迎接工業革命浪潮：重塑傳統系統，迎接未來機遇
加入技術交流群
過去幾十年來，工業自動化的發展經歷了一系列變革，并取得了長足的進步。這些技術創新正在推動工業 4.0 的實現，甚至在向工業 5.0 邁進。這一轉變集中體現在智能技術、數據分析和人機協作等領域，對現有工業體系構成了眾多挑戰。改造傳統系統，擁抱現代技術，是企業保持競爭力的關鍵步驟。本文旨在探討工業設計工程師和系統集成商在此過程中所面臨的挑戰，并推薦眾多技術解決方案來克服這些障礙。
了解工業4.0和5.0
工業4.0：強調連接、數據及自動化。這涉及了將信息物理系統、物聯網 (IoT)、云計算及人工智能 (AI) 集成到制造流程中。
工業5.0：依托工業 4.0 進步，重點關注人類與智能系統之間的協作。工業 5.0 旨在創建更加個性化且可持續的制造流程，強調人類創造力和環境可持續發展。
升級傳統系統的關鍵挑戰
● 與傳統系統的兼容性：鑒于兼容性難題的存在，以及新舊系統間無縫通信的需求，將新技術集成到現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之間的無縫通信至關重要。采用統一的協議和接口（如 OPC UA 和 MQTT）是實現互操作性的關鍵。
● 數據管理：有效的數據收集、存儲和分析至關重要。傳統系統通常缺乏先進的數據分析能力，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。傳統系統配置可能無法處理現代安全協議。
● 技能差距：向數字化轉型需要提升員工技能。抵制變革和缺乏數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據，優化流程、預測故障并實現個性化生產。
圖1 邊緣人工智能顛覆行業
應用
● 預測性維護：AI算法可以提前預測設備可能發生的故障。
● 質量控制：機器學習模型可以高精度識別產品缺陷。
工業物聯網 (IIoT) 網關
IIoT 網關是將傳統系統連接到現代網絡的關鍵。IIoT 網關支持從舊設備收集數據，并將其傳輸到云端平臺進行分析。
圖2 工業LoRaWAN網關
優勢
● 無縫集成各種來源的數據。
● 實時數據處理和分析。
功能 | 傳統系統 | 升級后（集成IIoT網關） |
數據收集 | 手動 | 自動化，實時 |
數據傳輸 | 受限 | 無線，高速 |
維護方式 | 被動響應 | 預測性維護 |
邊緣計算
邊緣計算在距離數據源更近的位置執行計算和數據存儲，減少延遲和帶寬使用。
圖3 EdgeBox RPi 200-工業邊緣控制器
優勢
● 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據，無需等待云端處理即可立即調整機器。
先進的傳感器和執行器
升級傳感器和執行器可以顯著增強傳統系統的功能。智能傳感器提供更準確且實時的數據，這對于高級分析和自動化至關重要。
圖4 先進的傳感器和執行器
傳感器類型
● 溫度傳感器：實時監控和調節溫度。
● 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。
優勢
● 可擴展的數據存儲。
● 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 |
物聯網集成 | 物聯網核心 | 物聯網中心 | 物聯網核心 |
安全功能 | IAM，KMS | 活動目錄 | 云IAM |
云平臺對比
網絡安全解決方案
隨著互聯增強，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：保護傳輸和靜止數據安全。
● 訪問控制：對敏感數據實施嚴格的訪問控制。
● 定期審核：定期執行安全審核以識別漏洞。
結語
通過升級改造過渡到工業 4.0 是一個復雜但必不可少的過程。為克服兼容性、數據管理、技能缺口、成本以及互操作性等方面帶來的挑戰，需要在工業物聯網 (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略投資。解決這些問題將使企業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，企業可以將傳統系統轉變為智能、高效且可持續的生產環境，做好準備迎接未來的工業 4.0 和 5.0。
評論