工業自動化格局每天都在變化，利用先進技術來解決日常工作流程挑戰，數字技術的發展和集成不斷改變工業自動化市場。到 2028 年，工業自動化領域的價值將超過 2950 億美元，盡管工業自動化解決方案各不相同，但它們都依賴于通用的支持技術，隨著各行業采用數據驅動的運營，對先進技術的需求不斷增加，這些技術最大限度地發揮工業自動化系統的潛力和投資回報。

可編程邏輯控制器

可編程邏輯控制器已經發展了多年，它們提供了廉價且準確的方法來控制流程。軟 PLC 是在軟件上運行以控制過程的工業自動化硬件，軟件解決方案提高了 PLC 的性能、靈活性和可擴展性。軟 PLC 是未來改變游戲規則的工業解決方案之一。它們在能源、智能制造、石化和其他流程工業中越來越受歡迎，2023年至2028年，PLC市場將以4.23%的復合年增長率擴張。

為什么軟PLC有優勢？

首先，與傳統 PLC 相比，它們具有成本效益，他們可以根據自己的配置執行復雜的任務，其次，能夠以極高的準確性重復任務，允許遠程訪問和監控，這改進了性能跟蹤和故障排除，最后，它易于與計算機系統和工業手持設備集成，它們很容易修改，這意味著它們采用更新的技術來滿足不斷變化的運營需求，這些優勢使得軟 PLC 可以成為解決現有熟練勞動力短缺挑戰的可行解決方案。

另一個值得關注的趨勢是連接技術的進步，這些技術將進一步推動軟PLC的發展。連接方面的創新包括 5G 和 6G 網絡的推出，高速網絡保證了機器和工業自動化系統之間的快速通信，邊緣計算還將提高軟PLC的數據管理能力，適當的數據管理可確保工業自動化解決方案是數據驅動的。

高級數據交換協議是另一個需要關注的領域，改進的數據交換協議有利于跨平臺通信，它們簡化了控制或自動化解決方案和操作員之間的數據解釋，強大的數據交換協議優化了 PLC 與機械的功能和兼容性。

人工智能和機器學習

人工智能的成熟正在迎來工業自動化的新時代，人工智能在自動化領域的快速擴張得益于多年的研究和創新，該研究涉及以下領域：計算機視覺、實時圖像處理、機器學習以及人工神經網絡。

現在可以開發自主的工業自動化系統，這些先進的解決方案依賴于計算機算法和實時數據，他們分析數據和操作條件以優化流程和機器性能。

人工智能和機器學習解決方案在工業自動化中的可能性是無限的，以下是他們可以改變運營的幾種方法：

人工智能可以增強生產資產的預測性維護。這些系統跟蹤來自物聯網傳感器的數據以檢測異?；驒C器缺陷，他們可以根據實時數據預測何時可能發生故障。有了這些信息，公司可以及時收到維護警報，以減少停機時間。

人工智能和機器學習可以為優化流程和自動化解決方案提供見解?；谌斯ぶ悄艿淖詣踊到y可以分析復雜的數據集，他們可以確定自動化系統實現最佳性能的理想條件，開發自動化解決方案的公司可以利用分析結果來改進未來的系統設計。

人工智能和機器學習在工業機器人的發展中扮演什么角色？它們對于工業過程中自主機器人的開發至關重要。例如，自主移動機器人（AMR）和自動導引車（AGV）都依賴人工智能技術，人工智能促進了能夠處理多個流程的機器人的開發，這增強了機器人除拾放操作之外的功能。

隨著這些技術的進步，政府和行業參與者正在制定人工智能法規，這是為了確?；谌斯ぶ悄艿淖詣踊鉀Q方案的安全。對于公司來說，需要關注新興的人工智能和機器學習標準，這對于確保自動化解決方案滿足所需的行業標準至關重要。

網絡安全標準和法規

工業自動化系統從流程中收集大量數據，這些數據對于持續改進和日常質量檢查至關重要。工業物聯網 (IIoT) 傳感器使公司能夠開發互連的操作環境，然而，它們增加了設施面臨網絡安全威脅的風險。這意味著公司必須投資網絡安全解決方案，同時擴大工業自動化規模，針對工業基礎設施的網絡安全攻擊正在增加，這迫使各行業制定應對此類攻擊的措施。

確保自動化系統安全的方法是開發萬無一失的內部控制，它可以包括限制訪問虛擬和物理網絡等內容，考慮加強遠程訪問程序并改進身份驗證措施，開發先進的信息和通信架構以促進零信任政策。此外，公司應該監控人工智能技術的趨勢，利用人工智能算法改進對可疑網絡活動的檢測和響應。