眾廠商談智能制造的技術市場動向

傳感器和分布式計算迅速增長

　　據Gartner，物聯網(IoT)是2015最熱門的技術。與此相關的話題大多聚焦在消費類應用，如智能家居、車聯網和消費類可穿戴應用(如腕帶運動追蹤器)。然而，物聯網的工業分支(也稱作智能制造業)對于商業和社會經濟層面的潛在影響將最終超越消費類應用。智能制造業的變革將改變眾多產業，包括制造業、油氣行業、農業、礦業、運輸及保健行業。上述產業的總和占到世界經濟總量的近三分之二。

　　智能制造的本質意味著收集并利用機器和傳感器生成的大量數據，以優化生產運營。這將影響眾多系統設計，包括工廠車間的設備(系統)、通信集線器和控制器本身的設計。

　　智能制造趨勢

　　智能傳感器、分布式控制和復雜的安全軟件是智能制造業不可或缺的因素。Maxim Integrated的芯片適用于諸多自動化系統和傳感器，因而我們對于自動化系統架構的演進如何支持工業IoT有獨特的理解。

　　制造業系統發展的關鍵趨勢是傳感器和分布式計算的迅速增長。

　　? 普適測量。傳感器及其接口的成本持續降低，使得制造商能夠對更多變量和數據類型進行追蹤。

　　? 分布式控制。將過程控制器(可編程邏輯控制器，PLC)移近至被控機器，打破控制瓶頸，提高生產吞吐率和靈活性。

　　智能制造業正在經歷工廠自動化傳感器領域數字IO-Link標準的爆發性增長。IO-Link協議是第一個開放的、低成本、點對點串行通信標準，基于全球標準化I/O技術(IEC 61131-9)。該協議適用于任何位置的PLC和傳感器以及/或執行器之間的通信。

　　這種功能強大的點對點協議基于成熟的3線連接。理解IO-Link通信的最好方式是將其理解成傳感器領域的USB——非常容易使用和部署，并且能夠提供來自于智能傳感器的智能數據。

　　Maxim的技術能夠助力上述新型系統的發展。圖1所示的傳感器是Maxim認為迄今業界最小的IO-Link環境光傳感器，可以讀取顏色值并通過IO-Link連接發送信息。整個系統只有回形針大小。

　　另外一個重要趨勢是這些外型日益縮小的工業自動化設備中的電源系統設計必須具備超高效率，因為系統無法承受額外的散熱。

　　Maxim憑借先進的工藝技術和創新設計提供品類眾多的電源調節器，可實現超高電源轉換效率(寬負載電流范圍內高于90%)。這些器件集成眾多分立元件，如FET、肖特基二極管等，提供超小占位面積的封裝。我們認為我們具備品類全面的同步電壓調節器——這類器件在工業系統中幾乎無所不在——在50mA至5A負載電流范圍內實現高于90%的效率。

機器人及智能制造對元件需求提升

　　中國的智能制造開始出現大規模擴張態勢。這一發展形勢的推動因素包括自動化制造的持續發展，其中包括為這一發展提供支持的零配件以及電子制造的大規模生態系統。同時，人工成本持續攀升，這也推動了自動化生產的需求，尤其是對機器人生產的需求。

　　據國際機器人聯合會(IFR)預計，2018年全球所安裝的工業機器人中，中國將占有1/3。最新數據顯示，2014年工業機器人的銷售已飆升至大約57,000臺——上升了56%。

　　中國的機器人行業還將在中國政府發起的新一輪競爭攻勢“中國制造2025”中實現更多發展，獲益良多。據IFR預測，中國的工業機器人銷售數字有望繼續飆升，到2018年將總計達到大約15萬臺。

　　莫仕(Molex)提供的眾多連接解決方案可以應用到機器人領域，但尤其值得關注的是Flamar定制電纜。該款產品性能好，韌性強，多芯布線，經久耐用，適用于傳感器、測量、控制、機器人以及機器驅動。傳感器電纜可支持重量、溫度、壓力、流動狀態、液位、振動及位移方面的測量。

　　另外，智能制造通過部署“智能”設備，使靈活且自我設置的無線“網眼式”網絡實現靈活移動、微型化及網絡化管理，從而實現最優生產效率。對于這類工業自動化，Molex提供了一系列標準天線。目前的Molex標準天線系列適用于通過ISM和蜂窩頻段實現機器-對-機器(M2M)溝通，同時也適用于Wi-Fi各種應用。

工業大數據的未來： 從智能終端設備到企業系統

　　隨著傳感和網絡連接技術的普及，在系統中添加測量功能從未如此簡單和經濟。在這個工程和測量數據爆炸的時代，如果企業沒有制定穩妥的數據管理戰略，幾年后他們將無法有效應對和管理所有的數據。因此，一流的測量和分析解決方案必須具備兩個基本功能：1.終端分析，2.智能企業管理和分析。

　　將測量分析推向智能終端

　　過去十年來，數據采集設備和傳感器的智能功能快速增加，而且變得更加分散，處理元件也放置在更靠近傳感器的位置。如果看一下ARM、Intel和Xilinx等公司的最新芯片和IP所集成的采集系統和節點就可以充分證明這一點。但是除了測量設備更加智能之外，傳感器同樣也日益智能化，智能傳感器將傳感器、信號調理、嵌入式處理器和數字接口/總線集成到一個極其小巧的封裝或系統中。

