IT不久之前，传感器制造商几乎只专注于硬件技术。他们制造的电子设备在性能，可靠性，交付和成本上展开了激烈竞争。但是，在工业4.0的过程中发生了一件有趣的事情。
随着数字计算能力和通信带宽越来越深地渗透到传统的自动化体系结构中，传感器制造商突然拥有更多的功能（和更多的选择）来为其工业客户提供服务。
对此，SICK 工业4.0业务咨询总监罗恩·斯图弗发表了自己的看法。
问：传感器长期以来一直是工业过程自动化的基础。但是随着数字技术的发展和工业4.0的到来，您如何看待传感器的作用？
罗恩：传感器的能力在不断发展和提高。当然，数据收集仍然是传感器的主要功能，但是连接选项以及本地驻留的边缘计算功能越来越重要。如今的连接通常包括直接的云连接，因此可以收集更多类型的非控制信息而不会破坏控制网络。我们还可以利用传感器本身的数据来做更多的事情，而不是将这些活动委派给其他边缘设备或云应用程序。
问：传感器位于自动化网络的最边缘，弥合了物理世界与其网络对应者之间的鸿沟。你认为，将数据转换为可操作信息的下一级架构有哪些考虑因素？它主要是附近边缘计算设备的领域，还是这些活动被归类到云中？
罗恩：首先要考虑的是连接基础结构。无论数据是在边缘，内部部署服务器中还是在云中使用，连接性都是经常被忽略的关键组成部分。传感器可以生成有关流程中特定任务的各种数据，但是传感器与目标之间需要保持连通性，这些数据将被可视化并存储以进行进一步分析。尽管无线技术是我们所要问的问题，但大多数客户更喜欢更可靠的有线操作技术（OT）网络基础架构。而且，必须将该OT网络设计为正确，安全地连接到IT网络空间。非常重要的一点是，这种连通性对话必须事先进行，并且要让合适的合作伙伴聚集在一起，共同在解决方案上进行协作。
此外，不久的将来还将诸如人工智能和深度学习等更先进的技术带入传感器本身。借助更先进的智能传感器技术，将带来在边缘进行实时数据分析的能力，从而无需将数据传输到其他地方进行分析。
这并不会消除对在本地服务器或云中运行的控制器或分析软件应用程序的需求。但是，当响应速度很关键时，它将增强在边缘附近做出实时，自动化决策的能力。