過去幾十年來,工業(yè)自動化的發(fā)展經歷了一系列變革,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 (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)暴露于潛在網絡威脅之下的風險也隨之增加,因此增強網絡安全至關重要。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。
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品缺陷。
工業(yè)物聯(lián)網 (IIoT) 網關
IIoT 網關是將傳統(tǒng)系統(tǒng)連接到現(xiàn)代網絡的關鍵。IIoT 網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。
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(來源)
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(來源)
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)
網絡安全解決方案
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 (IIoT) 網關、邊緣計算、先進傳感器、云平臺、AI 技術,以及強大的網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)的生產環(huán)境,做好準備迎接未來的工業(yè) 4.0 和 5.0。
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