一、简介

在本节中，我们重点介绍制造系统的关键属性，包括固定自动化系统 (FAS)、柔性制造系统 (FMS) 和单级多机系统 (SSMS)。本次审查的最终目的是帮助决策者在 FAS、FMS 或 SSMS 中选择最合适的设施布局。

制造系统包括机器、运输工具、计算机、存储缓冲区、人员和组装以生产产品的其他组件（Gershwin，2002）。通常，它包括多个互连的工作站，通常称为单元或工作中心。制造业面临各种挑战和制约，包括经济全球化、经济相互依存和技术进步、国际竞争加剧、市场全球化等。该领域的参与者被迫调整其经济模式，以应对国际经济激烈竞争带来的挑战。

制造环境在塑造制造系统的性能方面发挥着关键作用。美国大规模生产 (MP) 的衰落导致出现了各种更适合 20 世纪 80 年代制造业快速变化的方法（Duguay 等，1997）。MP 系统仅专注于降低产品成本（Mehrabi 等，2000）。如今，制造环境不仅是随机的，而且是随机的。它的特点是不确定性。为了解决这种不安全问题，新的制造系统概念正在出现，作为传统生产系统的可行替代方案。多年来，人们提出了多种生产系统，包括批量生产系统、精益生产、敏捷生产、定制批量生产、柔性制造系统（FMS）、动态单元制造系统（DCMS）和可重构制造系统（RMS）。

参与这些系统的行业的生存取决于其最终目标的实现：以利润、声誉和市场份额的形式获得价值。人们越来越认识到，全球经济中持久的竞争优势在于发展快速响应定制、高质量制造产品需求的能力（Molina 等，2005）。因此，制造商正在逐步采用能够以降低的成本提供高质量产品的生产系统，同时遵守制造和交付期限。

本文深入研究了制造系统的演变，特别是从成组技术到动态单元制造系统。这项研究对于了解制造业如何适应并将继续发展以应对全球经济挑战和技术进步至关重要。它为将工业 4.0 等现代技术集成到制造流程中提供了宝贵的见解。这种理解对于制造业和相关行业的利益相关者在快速变化的经济格局中保持竞争力和创新至关重要。然而，本文可能存在与所审查的系统范围相关的局限性。

研究结构如下：第二部分介绍了固定自动化系统的概念；第三部分涵盖了柔性制造系统。第四节深入研究单级多机器系统，第五节探讨动态单元制造系统和可重构制造系统的概念。第六节探讨了制造系统的未来，特别是工业 4.0。最后，第七节提供了本次审查的结论性意见。

2. 固定自动化系统

本节重点介绍特定传统生产系统的关键特征，即自动传输线 (ATL) 形式的固定自动化系统 (FAS)，也称为自动生产线 (APL)。在科学文献中，自动化制造系统 (AMS)（例如传输线）可以通过多种方式定义。生产线本质上是一系列工作站，每个工件在从一个工作站移动到下一个工作站时都会经历特定的操作（Buzacott，1967； Groover，2020）。根据Gershwin (2002)的定义，ATL 是服务站或机器的线性网络 ( M 1 , M 2 , …, M k）散布有缓冲存储器（B 1，B 2，...，B k − 1）。机器行为并不完全可预测；它们容易受到随机故障和维护的影响，并且可能处于运行、空闲或损坏状态，可能会干扰相邻机器的运行。因此，缓冲存储对于减轻此类潜在中断至关重要。图 1说明了 ATL。

ATL 中的机器序列是预先确定的，并由专为制造非常有限的零件系列而设计的自动化支持系统进行控制。然而，证明 ATL 实用性的一个常见挑战在于，与使用单独的机器相比，由于车站的排列形成线路而导致线路效率较低。这个问题对 ATL 来说是一个重大挑战，因为一个车站的堵塞可能会导致整条线路停顿。为了解决这个问题，将生产线分为多个阶段并在阶段之间合并缓冲存储器可以提高 ATL 效率（Buzacott，1967）。但值得注意的是，缓冲存储会给公司带来成本，因为它们占用了宝贵的空间。布扎科特 (1982)应用动态规划来评估自动化制造系统 (AMS) 的操作规则，特别是容易发生故障的两级传输线。控制策略涉及机器操作和技术人员派遣进行纠正性维护的决策，系统状态由机器故障/维修和缓冲区大小定义。虽然 AMS 提供了改进控制策略的潜力，但Buzacott（1982）强调了为 AMS 控制策略和操作制定和解决令人满意的模型所面临的挑战。自动传输线 (ATL) 的复杂性源于随机故障、多级控制需求、作业路由和处理时间要求以及信息收集挑战。

