皮尔磁:Revolution Pi——漫步云端,智连未来

日期:2019-09-24编辑作者:电工电气

工业4.0的核心是智能制造,利用工业物联网连接,把设备、生产线、工厂、供应商、产品和消费者紧密联系在一起,打通各个环节的壁垒,让工厂直接对接消费者需求,在生产形态上,真正实现从传统的大规模标准化生产向整个生产过程的柔性化、定制化和个性化转变。因此,需要对各个环节产生的大数据,如产品数据、设备数据、管理数据、销售数据等进行收集和分析。

智能工厂是以工业物联网为基础,利用传感、自动化、数据传输、大数据分析及人工智能等技术,通过彼此信息的交换、自行组织,可使整个价值链中的流程实现互联和自动化,实现工厂的办公、供应链管理、工厂间协调及生产自动化等目标,整个生产将变得更加高效、敏捷,人与机器可以全新的方式建立联系。

5G时代的到来,推动了科技的发展,让智能制造更上一个台阶。5G时代的智能工厂在生产中可以借助信息化技术,让各个流程的对接更加畅通快速,让生产数据能够实时传输,达到实时控制的效果。无论是从设计、生产、管理,还是销售,各个环节都能够互联互通,从而实现资源的整合与优化。

新葡萄京娱乐场网址 ,在工业制造领域,工业机器人、高端数控机床以及PLC等典型的自动化生产技术,结合无处不在的传感器形成一个网络,通过这个智能网络,使得人与人、人与机器、机器与机器之间形成一个互联,实现横向、纵向和端到端的高度集成。在工业4.0的进程中,自动化扮演的角色,除了传统的机器、流程控制外,需要通过丰富的I/O采集发送与生产质量、能耗、成本优化所需的数据,并快速执行得到优化的指令。

在中国制造全面升级改造的国家大战略中,智能工厂是提升工业生产水平,改进工业生产效率的必然选择,无论是对传统单一工厂,还是全球化的多工厂体系,智能工厂将是适应全球智能制造和工业物联网发展的必然要求。未来将致力于在其全球各地的工厂组成一个虚拟化的 “智能工厂”:在不同的工厂之间交换工艺信息,持续优化生产,并通过对产业链各个环节实时进行优化,从而允许生产商自动根据客户要求进行更改,或是对原材料供货发生变化等作出反应,实现庞大的工业物联网的各种技术指标。

1、5G技术场景支撑智能制造

皮尔磁的Revolution Pi可以帮助用户实现工业物联网IIoT来解决数据采集、传输与应用的问题。

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5G技术——新一代移动通信技术,切合了传统制造企业向智能制造转型对无限网络的应用需求,能满足工业环境下设备互联和远程交互应用需求。在物联网、物流追踪、工业AR、工业自动化控制、云化机器人等工业应用领域,5G技术都起着稳定的根基作用,支撑着整个领域。

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图1 麦肯锡2025物联网价值预估报告

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麦肯锡全球研究院最新预测,到2025年智能工厂带来的经济影响价值将达每年1.2万亿美元至3.7万亿美元。埃森哲联合Frontier Economics,预估了智能工厂和工业物联网对中国12个产业的累计GDP影响,在中国当前政策和投资趋势的助推下,未来15年,仅在制造业,智能工厂和工业物联网就可创造1960亿美元的累计GDP增长,如果进一步扩大物联网的影响,各行业还将创造出更大价值。以制造业为例,物联网创造的经济价值将从1960亿美元跃升至7360亿美元,增加276%。技术革新与全新挑战

5G技术是传统行业工厂进行智能制造转型的关键技术,能将分布广泛、零散的人、机器和设备全部连接起来,构建统一的互联网络。5G技术的发展可以帮助制造企业摆脱以往无线网络技术较为混乱的应用状态,这对于推动工业互联网的实施以及智能制造的深化转型有着积极的意义。

智能工厂是实现智能制造的重要载体,主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施,实现生产过程的智能化。智能工厂已经具有了自主能力,可采集、分析、判断、规划;通过整体可视技术进行推理预测,利用仿真及多媒体技术,将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构,具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。

2、智能制造的核心是智能工厂

智能工厂代表了高度互联和智能化的数字时代,工厂的智能化通过互联互通、数字化、大数据、智能装备与智能供应链五大关键领域得以体现,典型智能工厂包括生产设备互联、物品识别定位、能耗自动检测、设备状态监测、产品远程运维、配件产品追溯、生产业绩考核以及工厂环境监测等目前存在的实际应用。目前智能工厂相比于传统工业制造,具有几个明显的技术革新。首先是智能的感知控制,通过利用智能感知技术随时随地对工业数据进行采集;其次是全面的互联互通,通过多种通信技术标准,将采集到的数据实时准确地传递出去;再次是深度的数据应用,利用云计算、大数据等相关技术,对数据进行建模、分析和优化,实现对海量数据的充分挖掘和利用;最后是创始的服务模式,利用信息管理、智能终端和平台等技术,实现传统工业智能化改造,提升产业价值、优化服务资源和激发产业创新。在这些技术革新的基础上,智能工厂将会面对六大技术发展趋势,即终端智能化,连接泛在化,计算边缘化,网络扁平化以及服务平台化和安全提升化。由此带来的管理变革包括设备联接日趋多元化,数据处理向边缘端倾斜以及企业战略由产业个体向生态系统转型,企业运营由设备和资产向产品和客户转移。



