迎接工業(yè)革命浪潮:重塑傳統(tǒng)系統(tǒng),迎接未來機遇
過去幾十年來,工業(yè)自動化的發(fā)展經(jīng)歷了一系列變革,并取得了長足的進步。這些技術創(chuàng)新正在推動工業(yè) 4.0 的實現(xiàn),甚至在向工業(yè) 5.0 邁進。這一轉變集中體現(xiàn)在智能技術、數(shù)據(jù)分析和人機協(xié)作等領域,對現(xiàn)有工業(yè)體系構成了眾多挑戰(zhàn)。改造傳統(tǒng)系統(tǒng),擁抱現(xiàn)代技術,是企業(yè)保持競爭力的關鍵步驟。本文旨在探討工業(yè)設計工程師和系統(tǒng)集成商在此過程中所面臨的挑戰(zhàn),并推薦眾多技術解決方案來克服這些障礙。
了解工業(yè)4.0和5.0
工業(yè)4.0:強調連接、數(shù)據(jù)及自動化。這涉及了將信息物理系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng) (IoT)、云計算及人工智能 (AI) 集成到制造流程中。
工業(yè)5.0:依托工業(yè) 4.0 進步,重點關注人類與智能系統(tǒng)之間的協(xié)作。工業(yè) 5.0 旨在創(chuàng)建更加個性化且可持續(xù)的制造流程,強調人類創(chuàng)造力和環(huán)境可持續(xù)發(fā)展。
升級傳統(tǒng)系統(tǒng)的關鍵挑戰(zhàn)
● 與傳統(tǒng)系統(tǒng)的兼容性:鑒于兼容性難題的存在,以及新舊系統(tǒng)間無縫通信的需求,將新技術集成到現(xiàn)有基礎設施中可能會面臨諸多復雜情況。
● 互操作性:確保不同設備和系統(tǒng)之間的無縫通信至關重要。采用統(tǒng)一的協(xié)議和接口(如 OPC UA 和 MQTT)是實現(xiàn)互操作性的關鍵。
● 數(shù)據(jù)管理:有效的數(shù)據(jù)收集、存儲和分析至關重要。傳統(tǒng)系統(tǒng)通常缺乏先進的數(shù)據(jù)分析能力,因此難以獲得切實可行的見解。
● 安全性:鑒于連接性日益增強,系統(tǒng)暴露于潛在網(wǎng)絡威脅之下的風險也隨之增加,因此增強網(wǎng)絡安全至關重要。傳統(tǒng)系統(tǒng)配置可能無法處理現(xiàn)代安全協(xié)議。
● 技能差距:向數(shù)字化轉型需要提升員工技能。抵制變革和缺乏數(shù)字化相關知識可能會阻礙新技術的普及。
● 成本:升級所需的初期投資可能相當可觀。企業(yè)必須平衡成本與潛在長期利益和投資回報率 (ROI)。
推薦的技術解決方案
AI和機器學習
AI 和機器學習可以分析大量數(shù)據(jù),優(yōu)化流程、預測故障并實現(xiàn)個性化生產(chǎn)。
圖1 邊緣人工智能顛覆行業(yè)
應用
● 預測性維護:AI算法可以提前預測設備可能發(fā)生的故障。
● 質量控制:機器學習模型可以高精度識別產(chǎn)品缺陷。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 網(wǎng)關
IIoT 網(wǎng)關是將傳統(tǒng)系統(tǒng)連接到現(xiàn)代網(wǎng)絡的關鍵。IIoT 網(wǎng)關支持從舊設備收集數(shù)據(jù),并將其傳輸?shù)皆贫似脚_進行分析。
圖2 工業(yè)LoRaWAN網(wǎng)關
優(yōu)勢
● 無縫集成各種來源的數(shù)據(jù)。
● 實時數(shù)據(jù)處理和分析。
功能 | 傳統(tǒng)系統(tǒng) | 升級后(集成IIoT網(wǎng)關) |
數(shù)據(jù)收集 | 手動 | 自動化,實時 |
數(shù)據(jù)傳輸 | 受限 | 無線,高速 |
維護方式 | 被動響應 | 預測性維護 |
邊緣計算
邊緣計算在距離數(shù)據(jù)源更近的位置執(zhí)行計算和數(shù)據(jù)存儲,減少延遲和帶寬使用。
圖3 EdgeBox RPi 200-工業(yè)邊緣控制器
優(yōu)勢
● 加快決策速度。
● 降低對云端的依賴。
示例
制造工廠可以使用邊緣設備處理車間傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù),無需等待云端處理即可立即調整機器。
先進的傳感器和執(zhí)行器
升級傳感器和執(zhí)行器可以顯著增強傳統(tǒng)系統(tǒng)的功能。智能傳感器提供更準確且實時的數(shù)據(jù),這對于高級分析和自動化至關重要。
圖4 先進的傳感器和執(zhí)行器
傳感器類型
● 溫度傳感器:實時監(jiān)控和調節(jié)溫度。
● 振動傳感器:預測機械故障。
● 接近傳感器:通過檢測人類存在來提高安全性。
云平臺
云平臺提供可擴展的存儲和處理能力,支持高級分析和AI應用。
優(yōu)勢
● 可擴展的數(shù)據(jù)存儲。
● 高級分析功能。
主要提供商
● Amazon Web Services(AWS)
● Microsoft Azure
● Google Cloud Platform(GCP)
功能 | AWS | Azure | GCP |
存儲解決方案 | S3,Glacier | Blob存儲 | 云存儲 |
AI/ML工具 | SageMaker | 機器學習 | AI平臺 |
物聯(lián)網(wǎng)集成 | 物聯(lián)網(wǎng)核心 | 物聯(lián)網(wǎng)中心 | 物聯(lián)網(wǎng)核心 |
安全功能 | IAM,KMS | 活動目錄 | 云IAM |
云平臺對比
網(wǎng)絡安全解決方案
隨著互聯(lián)增強,風險也隨之增加。實施強大的網(wǎng)絡安全措施至關重要。
關鍵解決方案
● 加密技術:保護傳輸和靜止數(shù)據(jù)安全。
● 訪問控制:對敏感數(shù)據(jù)實施嚴格的訪問控制。
● 定期審核:定期執(zhí)行安全審核以識別漏洞。
結語
通過升級改造過渡到工業(yè) 4.0 是一個復雜但必不可少的過程。為克服兼容性、數(shù)據(jù)管理、技能缺口、成本以及互操作性等方面帶來的挑戰(zhàn),需要在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 網(wǎng)關、邊緣計算、先進傳感器、云平臺、AI 技術,以及強大的網(wǎng)絡安全措施等技術領域進行戰(zhàn)略投資。解決這些問題將使企業(yè)能夠充分釋放智能制造的潛力,從而提高效率、減少停機時間并提升產(chǎn)品質量。通過仔細選擇和實施這些技術,企業(yè)可以將傳統(tǒng)系統(tǒng)轉變?yōu)橹悄?、高效且可持續(xù)的生產(chǎn)環(huán)境,做好準備迎接未來的工業(yè) 4.0 和 5.0。
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