3. 柔性制造系统

柔性制造系统 (FMS) 是一种专为适应性而设计的生产系统，能够响应预期和意外的变化。制造灵活性的概念是多方面且广泛的（Sethi & Sethi，1990； Diop 等人，2019）。FMS 充当自动化组技术单元，具有由计算机控制的互连处理站（Groover，2020；



图1。四机传输线（来源： Gershwin，2002）。

斯特克，1983）。FMS 超越了计算机数控 (CNC) 系统，纳入了物料搬运系统 (MHS)、自动导引车 (AGV) 和自动存储和检索系统 (AS & RS) 等支持设备（Diop 等人，2019 年； Raj 等人）等人，2008）。FMS 由三个主要元素组成：加工设备、物料搬运设备和计算机控制设备（Tompkins 等，2010）。FMS 一词强调自动化程度和零件多样性。值得注意的是，仅具有自动物料搬运、固定传输线或缺乏集成 CNC 机器的系统不符合 FMS 标准。要实现 FMS 的灵活性，需要标准化的处理和存储组件、独立的生产单元、灵活的物料输送系统、集中式在制品存储 (WIPS) 以及高度的控制。认识到 CNC 专门控制机器、MHS 和 AGV 的操作至关重要（Tompkins 等人，2010 年； Gershwin，2002 年； Browne 等人，1984 年）。

为了获得灵活性，自动化制造系统 (AMS) 必须表现出一些功能，例如以非批量模式处理不同的零件样式、适应计划变化、妥善处理设备故障以及适应新零件样式的引入（Groover，2020） ； 迪奥普等人，2019）。正如Mehrabi 等人所强调的那样，FMS 能够在单一系统上生产各种制成品。(2000)。这些系统具有快速适应生产、维护和安全约束的独特能力。FMS 是高度自动化的生产系统，非常适合制造不同的产品系列和各种产品线。这种适应性使决策者能够应对这些系统固有的随机和不确定环境所带来的挑战。正如Koo (1996)所指出的，生产系统灵活性的理由源于应对内部和外部环境不确定性的需要。

设置或更改机器的工具，从生产一种产品类型过渡到生产另一种产品类型，通常需要时间和成本。根据Gershwin (2002) 的说法，当设置成本为零时，机器或系统被认为是灵活的。在这种情况下，灵活性意味着系统执行多项任务的能力，在 FMS 中提供选项或选择。这种适应性与系统在指定时间内制造至少两种不同类型零件的能力（产品灵活性）或使用不同配置生产相同零件的能力（工艺灵活性或多条路线）相关。Groover (2020)指出，与传统批量操作相比，FMS 技术，具有缩短生产提前期、提高系统利用率、降低在制品 (WIP) 和增强调度灵活性等优势。这些生产系统的设计旨在实现相当于均衡传输线的效率水平以及能够同时生产多种零件类型的作业车间的灵活性（Raj 等人，2008 年； Browne 等人，1984 年； Stecke ） ，1983）。加工车间以适应生产操作的变化和多样化的产品而闻名，力求最大限度地减少生产时间和成本。

回顾文献后，很明显，关于将生产系统标记为 FMS 的条件，存在各种定义和不确定性。这导致了概念的混乱。为了消除歧义，确定了制造中八种不同类型的灵活性：1）机器灵活性，2）流程灵活性，3）产品灵活性，4）路由灵活性，5）数量灵活性，6）扩展灵活性，7）操作灵活性，以及8）生产灵活性。这些灵活性在下面提供的表 1中定义。据我们所知，FMS 一词还没有一个普遍接受的标准定义，大多数定义都集中在系统硬件上

自动化程度在决定 FMS 的灵活性水平方面起着至关重要的作用。在本文中，灵活性是指系统在机器配置更改（设置）期间以最小的成本和时间损失生产多个零件的能力。这一特殊特征使 FMS 区别于其他制造系统，并且需要对灵活的机器、设备更换装置和多功能操作员进行投资。然而，实施这些灵活的系统涉及大量成本，强调考虑到不稳定的经济环境进行长期投资的重要性。操作方法和灵活性程度是决策的关键因素（Browne et al., 1984）。因此，需要仔细考虑以确定最佳的灵活性程度，以平衡实施成本与 FMS 提供的收益。

