這些趨勢也將極大地改變制造業中機器與機器、人與機器、人與人、預測與操作、管理與運營之間的關系，推動工業4.0時代的到來。

     數字孿生（Digital Twin）是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。

     數字孿生提供了與工業部門中使用的物理組件相對應的虛擬對象。例如，制造汽車的機器人手臂可以使用數字孿生進行監控，數字孿生收集有關機械手臂操作的數據，并提供有關需要定期維護或更換的組件的信息。

       計算機屏幕，甚至是更原始的顯示器仍然在工業領域占主導地位，但這種情況正在改變。

       VR和AR通常針對特定任務量身定制，隨著頭戴設備和智能眼鏡的普及與價格下降，這些技術將更受歡迎，特別是在工業環境中。

       多年來，預測性維護在工業環境中一直扮演著日益重要的角色，物聯網組件的持續增長也提供了比以前更多的信息。

      與其他技術不同，預測性維護的好處很容易計算。作為一種工業物聯網技術，預測性維護一定會成為未來工業管理人員的優秀助手。

       在早期階段，物聯網在執行任務的過程中時常會出現雜亂無章的情況。同時，對于許多公司而言，安全設備并不被視為重中之重。

      這種改變的部分原因是因為現在的網絡攻擊越來越猖獗，越來越有利可圖，而安全防范較低的工業設備尤其誘人。

      制造業公司面臨的挑戰之一就是確保他們使用正確的安全條例并確保所有操作的合規性，因為沒有一步到位的解決方案可以100%保護設備免受攻擊者的“入侵”。

     由于工業設備停機成本很高，因此，通常情況下，企業會盡可能避免硬件和軟件的升級與改造，因此，工業企業的變革有時候會非常緩慢。

     實體工業的長期轉變將會找到更快速適應信息化的方法，而且這一舉措在未來幾年中將繼續增加。

     自動化一直是工業的核心，數字技術正在擴展這一趨勢。企業現在可以依靠低成本設備來補充更廣泛的制造組件，而不是投資昂貴的重型設備。

     隨著自動化系統繼續證明其價值，企業將會投入更多資金，并看到顯著的效率提升和更低的勞動力成本。

     然而，工人招聘仍將保持強勁，因為即使是高度自動化的系統也需要人們監控進度，并尋找最大限度提高效率的方法。

     物聯網組件收集的大量數據可能令人咋舌，而物聯網應用程序中的瓶頸之一就是確保系統能夠實時監控必要的信息。

     因此，物聯網運營的一個強大組件將依賴于邊緣計算設備，這些設備可在數據被發送到更集中的服務器之前收集、處理并分析數據。