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        中國自動化學會專家咨詢工作委員會指定宣傳媒體
        新聞詳情

        迎接工業(yè)革命浪潮:重塑傳統(tǒng)系統(tǒng),迎接未來機遇

        http://www.kblhh.cn 2025-05-28 11:26 來源:e絡盟技術團隊

        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,甚至在向工業(yè) 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(xié)作等領域,對現有工業(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、數據及自動化。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(tǒng)系統(tǒng)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(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代安全協(xié)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(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據,優(yōu)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(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(yè) LoRaWAN 網關

        優(yōu)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(tǒng)系統(tǒng)    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(zhí)行計算和數據存儲,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(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(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(lián)網集成    物聯(lián)網核心    物聯(lián)網中心    物聯(lián)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(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(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、數據管理、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)橹悄堋⒏咝铱沙掷m(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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