為了迎接工業(yè)4.0時代的到來，未來5年包裝企業(yè)需要面臨的以下五項挑戰(zhàn)。
1、人工與機器人的協(xié)作
工業(yè)4.0之前，傳統(tǒng)的工業(yè)機器人僅能在特定環(huán)境下完成程序規(guī)定的動作。為了避免人類受到傷害，必須將人類和機器人的工作空間分開，因此這并不是真正意義上的合作。而隨著人工智能的發(fā)展，智能機器人通過各種傳感器，可以識別人類的動作，進而考量人類的想法，實現(xiàn)真正的人類和機器人之間的同一工作空間的直接同步協(xié)作。智能機器人不僅能與人類進行交互，還可以和環(huán)境、材料、其他機器人和其他設備等進行交互。通過人機協(xié)作，發(fā)揮各自優(yōu)勢，使生產線更加的柔性化，從而大幅提高生產效率。
此外，一種新的機器人——語音助手正在普及。語言助手能夠處理人類自然語言，通過計算機的分析、理解來和人類進行交流。語言助手可以幫助人們方便的獲取各種后端數(shù)據，比如貨物的庫存信息、發(fā)貨或到達時間等。人們可以通過多種接口來訪這些數(shù)據，如計算機網絡、移動應用程序或AR眼鏡等。
2、自主機器人
傳統(tǒng)工業(yè)機器人是非自主性的，只是自動執(zhí)行事先規(guī)劃好的任務，其受到編程人員的影響和軟件功能的限制。隨著機器自主學習算法的日益成熟，這一狀況正在發(fā)生改變。
機器自主學習算法，指的是機器根據以往收集到的數(shù)據通過人工智能進行“學習”。這種學習是自主的，不需要編程人員指定機器的每一個動作或意圖。自主機器人可以處理未知環(huán)境下的非預制問題，隨時隨地調整參數(shù)，而不需要人工參與。為了使機器人運行良好，需要大量的樣本數(shù)據來訓練機器學習模型。樣本數(shù)據越多，產生的誤差越小，性能越好。
在包裝工業(yè)中，越來越多的傳感器被應用在生產過程中，生產的這些數(shù)據，通過數(shù)據融合技術以及神經網絡算法等，供機器人自主學習使用。在此基礎上，機器人能夠保證和提高產品質量，縮短意外停機時間，從而有效降低成本，提高生產率。
3、包裝機器語言
如果機器之間沒有統(tǒng)一的標準化接口，工業(yè)4.0將無法實現(xiàn)。包裝設備制造商使用的包裝機械語言比其他行業(yè)領先一步。PACKML于2008年首次提出，其為包裝設備的規(guī)?；O計和互聯(lián)互通提供了標準化接口。
目前，機器人制造商也都是按照PACKML這一行業(yè)標準進行設計的。預計到2023年，packML有望成為全球性的行業(yè)標準。
4、變化的勞動力
隨著智能工廠自動化程度的提高，所需要的工人將會減少。相比之下，對熟練技術工人、軟件工程師和程序員等崗位的需求將大大增加。
在生產線中引入機器人還將影響企業(yè)的選址。傳統(tǒng)企業(yè)過去一個廠址往往駐扎多年，因為搬遷成本過高。而智能工廠的搬遷成本和勞動成本都相對較低，因此包裝制造商可以將廠房搬遷至更靠近客戶的地方，以便能根據客戶需求做出快速響應，節(jié)約時間成本和物流成本。
5、增強網絡安全
2010年監(jiān)測出震網病毒，是世界上第一針對工業(yè)控制系統(tǒng)實施定向攻擊的破壞性病毒。隨著越來越多的工廠使用智能設備、企業(yè)系統(tǒng)和互聯(lián)網，包裝制造業(yè)將越來越容易受到網絡的攻擊。
對于特定的黑客來說，進入網絡并將控制程序下載到一個工業(yè)控制器或改變它的配置是很容易的事。因此，越來越多的企業(yè)采用了綜合的網絡安全解決方案，并通過監(jiān)控軟件實時保護關鍵設備。
