的影响。

CPS对制造系统中人的方面有很大的影响。它仅限于决策，并影响信息交换和人类的学习适应性。安萨里等人。

通过关注系统的体验和学习方面讨论了网络物理社会网络。在制造系统中执行的任务包括信息的人机交换和机器学习，以增强驱动系统的主动计算模型。

下图展示了物理空间、社会空间和网络空间之间的通信回路模型。该图像强调了人机交互对于CPS信息交换的重要性。

网络物理社会系统中的互动。

云计算

云计算的概念克服了传统制造和供应链系统在快速反应需求变化方面的局限性。然而，许多潜在用户担心可移植性和数据安全性。此外，一些发展中国家缺乏适当的监管框架，这也使潜在用户感到沮丧。

帕尼蒂展示了从“一切即服务”框架到生产环境的转变可能会导致利用云计算的“制造即服务”,这样，灵活的IT系统可以在从工厂、流程到设备级别的多个级别上支持制造系统。

下图显示了帕尼蒂提出的制造即服务架构模型，用于增量板材成形和从设备到客户的信息流集成。

制造即服务层级结构。

云计算的优势包括制造系统的服务和资源共享。然而，需要集成物联网和传感器等尖端工具，通过捕捉实时数据来实现云制造(见下图)。

物联网和云计算的这种集成将传统生产转化为智能制造，以便it可以感知基于云的智能环境中的每个组件并做出反应。

集成物联网和云计算的一个很好的例子是射频识别(RFID)在标记加工材料/产品中的应用。物联网和云计算的结合允许收集实时信息，同时跟踪工厂内外的组件，从而更新库存水平、位置和预期交付时间。

信息物理工作空间分布式规划。

云计算依赖于对制造变量的即时数据获取、分析和响应。因此，整合云计算和CPSs吸引了学术界和工业界。

云计算的一个显著优势是，它可以克服传统计算机辅助规划在对动态操作的响应性和适应性方面的限制；因此，云制造提供了一个经济高效且可扩展的制造环境。

报道称，在云制造中，封装在云服务中的制造资源的利用可以以集中的方式进行管理，使得客户可以根据他们的需求来管理云服务。欧拉等人研究了云计算对马来西亚制造企业创新和组织绩效的影响。

作者认为：云计算在提高流程效率和创新方面潜力巨大；然而，差距仍然存在，需要进一步的研究来克服云计算应用的限制和集成。

于复杂的计算需求，本地计算机无法满足智能制造系统的复杂计算和决策(见下图).然而，云计算集成到传统系统中的延迟可能会导致严重的通信延迟，从而导致设备停机，对生产造成负面影响。

制造即服务层级。

大数据分析

人类现在生活在一个数据丰富的时代。由于能够提供更好的过程理解和增值，BDA对制造过程产生了浓厚的兴趣。随着最新技术和新兴工具的出现，大数据达到了一个新的层面，包括不断提高的计算能力和物联网。

已经为大数据定义了四个主要维度:量(数据的范围)、多样性(数据的结构)、速度(数据生产和获取的速率)和可变性(误差和不确定性)。

这意味着齐科普洛斯等人为兰尼在2001年提出的大数据3Vs理论(容量、多样性和速度)增加了一个新的维度，该维度侧重于不同数据源中固有的不可靠性和不确定性。

在应用大数据维度时，我们可以看到，由于流程运营和控制，制造数据非常庞大。此外，先进的物联网和ERP系统的应用对制造业数据的贡献更大。

因此，将需要增加对BDA制造业的需求。一些有效的数据分析技术可应用于制造流程，包括描述性分析、探究性分析、预测性分析和视角分析。

大数据可以极大地促进智能制造，赋予其竞争优势和可持续性。数据可以深入洞察复杂的制造环境，如制造生命周期和流程参数。

发展中国家实施智能制造系统和工业4.0的障碍

制造流程、资源和产品的异构性导致了大量的数据，这些数据反过来又适用于整个制造生命周期的分析。

这种强大的数据分析可用于动态制造生命周期，以提高效率、生产率和决策能力。然而，重点主要放在结构化数据上，在动态和复杂的制造环境中产生的非结构化数据，如音频、视频、图像和非结构化文本，仍然存在滞后。