4. 单级多机系统

单级多机器系统 (SSMS) 的概念是为了应对不断变化的制造环境而出现的，特别是在大规模定制的推动下。这种类型的制造系统由按订单生产（BTO）实践定义，也称为按订单生产（MTO）或按订单制造（MTO），其特点是不可预测的客户需求、广泛的产品种类、工具流策略和无路由方法（意味着产品不应在工作站之间传输）（Chung & Koo，1991）。SSMS 作为加工系统中的自动化替代方案，可以被视为具有多个单元的 FMS 的特殊形式，每个单元仅运行一台机器。它也可以被概念化为自主柔性加工模块 (FMM) 的集合（Chung & Koo，1991）。它的特点是各种相关资源，包括 1) 制造配置和机器、2) 零件、3) 工具、4) 零件运输机和 5) 工具载体（Tompkins 等人，2010 年； Chung & Koo，1991 年）。

在 SSMS 中的制造配置和机器的背景下，加工中心内机器的相似性和多功能性允许任何给定机器对特定产品类型执行所有操作。一旦机器开始加工产品，产品就会保留在该机器上，直到完成所有必要的操作。每台机器都拥有自己的刀库，完全由作为关键资源的刀具输送系统 (TDS) 提供。图 2和图 3说明了 SSMS 中的两种替代 TDS 。

SSMS 中的零件、产品根据生产计划中列出的规格进入系统。产品的制造操作完全由一台机器进行，必须注意的是，如前所述，所有机器都是相同的。一旦机器启动产品的生产过程，产品就会保留在该机器上，直到所有必要的操作完成。运输系统促进了系统内产品的流动。

在动态工具共享环境中协调多台机器的操作时，工具管理提出了挑战。工艺规划在产品实际制造之前建立操作顺序（包括指定所需工具）方面发挥着至关重要的作用。

由于系统的性质，给定产品上的所有操作均由一台机器进行，因此零件运输机的作用很小。因此，产品仅访问指定机器一次。

工具搬运工负责将工具从集中的工具仓库运输到指定的机器上。图 4描绘了 SSMS 中涉及机器和工具的联合调度的图示。

最近出现了一个新时代的制造系统，称为动态单元制造系统（DCMS）或可重构制造系统（RMS）。莫利纳等人。(2005)认为下一代制造系统需要超越过去几十年的灵活性。

5.动态蜂窝制造系统

本节重点介绍动态单元制造系统 (DCMS) 的主要特征，也称为可重构制造系统 (RMS)。为了提供背景信息，将简要概述称为单元制造系统 (CMS) 的传统生产系统的某些属性，该系统是构建 DCMS 或 RMS 的基础。

CMS 是属于精益制造 (LM) 和准时制 (JIT) 制造领域的生产流程，结合了集团技术 (GT) 原则（Groover，2020）。GT 是一种整体方法，涉及识别和利用设计和制造中零件之间的相似性。在 CMS 中，重点是利用 Group Technology Machine 单元制造一组类似的产品，称为零件系列。该机器单元由各种类型的机器组成，包括手动搬运、机械化搬运、柔性制造单元和 FMS 的机器（Groover，2020）。CMS 中的生产流程涉及产品从一个单元转移到下一个单元，该单元容纳一台或多台不同的机器，每台机器负责生产过程中的特定任务。值得注意的是，在CMS中，大多数机器都是自动的，并且可以快速执行转换，这有助于其灵活性，并产生显着的优势。

在历史的进程中，生产系统的演变是由客户需求和市场的动态本质驱动的，从大规模生产过渡到灵活和可重构系统的出现。20世纪初，大规模生产通过提供就业机会和生产资料，在塑造新的社会阶层方面发挥了关键作用，最终提高了这部分社会的生活质量（Molina等，2005）。

然而，在本世纪下半叶，这些制造系统在满足日益挑剔的客户不断增长的需求方面面临着效率和有效性方面的挑战。这导致了下一代制造（NGM）的出现，需要融入新概念。21 世纪的制造业必须接受 NGM 概述的灵活性和敏捷性原则，以实现卓越运营并保持竞争力（Duguay 等，1997）。莫利纳等人。(2005)强调源自 NGM 使命的衍生概念，即 RMS，旨在满足各种产品的多样化需求。他们强调，NGM 必须整合更高的灵活性和智能性，才能向 RMS 迈进。作者认为，在这种情况下，情报的重要性源于维持更高效和有效的制造运营的必要性，从而在面临不确定性时最大限度地减少停机时间。

