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用户画像带来非常直接的好处，即生产个性化的提升。类似当今用户在互联网上的浏览内容的个性化，在工业4.0时代，这些细化的用户画像会直接应用于产品制造过程，商家也会更容易地生产出符合用户需求的个性化产品。一些个性化的产品可以根据用户的数据预测而来，在无形中提供给用户更多可能。

不只是对生产决策的影响，制造流程中不同步骤的控制也会在工业4.0的万物互联和工业机器人的帮助下实现全自动化。生产流程中的每个步骤都会综合分析前面步骤的状态和产品需求，及时做出微调。在这样的智能工厂中，生产线的可控性和鲁棒性得以提高，工人的参与也从重复劳动变成对机器人的监管。电动汽车公司特斯拉（Tesla）从公司成立之初就致力于建设智能工厂，不仅生产线的装配由工业机器人完成，而且仓储、物资管理、订单与销售环节都高度智能化，这让这家汽车公司在全行业内科技含量和销售额都一枝独秀。

质量监控

除了对流程数据的分析和管控，机器学习与机器视觉技术的结合，可以自动完成大规模、高度的产品检测，对于人眼难以分辨的复杂缺陷尤其有效。由人工智能科学家吴恩达（Andrew Ng）教授领衔的人工智能算法公司Landing.AI近期推出了基于人工智能和机器视觉的气泡检测装置，用于检测设备中的气体泄漏。通过机器视觉系统，计算机可以十分地捕捉细小的气泡，进而判断气体泄漏的位置。其识别的错误率远低于工人肉眼识别的30%平均错误率。再结合整个生产流程的数据，不仅可以快速定位到出问题的位置和生产线，而且大大降低了人工成本和识别错误率。

快速物流

生产过程的后，还会为物流做出准备。工业机器人可以对产品进行自动打包，并在包装上打印包括产品信息、邮寄地址等二维码特异性的标识，为产品分发做准备。分发过程中，自动驾驶系统会发挥很大作用。预计在未来十至十五年内，以计算机视觉、机器学习、控制技术等为基础的自动驾驶技术可以实现商用，这样会使物流的传递更加简单，而且可以显著降低人力成本。电商巨头阿里巴巴的智慧机器人仓库已于2017年投入使用，其旗下的菜鸟物流已逐步实现刷脸取件、无人机派件等技术。2019年末，菜鸟物流估值已达2000亿人民币，在未来物联网和自动驾驶技术的加持下，未来的“包裹找人”替代“人找包裹”指日可待。

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