然而，数据分析可以显示制造过程中隐藏的模式。制造生命周期、市场趋势和客户偏好中未知的相互关系有助于管理层做出更明智的决策，图中列出了效率提高的百分比。

商业组织中效率和改进的百分比

贝尔哈迪等人应用两阶段混合因子分析结构方程模型研究了BDA、精益六西格玛和绿色制造的流程改进方法集成对北非201家工业公司环境绩效的影响。

该研究表明，BDA直接影响环境表现。同时，精益六西格玛和绿色制造是影响BDA以及环境绩效的重要中介变量。一些文献研究表明，更高的数据分析能力提高了公司业绩的可持续性。

杜贝等人研究了BDA、机器学习和人工智能在操作性能上的集成。结果表明，在环境动态性的不同影响下，由人工智能和运营绩效驱动的更高BDA能力显著影响创业导向。

融合工业4.0技术对发展中国家中小企业商业模式的影响

该模型的功能和可解释性因两种数据应用程序的方法而异。数据驱动方法的被动应用包括监控和感知(更关注可解释性)，不同于控制和优化等数据驱动方法的主动应用(更关注功能性)。然而，数据分析和机器学习之间存在相当大的差距。

下图显示了制造运营中数据分析和机器学习的分层集成。

数据分析和机器学习的混合应用。

集成BDA和信息物理生产系统允许基于云的制造设备提供按需制造服务；这种集成可以通过云制造实现小批量高度定制的产品。

然而，一旦云制造机器的数据通过CPSs传输，就需要进行深入的数据分析，从而更深入地了解未来的客户需求。下图展示了此模型的一个示例，并强调了在生产系统中集成数据分析和云制造。

数据分析和云制造集成。

穆克塔迪尔等人确定了孟加拉国制造业供应链采用BDA的主要障碍。这些障碍包括类似于影响其他发展中国家的数据和技术限制。

作者认为：除了这两个障碍之外，基础设施不足、数据整合问题、数据隐私、BDA工具不足和高成本等其他因素也被确定为对BDA在制造业供应链中的适应性产生重大影响，尽管如此，确定孟加拉国制造业供应链中的这些障碍有助于建立处理政策制定的方法。

此外，它有助于将BDA整合到制造业供应链中，尽管它在孟加拉国仍处于早期发展阶段。所有面临类似挑战的发展中国家都可以采用这种方法。

结论

本文全面回顾了发展中国家中小企业实施工业4.0领域新技术的准备情况。第四次工业革命承诺改善全球制造业，通过对先进国家未来生产体系的技术和框架进行重大整合，可持续地满足需求。

工业4.0可以实质性地重塑发展中国家中小企业的管理实践和运营，并为国际增长和绩效带来多种新机遇。

采用工业4.0的关键障碍已被确定为:

发展中国家的劳动密集型产业和老龄化劳动力该地区劳动力的准备程度是采用新技术的一个障碍。劳动力成本的降低降低了技术创新对公司的吸引力。缺乏必要的能力、技能和基础设施来支持当前的工业革命

消除工业4.0的关键障碍并发展必要的基础设施将使中小企业能够利用实施工业4.0带来的许多好处。

当然，考虑到缺乏必要投资的经济资源，需要进行更广泛的研究来澄清发展中国家如何获得这些技术，以及政府和管理者如何促进这一进程。

发展中国家未来实施工业4.0的渐进关键问题

中短期内可能的解决方案包括:

利用“设计-建造-融资”发展PPP，其中所需资产由私营公司设计、建造和融资，并租赁给政府25至30年。为投资于科学和技术的公司建立R&D税收抵免有助于中小企业获得所需的设备和基础设施。为购买提高生产率和效率的设备的中小企业提供税收优惠。为成人学习者开发培训设施以获得不断变化的工作环境所需的新技能也可以缓解发展中国家劳动密集型中小企业的恐惧。

一般来说，这种投资必须被视为基础设施投资，公共资金为随后的私人投资铺平道路。在当前由新冠肺炎大流行引起的经济衰退中，必须认真考虑这一论点。

工业4.0:对发展中国家中小企业微观经济生产率的影响

随着各国政府通过启动重大基础设施项目来制定刺激经济的计划，对21世纪工业4.0技术的投资必须补充甚至超过对传统交通基础设施的投资。

正如我们之前所讨论的，新经济秩序在后COVID19世界的出现将由工业4.0技术塑造，其准备程度将决定每个国家在该系统中融入这一技术范式的位置。

对于中小企业管理者来说，工业4.0技术通过积极影响客户的WTP和价格以及降低成本，为增加价值创造创造了巨大的机会。

通过将这些技术的分析和实施纳入USATCO框架内的组织规划周期，可以逐步采用这些技术。

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