過去幾十年來，工業(yè)自動(dòng)化的發(fā)展經(jīng)歷了一系列變革，并取得了長足的進(jìn)步。這些技術(shù)創(chuàng)新正在推動(dòng)工業(yè) 4.0 的實(shí)現(xiàn)，甚至在向工業(yè) 5.0 邁進(jìn)。這一轉(zhuǎn)變集中體現(xiàn)在智能技術(shù)、數(shù)據(jù)分析和人機(jī)協(xié)作等領(lǐng)域，對現(xiàn)有工業(yè)體系構(gòu)成了眾多挑戰(zhàn)。改造傳統(tǒng)系統(tǒng)，擁抱現(xiàn)代技術(shù)，是企業(yè)保持競爭力的關(guān)鍵步驟。本文旨在探討工業(yè)設(shè)計(jì)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(shù)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(qiáng)調(diào)連接、數(shù)據(jù)及自動(dòng)化。這涉及了將信息物理系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng) (IoT)、云計(jì)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(jìn)步，重點(diǎn)關(guān)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(gè)性化且可持續(xù)的制造流程，強(qiáng)調(diào)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(guān)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(shù)集成到現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施中可能會(huì)面臨諸多復(fù)雜情況。

互操作性：確保不同設(shè)備和系統(tǒng)之間的無縫通信至關(guān)重要。采用統(tǒng)一的協(xié)議和接口（如 OPC UA 和 MQTT）是實(shí)現(xiàn)互操作性的關(guān)鍵。

數(shù)據(jù)管理：有效的數(shù)據(jù)收集、存儲和分析至關(guān)重要。傳統(tǒng)系統(tǒng)通常缺乏先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析能力，因此難以獲得切實(shí)可行的見解。

安全性：鑒于連接性日益增強(qiáng)，系統(tǒng)暴露于潛在網(wǎng)絡(luò)威脅之下的風(fēng)險(xiǎn)也隨之增加，因此增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全至關(guān)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(zhuǎn)型需要提升員工技能。抵制變革和缺乏數(shù)字化相關(guān)知識可能會(huì)阻礙新技術(shù)的普及。

成本：升級所需的初期投資可能相當(dāng)可觀。企業(yè)必須平衡成本與潛在長期利益和投資回報(bào)率 (ROI)。

推薦的技術(shù)解決方案

AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)

AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)可以分析大量數(shù)據(jù)，優(yōu)化流程、預(yù)測故障并實(shí)現(xiàn)個(gè)性化生產(chǎn)。

圖 1：邊緣人工智能顛覆行業(yè)

應(yīng)用

預(yù)測性維護(hù)：AI 算法可以提前預(yù)測設(shè)備可能發(fā)生的故障。

質(zhì)量控制：機(jī)器學(xué)習(xí)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(guān)

IIoT 網(wǎng)關(guān)是將傳統(tǒng)系統(tǒng)連接到現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵。IIoT 網(wǎng)關(guān)支持從舊設(shè)備收集數(shù)據(jù)，并將其傳輸?shù)皆贫似脚_進(jìn)行分析。

圖 2：工業(yè) LoRaWAN 網(wǎng)關(guān)

優(yōu)勢

無縫集成各種來源的數(shù)據(jù)。

實(shí)時(shí)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(guān)）

數(shù)據(jù)收集    手動(dòng)    自動(dòng)化，實(shí)時(shí)

數(shù)據(jù)傳輸    受限    無線，高速

維護(hù)方式    被動(dòng)響應(yīng)    預(yù)測性維護(hù)

邊緣計(jì)算

邊緣計(jì)算在距離數(shù)據(jù)源更近的位置執(zhí)行計(jì)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(shè)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(diào)整機(jī)器。

先進(jìn)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(qiáng)傳統(tǒng)系統(tǒng)的功能。智能傳感器提供更準(zhǔn)確且實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)，這對于高級分析和自動(dòng)化至關(guān)重要。

圖 4：先進(jìn)的傳感器和執(zhí)行器（來源）

傳感器類型

溫度傳感器：實(shí)時(shí)監(jiān)控和調(diào)節(jié)溫度。

振動(dòng)傳感器：預(yù)測機(jī)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(kuò)展的存儲和處理能力，支持高級分析和 AI 應(yīng)用。

優(yōu)勢

可擴(kuò)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(jī)器學(xué)習(xí)    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(dòng)目錄    云 IAM

云平臺對比

網(wǎng)絡(luò)安全解決方案

隨著互聯(lián)增強(qiáng)，風(fēng)險(xiǎn)也隨之增加。實(shí)施強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)安全措施至關(guān)重要。

關(guān)鍵解決方案

加密技術(shù)：保護(hù)傳輸和靜止數(shù)據(jù)安全。

訪問控制：對敏感數(shù)據(jù)實(shí)施嚴(yán)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(jié)語

通過升級改造過渡到工業(yè) 4.0 是一個(gè)復(fù)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(guān)、邊緣計(jì)算、先進(jìn)傳感器、云平臺、AI 技術(shù)，以及強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)安全措施等技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)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(jī)時(shí)間并提升產(chǎn)品質(zhì)量。通過仔細(xì)選擇和實(shí)施這些技術(shù)，企業(yè)可以將傳統(tǒng)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄堋⒏咝铱沙掷m(xù)的生產(chǎn)環(huán)境，做好準(zhǔn)備迎接未來的工業(yè) 4.0 和 5.0。