自動化計算機在工業4.0中扮演著主要引擎和神經系統的關鍵角色，是實現其愿景——高度靈活、高效、個性化的大規模智能制造——不可或缺的基礎技術。它們的作用主要體現在以下幾個方面：

1. 實現智能決策與控制：

• 實時調整機器參數以優化質量或效率。

• 預測性維護：檢測設備異常并提前預警或觸發維護流程。

• 機器人控制：實現復雜、協調的自動化操作。

• 邊緣計算： 自動化計算機（尤其是工業PC、嵌入式系統、邊緣網關）部署在機器、產線或車間現場（邊緣），能夠實時處理傳感器數據（如溫度、壓力、振動、圖像）。

• 實時響應： 基于預設規則或內置的AI算法（如機器學習模型），它們能在毫秒級時間內做出本地化決策和控制指令，例如：

• 減輕云端負擔： 過濾、預處理數據，只將有價值的信息上傳到云端或工廠級系統，減少網絡帶寬需求和云端計算壓力。

2. 連接物理世界與數字世界（信息物理系統的主要）：

• 數據采集與聚合： 自動化計算機通過各種工業總線（如Profibus, Modbus, CANopen）和工業以太網協議（如Profinet, EtherNet/IP, EtherCAT, OPC UA）連接傳感器、執行器、PLC、機器人、CNC機床等物理設備。

• 協議轉換與標準化： 將來自不同設備、使用不同通信協議的數據轉換成統一的格式（如OPC UA, MQTT），實現設備間的互操作性，是構建“物聯網”的基礎。

• 提供數據接口： 向上層系統（如MES, ERP, 云平臺）提供實時、可靠的生產和設備數據。

3. 支撐數字孿生與仿真：

• 實時數據源： 自動化計算機提供的實時生產數據和設備狀態是驅動數字孿生模型的主要輸入。數字孿生需要精確反映物理實體的當前狀態。

• 執行控制指令： 基于數字孿生仿真優化得出的參數或控制策略，需要通過自動化計算機下發給物理設備執行。

4. 賦能人工智能與大數據分析：

• 數據預處理： 在邊緣進行數據清洗、濾波、特征提取，為云端或本地服務器上的高級AI分析提供高質量的輸入數據。

• 邊緣AI推理： 越來越多的自動化計算機具備足夠的算力，能夠直接在邊緣運行訓練好的AI模型進行推理（如視覺檢測、語音識別、異常檢測），實現較低延遲的智能應用。

5. 提升生產的靈活性、效率和個性化：

• 柔性制造： 自動化計算機能夠快速接收并處理來自上層系統的訂單信息（如MES），動態調整生產線配置、機器人任務、物流路徑，實現小批量、多品種的混合生產。

• 自適應優化： 基于實時數據和AI算法，持續優化生產過程參數（如能耗、速度、良品率）。

• 個性化生產： 精確控制每個產品的制造過程，滿足客戶的個性化定制需求。

6. 增強網絡安全：

• 安全網關： 專門的工業安全計算機或防火墻可以作為網絡邊界設備，執行訪問控制、入侵檢測、數據加密等安全策略，保護OT網絡免受IT網絡或互聯網的威脅。

• 安全端點： 具備安全啟動、可信計算模塊等功能的自動化計算機，能提升設備自身的安全性。

7. 實現人機協作：

• 交互界面： 自動化計算機運行HMI軟件，為操作員提供直觀的生產監控和操作界面。

• 安全監控： 處理來自安全傳感器（如光幕、安全地毯）的數據，確保協作機器人在與人互動時的安全。

總結來說，自動化計算機在工業4.0中的作用是：

• 感知： 連接并獲取物理世界的數據。

• 思考（智能）： 在本地進行實時數據處理、分析和決策（邊緣智能）。

• 執行： 精確控制物理設備和流程。

• 連接： 作為信息物理系統融合的橋梁，打通設備層、控制層、車間層和企業層。

• 賦能： 為高級應用（AI、大數據、數字孿生）提供數據基礎和計算能力。

沒有強大、智能、互聯的自動化計算機作為底層支撐，工業4.0所追求的智能化、網絡化、柔性化和個性化生產就無從談起。它們是工業4.0得以落地的物理載體和計算主要。