RMS 集成了所有级别的功能和组织的硬件和控制资源。这使得容量和功能能够迅速调整，以迅速响应经济市场的突然变化或监管要求的变化（Bi et al., 2008）。然而，2005 年 5 月在密歇根大学举行的第三次 RMS 会议期间，在定义此类生产系统方面出现了分歧。参与者被分为几类：一些人认为 RMS 是大规模生产系统和 FMS 之间的中间范式，另一些人则认为 RMS代表比FMS具有更高灵活性的先进制造系统，第三类认为FMS和RMS没有区别。

6.制造系统的未来：工业4.0

由于经济高效的技术创新、传感器的广泛部署、快速的计算能力以及用于高效数据分析的人工智能集成，工业系统的格局正在经历重大转变（Gershwin，2018； Diop 等，2021）。本节深入探讨工业 4.0 的概念及其各种工具。

在不同的行业中，综合风险管理的重要性正在上升。资产管理者需要处理来自工业 4.0 的大量复杂且不确定的技术对象，必须驾驭基础设施和决策流程。此外，在工业生产系统数字化时代，组织面临着可靠性挑战（可靠性、可用性、可维护性和安全性——RAMS）。针对这种情况，资产管理（AM）成为科学界关注的研究焦点。人们越来越关注解决与工业 4.0 相关的无数新技术带来的挑战，包括物联网 (IoT)、网络物理系统 (CPS)、云计算、认知计算 (CC)、

1）工业4.0的出现和起源

工业 4.0 一词是指第四次工业革命，强调自动化、数字化、设备连接、信息共享和数据安全，以优化生产能力（Diop 等人，2021、2019； Blanchet 和 Bergerried，2014）。这代表着一场深刻影响各行业制造和生产流程的数字化转型，标志着互联网和物联网推动的第四次革命。这一概念源于德国一项旨在提高制造业竞争力和生产力的倡议，随着德国政府在2006年世界最大工业技术博览会汉诺威工业博览会上提出的高科技战略而出现。在此倡议期间，工业 4.0 一词首次与工业革命的概念联系在一起。2011 年，在同一届汉诺威工业博览会上，来自商界、政治界和科学界的代表们共同努力，其中包括 Kagermann 博士、德国人工智能研究中心的 Wolfgang Wahlster 博士和德国人工智能研究中心的 Wolfgang Wahlster 博士。来自联邦研究和教育部的 Wolf-Dieter Lukas 介绍了他们在工业 4.0 方面的工作成果。他们的出版物概述了塑造未来工业制造工程特征的三个主轴：高度的产品定制与灵活的生产、客户和业务合作伙伴积极参与设计和价值创造过程、以及生产和优质服务的集成以产生混合动力产品（卡格曼等人，2011）。

全球对工业的看法经历了快速演变，最终导致第四次工业革命，通常被称为工业 4.0 或未来工业。这场革命引入了一种通过机器和流程的智能网络来组织和控制行业价值链的新颖方法。工业 4.0 在工业 4.0 平台的推动下，在虚拟世界和现实世界之间建立了联系。这一转型的关键要素包括自动化、海量数据（大数据）交换以及制造技术中普适计算解决方案的集成，例如物联网、CPS、云计算和认知计算（Erboz，2017）。智能工厂的出现成为工业 4.0 的一个决定性特征，标志着制造业以及互联价值创造活动和流程的数字化转型。工业 4.0 的核心是 CPS，以智能机器为代表。这些先进的控制系统的特点是通过物联网连接，结合嵌入式软件系统并拥有互联网协议（IP）地址，以便与其他系统无缝通信。数字化转型以通过新技术实现系统互连和同步为标志，与前三场革命所特有的数字鸿沟有着根本的不同：​​早期通过蒸汽机实现的生产机械化、大规模生产以及通过电力实现的装配线的出现。 20世纪，

2）工业4.0技术

工业4.0的到来影响了所有工业领域，并融合了新的现代先进技术。这些技术捕获、优化和部署大数据。我们正在见证智能工厂概念的出现，这是工业4.0的重要环节。工业物联网 (IIoT)、人工智能 (AI)、CPS 和云计算（计算机系统资源的按需可用性）等技术不断地进行通信、交互和适应（Boston-Consulting-Group，2020）。物联网正在重塑产品设计和制造的决策流程，预计到 2020 年全球互联对象数量将达到 50 至 2000 亿个，超过手机的数量（欧洲资产管理委员会，2017 年）。此外，国际数据公司 (IDC) 预计全球物联网支出将大幅增加，从 2014 年到 2020 年将从 6560 亿美元增至 1.7 万亿美元，从而促进数字设备和解决方案的增长。

