福祸总是相依。尽管2020年因新冠疫情而出现超级混乱的局势，行业不得不应对需求的突然变化、供应问题和运营能力的限制，但这确实加速许多公司的变革。尤其是当涉及包括网络连接性、大数据、智能工厂和可持续性在内的工业4.0趋势时亦如此。
借助部署在各公司的新技术，IIoT（工业物联网）能日益收集更多信息，包括来自制造设备的信息。
今天，许多分析仪自行在仪器上收集数据。例如，我们的日立手持式分析仪能够将测量结果存储在仪器里，更多的日立型号还支持网络连接功能，这是实现远程实时决策的真正改变游戏规则的工具。我们预测这将是2021年的一个关键主题。
我们所说的网络连接性是什么意思？
我们的愿景是分析仪器将具备WIFI、以太网、USB或未来的4G/5G功能，具体取决于工业环境。下一步将是使分析仪能够共享和集成操作技术（OT）数据。但是今天，大多数网络连接均是围绕数据共享和自动化进行。
在将来，网络连接性还意味着分析仪可集成至过程控制系统中，并与其他机器和资源进行通信。最后，终极目标是加快流程、优化性能、减少浪费并确保产品质量。
利用技术使制造业更环保
工业4.0已在可持续发展方面发现一个采取积极行动的机会，即利用技术使过程更加高效和环保。
例如，铸造厂多年来一直是原材料的最终回收商，以借此倡导绿色运动。然而，许多铸造厂也在寻找有助于减少材料浪费的绿色技术。每个工艺步骤均应有合适的解决方案：进料检验、熔化车间、中心实验室和出货检验。联网的分析仪器可将数据传送至一个中心点，在该中心点能轻易发现质量问题，并在随后纠正质量问题，以减少浪费和节约成本。
同样的概念可被用于制造行业的供应链下游，但同样适用于原始设备制造商层面。确保每个流程步骤均有一个集中的解决方案，使数据收集能够有助于减少浪费和实现更环保的制造。
大数据就是力量
在金属行业中，信息支配一切的一个原因是，数据能够使制造质量保证和控制过程更简单、更快速。然而，尽管可用的数据量巨大，但问题是制造商如何将此等数据转化为有价值的事物（即识别模式和预测运行状况），以作出明智的决策。
即使每天进行数千次测量，分析仪的数据也可通过多种方式帮助制造商优化生产，包括：
通过在过程的最早阶段识别缺陷以提高产品质量。
通过机器故障预测和诊断实现及时的预防性工作、减少停机时间，以及降低对业务造成严重损害的突发故障风险。
通过使用大数据进行预测分析以降低成本，从而缩短质量保证过程。
终极目标：智能工厂
虽然2021年将会看到越来越多的联网分析操作，但在工业4.0范围的高级终端，智能工厂将提供优化生产流程。虽然网络连接性本身在制造过程中并不新鲜，但当涉及元素分析仪并将其集成至智能工厂中时，这便是未来趋势。
我们可能还需要几年时间才能实现完全集成、联网且灵活的分析仪，此类分析仪能为智能工厂传送持续的数据流；并根据生产过程的需求进行学习和调整。但延伸至今天的新现实情况可能如下：
进料检验
金属工业的利润率已经很低，在新冠疫情爆发后，最大限度地减少生产废料和返工是轻而易举的事。合适的材料、合适的地点对于降低低质量的成本仍然非常重要。这是网络连接性能够并且将会发挥关键作用的方面。例如，如果在原材料的熔炼过程中发现问题，可将此信息传递给进料检验小组，然后由检验小组采取纠正措施。好消息是，采用合适的解决方案即可实施此流程。
将来甚至可通过将网络连接性扩展至供应链以进一步扩大其用途——合并来自供应链的数据（如果供应链的相关方也使用分析仪），例如在产品到达生产现场之前，可使用分析仪确认牌号识别信息，使进料检验过程更快。此种实时数据共享将实现更好的协作。
工厂车间
我们已经了解，金属分析的自动化可为严格的QC计划以及利用自动化样品分析在一次测量运行中测量多批样品的金属加工厂提供支持。也需要进行生产中的分析集成，从而将更大型的仪器直接安装至调节线中，用于实时分析。
