作者：e絡(luò)盟技術(shù)團(tuán)隊(duì)

過(guò)去幾十年來(lái)，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(zhǎng)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(duì)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(jìng)爭(zhēng)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(guò)程中所面臨的挑戰(zhàn)，并推薦眾多技術(shù)解決方案來(lái)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(lèi)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(lèi)創(chuàng)造力和環(huán)境可持續(xù)發(fā)展。

升級(jí)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(wú)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(wú)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(chǔ)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(jiàn)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(wú)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(shí)可能會(huì)阻礙新技術(shù)的普及。
• 成本：升級(jí)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(zhǎng)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(cè)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(cè)性維護(hù)：AI 算法可以提前預(yù)測(cè)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(shí)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_(tái)進(jìn)行分析。

圖 2：工業(yè) LoRaWAN 網(wǎng)關(guān)

優(yōu)勢(shì)

• 無(wú)縫集成各種來(lái)源的數(shù)據(jù)。
• 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和分析。

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(chǔ)，減少延遲和帶寬使用。

圖 3：EdgeBox RPi 200 - 工業(yè)邊緣控制器（來(lái)源）

優(yōu)勢(shì)

• 加快決策速度。
• 降低對(duì)云端的依賴(lài)。

示例

制造工廠可以使用邊緣設(shè)備處理車(chē)間傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，無(wú)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(jí)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(duì)于高級(jí)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(lái)源）

傳感器類(lèi)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(cè)機(jī)械故障。
• 接近傳感器：通過(guò)檢測(cè)人類(lèi)存在來(lái)提高安全性。

云平臺(tái)

云平臺(tái)提供可擴(kuò)展的存儲(chǔ)和處理能力，支持高級(jí)分析和 AI 應(yīng)用。

優(yōu)勢(shì)

• 可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。
• 高級(jí)分析功能。

主要提供商

• Amazon Web Services (AWS)
• Microsoft Azure
• Google Cloud Platform (GCP)

云平臺(tái)對(duì)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(wèn)控制：對(duì)敏感數(shù)據(jù)實(shí)施嚴(yán)格的訪問(wèn)控制。
• 定期審核：定期執(zhí)行安全審核以識(shí)別漏洞。

結(jié)語(yǔ)

通過(guò)升級(jí)改造過(guò)渡到工業(yè) 4.0 是一個(gè)復(fù)雜但必不可少的過(guò)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(lái)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(tái)、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(wèn)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(guò)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(lái)的工業(yè) 4.0 和 5.0。