工业4.0涉及整合各种现代技术来创造价值，包括四个关键数字组件：CPS、物联网、云计算和认知计算（CC）。

CPS 是一种计算机系统，其中的机制由计算机算法控制或监控，从而在网络和物理组件之间创建紧密的交互（Bartodziej & Bartodziej，2017）。CPS 集成了软件和硬件，跨不同时空尺度运行并适应环境变化（Khaitan & McCalley，2014）。物理世界和数字世界的融合建立了用于集成制造系统、机器和仓储系统的全球网络（Shafiq 等人，2015 年； Wang 等人，2016 年）。CPS 示例包括智能电网、工业控制系统、机器人系统、飞机自动驾驶仪、自动驾驶汽车和医疗监控。这些系统利用微控制器、传感器和执行器通过车载计算机终端、无线应用程序或云交换信息，并通过几代技术不断发展（Lu，2017）。CPS系统经历了三代技术（Wang et al., 2016）：第一代利用 RFID 等技术通过条形码进行唯一的对象识别，并结合集中数据管理（存储和分析）；第二代特色技术结合了具有有限功能的传感器和执行器；第三代采用了能够存储和分析数据的网络传感器和执行器技术。斯特朗等人。(2016)深入研究了工人的动态和自适应分配以及将人为因素纳入网络物理生产系统（CPPS）。他们的方法包括根据收集的有关操作员和 CPPS 的信息来决定工人分配，以及促进系统内不同实体之间的沟通。只有从个人和专业的角度来看，只有当操作员具备所有必要的特征时，才会将操作员分配到车站。因此，将人为因素集成到 CPPS 中的有效性在很大程度上取决于操作员的满意度和个人资料，旨在优化系统的整体生产力。此外，（埃尔博兹，2017）。虚拟化需要创建物理世界的数字副本，使 CPS 能够对工厂内的物理过程进行控制（Wang，2016）。

物联网是指包含传感器和软件的互连技术物理对象的网络。这些对象旨在通过互联网与其他系统连接和交换数据（Erboz，2017； Wang，2016）。国际电信联盟（ITU）将物联网定义为信息社会的全球基础设施。它通过使用现有的和不断发展的可互操作信息和通信技术互连物理和虚拟事物来实现高级服务（ITU-T Y.2060建议书（06/2012））。物联网系统依赖于云计算基础设施和 CPS。从本质上讲，物联网代表了一个由互连计算设备、机械和数字机器、物体、人类或动物组成的系统，每个设备都有唯一标识符 (UID)。这些实体能够通过网络传输数据，而不需要直接的人机交互（H2H 人与人的交互或 H2C 人与计算机的交互）（Rouse，2020）。值得注意的是，术语“对象”是指与信息相关的实体，无论是静态的还是动态的，可以被识别并集成到物理世界或信息网络的通信网络中（ITU-TY.4000，2016）。虚拟对象是通过软件包和计算机程序处理和访问的信息实体，而物理对象（例如电气设备和工业机器人）存在于有形世界中，可以连接和控制。在物联网背景下，它包含用于过程控制、远程站点实时数据收集的软件应用程序，并作为监控和数据采集 (SCADA) 的扩展。SCADA 集成了收集数据并将数据输入计算机的硬件组件，并安装了 SCADA 软件以进行处理和及时呈现（Rouse，2020）。柔性制造系统 (FMS) 和可重构制造系统 (RMS) 正在融入智能，实现机器（机器对机器，M2M）、系统和人类操作员（机器对人类，M2H/系统对系统，S2S）之间的通信。M2M 涉及将设备连接到云 (Cloud)、对其进行管理并收集数据（Rouse，2020）。物联网从 M2M 通信（机器无需人类交互即可进行连接）演变而来，强调了其在获取和识别数据方面的成功，同时确保机密性和安全性（ITU-TY.4000，2016）。物联网的优势在于它不仅可以随时随地而且可以与任何物体建立通信。