　　鑒于這一趨勢，現在許多應用都強調了邊緣設備的智能化和高級信號處理。在資產監控應用中，傳統的測量系統將每個數據點記錄到磁盤上，即使所測量的物理現象沒有發生任何實質性的行為。這將導致所部署的系統會產生數千兆字節甚至數萬億字節的數據需要進行分析和線下篩選。

　　由于處理在更加靠近傳感器的位置進行，測量系統軟件必須有助于在邊緣設備上高效地進行分析。未來基于終端的系統軟件需要能夠快速配置和管理成千上萬個聯網的測量設備，并在這些節點上進行大量分析和信號處理。展望未來，企業必須過渡到更加智能且基于軟件的測量節點，才能跟上模擬數據爆炸式增長的速度。

　　更智能的企業管理和分析

　　采集智能系統的數據后，下一個步驟就是將數據傳送到企業系統來有效地管理和整合數據以及進行大規模分析。一個來源于多工程數據的企業數據管理和分析解決方案將有助于正確的人員在正確的時間獲得正確的數據，從而做出正確的決策。其中兩個主要的考量因素是能否正確地歸檔數據以及更智能地進行分析。

　　正確地歸檔數據

　　為了準確地對多個數據源進行數據分析，所有數據集應包含一致的元數據或描述性信息來解釋測試數據被保存的原因。元數據包含的信息包括測試設置、測試結果、測量單位等。據IDC的調查顯示，大多數公司僅對22%的采集數據進行文檔記錄，而實際上能夠進行分析的數據平均只有5%。因此還有許多可能非常重要的數據沒有被充分利用。重視將元數據標準化的公司將能夠實現更高程度的數據分析自動化，從而獲得明顯的競爭優勢。

　　但是在開始進行元數據標準化之前，工程師必須首先在哪些元數據對分析非常重要這個問題上達成一致。一流的公司通常會有一個項目規范來定義所采集的元數據的命名和屬性。應用程序應該在采集時試圖記錄盡可能多的已定義屬性。但是在采集數據之后，許多公司會通過運行自動檢查和插入缺少的屬性來添加數據屬性。比如，捷豹路虎對元數據進行自動化質量檢查，并在一年內開發和實現了企業數據管理解決方案，以前該公司僅能分析10%的數據，預計接下來這類數據將可達到驚人的95%。元數據的一致性使得它們能夠應用一致的自動化分析來匹配已定義的屬性。

　　更智能的分析

　　根據Frost&Sullivan市場調查公司2015年9月對全球測試與測量大數據分析市場報告指出，如果將大數據分析應用到測試中，產品開發成本將可減少近25%，運營成本將可減少近20%，維護成本將可降低50%。由于大模擬數據是增長最快且數量最龐大的數據類型，尋找新的相關性并預測未來行為是保持競爭優勢的關鍵。

　　要做到這一點，為了研究、設計和驗證目的而進行測量的公司需要大大優化采集和分析邊緣設備數據的方式，并在企業內部對數據進行管理和分析，以確保能夠有效地利用這些數據來做出正確的決策。他們越早這樣做，就能夠越早利用更精準的數據獲得更大回報。

　　感言

　　正如惠普企業超大型主機服務器和物聯網系統總經理和副總裁Tom Bradicich所說：“物聯網的智能終端分析和其他工業解決方案對于解決工業大數據問題發揮著重要的作用。智能測量節點提供在線數據分析，從而更快速獲得有意義的結果。現在是時候通過大數據獲得更多信息了。”

　　NI分布式工業大數據系統

　　大數據可以分成數字和模擬數據兩大類。數字數據又可以分成結構化數據(如來自企業應用程序的數據)或非結構化數據(例如通過Twitter或Facebook等社交媒體產生的數據)。另一方面，模擬數據是指工程(由工業系統產生)和環境數據(例如射頻、光和溫度數據以及自宇宙形成至今產生的數據)，這類數據可使用傳感器測量，并使用模數轉換器來數字化，以便進一步挖掘和分析。NI產品(CompactDAQ、PXI、CompactRIO和WSN)能夠用于模擬物聯網/M2M網關，用以采集、匯總和數字化模擬數據。此外，NI還推出了InsightCM Enterprise套件，提供了基礎設施/云層的數據管理和傳輸、數據分析和系統管理軟件，以便進行大數據分析和挖掘。總之，這些產品形成了強大的平臺來構建用于工業物聯網的大“模擬”數據系統。

為用戶提供專業的測試設備及系統

　　經過充分的市場調研與經驗積累，泛華在2016年會持續在裝備保障、自動測試和工程教育三大方向進行投入，衍生出多個系列的產品，這些產品具有鮮明的行業特征，能夠無縫地滿足行業用戶需求。產品包括PS TU-9106便攜式測試平臺、電路板測試設備、核能測試平臺、汽車電子測試平臺、嵌入式高強度數據記錄設備等，這些產品能夠廣泛應用于航空航天、船舶、核能、汽車電子等行業。

　　具體行業上，例如汽車電子是泛華十余年一直關注的領域，已經向客戶交付了數百套成熟穩定的測控系統，2016年泛華會繼續立足于汽車電子測試，持續推廣以輪速/位置類傳感器測試為代表的成熟系統級產品，提供從傳感器到控制器再到執行器測試的各類解決方案，實現高精度與高效率的平衡，為工業制造4.0添磚加瓦。

參考文獻：

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　　[4]王瑩.工業機器人的技術市場探析.電子產品世界,2015,10:5-8

　　[5]迎九.用芯片開啟產業物聯網的產業升級.電子產品世界,2015,9:1-2

本文來源于中國科技期刊《電子產品世界》2016年第2期第13頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處。