云计算被定义为计算机系统资源的按需可用性，使用户能够通过提供商的云访问计算机服务。云主要包含计算能力和存储，无需直接用户管理（Mell & Grance，2011； Montazerolghaem 等，2020）。云计算提供商提供三种标准服务模式： 软件即服务 (SaaS)，用于管理软件、ERP、CRM、电子邮件等应用程序，消费者在提供商的云基础设施上使用应用程序；用于访问云应用程序的平台即服务（PaaS），消费者管理已实施的应用程序，而提供商控制基础设施；用于数据存储、虚拟机、服务器、网络和基本计算资源的基础设施即服务（IaaS），消费者可以在其中安装和运行软件、管理应用程序和操作系统，而云基础设施由提供商控制（梅尔和格兰斯，2011）。图5说明了云计算解决方案的这三种标准服务模型。重点介绍 IT 系统资源按需可用性方面的主要参与者（Haug 等人，2016 年），著名的市场巨头包括： 1) Amazon Web Services (AWS)，以按使用付费的方式提供平台和 API；2）谷歌，以Google Drive而闻名；3）微软，以Windows Azure为特色；4) IBM，因蓝云而受到认可。

认知计算 (CC) 涉及在复杂的计算机化模型中复制人类思维过程，利用具有数据挖掘、模式识别和自然语言处理功能的自学习系统。这属于人工智能 (AI) 和信号处理的更广泛范畴，其中机器学习算法不断获取知识来执行任务，无需人工干预。CC是工业4.0九大驱动技术的关键组成部分，包括CPS、物联网、云计算等。这些技术正在重塑行业，需要无缝集成并与业务愿景和战略保持一致，以实现最佳价值实现。波士顿咨询集团概述了这些技术对于应对未来挑战和释放工业 4.0 的全部潜力至关重要（Boston-Consulting-Group，下图 6描述了推动工业 4.0 的九项技术。

3）数字化转型挑战

向数字化的转变，特别是智能工厂的实施，带来了显着的好处。然而，它也带来了许多挑战，例如连接性、网络安全、人才保留、数字技术技能获取、标准化和业务流程重组 (BPR)。参与国家组织数字化转型的决策者

必须确保数字化战略成功融入整体组织战略，以实现数字化成熟。尽管决策者有这样的意图，但魁北克制造业的最新研究表明，工业 4.0 概念及其相关技术的采用明显滞后（Gamache 等人，2020 年； Québec，2016 年； Koch 等人，2014 年）。

组织和数字环境的转变需要对新技术和网络安全进行大量投资，以打击网络犯罪。物联网和数字化转型推动的远程管理和数据交换需要持续保持警惕，以应对潜在的挑战。组织必须重塑其业务模式，以适应数字时代并识别潜在的颠覆。然而，组织、政治、经济和社会方面的挑战可能会阻碍与数字化转型相关的投资项目。这些挑战与大数据的获取和存储、数字治理以及物联网和 CPS 促进的连接、自动化和机器人化交织在一起。

为了实现数字成熟，组织必须优先考虑卓越信息、数字治理、人才获取和保留，以及拥抱通信技术 4.0。充分理解数字化成熟度价值并采用物联网、CPS、云计算和认知计算等工业 4.0 技术的公司将做好充分准备应对未来的挑战。毕马威的一项调查强调了自动化和数字化治理在各行业的重要性，强调了人工智能、机器学习和机器人流程数字化等新兴趋势（毕马威，2018）。该报告强调解决战略、组织和运营挑战以及人才获取和保留，以加强受数字化转型影响的活动。

七、结论

这项研究为制造系统的演变提供了关键的见解，描绘了从成组技术到动态单元制造系统的转变。它强调了工业 4.0 技术在塑造制造业未来方面的关键作用，并强调了组织适应数字化转型以保持持续竞争力的必要性。

该行业的新时代正在重塑组织的未来，带来了机遇和挑战，需要快速适应以保持持续竞争力。为了蓬勃发展，组织必须采用新的管理方法，优化决策流程和执行，以简化价值链。以工业 4.0 为标志的数字化转型给数字技术连接、网络安全、流程标准化和劳动力重新定义带来了挑战。随着工厂变得“智能”，工业 4.0 技术的采用成为不同行业组织成功的关键驱动力。

这项研究极大地推进了理论和方法论的理解，为未来的研究和制造系统的实际应用奠定了基础。它为进一步探索先进技术在制造业中的整合铺平了道路，强调了适应性和创新在不断发展的工业格局中的重要性。