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整个智能制造过程中,都在围绕着智能工厂展开,而人工智能在智能工厂中发挥这至关重要的作用。随着工业物联网的应用发展,实体系统已和网络紧密地联系在一起,使人机之间可以进行通信、沟通、交互。此外,人工智能还可以实现驱动、优化产品和流程等,以及帮助工厂做一些预测性维护或预测机器的能耗等。将会有越来越多的功能在智能工厂中实现。

图2 工业物联网引领的智能工厂运作流程示意

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技术和趋势的变革带来了全新的挑战,比如缺乏统一的技术标准,行业规范化有待加强,再比如中国企业普遍工业信息化程度低,应用推广有待提速,以及企业发展不均衡,成功模式较难复制等,特别的数据所有权悬而未决,数据安全问题亟待解决。因此,从国家和企业层面上来说,面对这些挑战,整体的工业物联网布局标准化任务需要分阶段实施,网络互联互通和数据异构集成等基本技术问题需要解决,此外还需要规范资源数据的标准化封装,构建良好的应用创新生态环境,此外还要构建工业物联网的安全环境,预防控制安全问题。

除了能够智能生产,通过智能管理系统,管理者可以轻松及时地掌握实体对象的实际情况,并且根据数据分析结果进行合理地安排和调度,从而使工厂能以最低的能耗进行运行,并且达到最高的生产效率,满足客户交付的要求。

智能工厂需要解决的问题及技术实现

随着时代的变迁,建设智能工厂无疑是制造企业转型升级的重要方式,5G时代更是企业主锐意改革,提优增效的好时机,质子矩阵科技致力于中小型制造工厂自动化控制系统、实时生产管理系统等,将物联网、大数据、云计算、虚拟/增强现实和人工智能为代表的创新技术,融合到工业生产中,为企业打造个性化控制与信息管理平台,帮助工厂向智造快速转型。

作为未来工业发展的必然趋势,面对诸多技术挑战,智能工厂需要解决多个方面的问题,而我们通过分析这些需要解决的问题,可以梳理出通过哪些技术和产品进行技术实现。特别的,作为中国电子信息技术开年第一大展,各位可以在参观2019年上海慕尼黑电子展时,在各家厂商的展台上寻找到助力实现智能工厂的各种产品技术和系统解决方案。

智能工厂首当其冲面临要解决的问题就是智能的感知控制,通过随时随地的进行工业数据的采集来获取最关键的工业数据。在技术实现方面,通过各种感知控制技术可以解决实际问题,这就涉及到包括传感器、设备识别、工业控制等多方面的技术。

阿尔卑斯 ALPS和欧姆龙 OMRON都是工业传感器的领导厂商,借助各种高精度高可靠性的传感器产品,可以实现精确的工业数据获取。在工业控制系统和器件方面,ST意法半导体,Renesas瑞萨和Cypress赛普拉斯都是工业控制器件的重要供应商。

第二个需要解决的问题时全面的互联互通,如果将采集到的数据实时准确的传递出去,并保证信号传输的安全可靠以及兼容不同设备是非常重要的技术挑战。应对这个问题需要的技术包括工业以太网,短距离无线通信和低功耗的工业广域网等技术和相关解决方案。

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图3 纷繁复杂的各类工业物联网标准化组织

有了数据获取和数据传输,智能工厂的智能化核心体现来自于对数据的深度应用。利用云计算、大数据等相关技术,对数据进行建模、分析和优化,实现对海量数据的充分挖掘和利用。这方面涉及的数据处理技术除了我们熟知的云计算等算法和设备服务之外,还包括数据清洗、数据分析、数据建模以及数据存储等。

最后,智能工厂面临的最特别的挑战将是服务模式的创新,融合信息管理、智能终端和平台等技术,实现传统工业的智能化改造。这方面涉及到很多技术之外的服务模式创新,而其中最特别的一点是安全管理技术,特别是加密认证、防火墙和入侵检测等技术环节,保障智能工厂的全面安全性。通过连接网络,客户可以从工厂内部和外部监控机械的运行状态、交换数据、更改生产指令和重新编写MCU存储程序来更新设备的设置。这就要求系统制造商需要提供一个更安全、更可靠、更友善人机界面且可重复编程的集成解决方案。在2019年慕尼黑电子展期间,瑞萨电子针对工业安全应用推出了RX65N/RX651系列MCU,其中的Trusted Secure IP安全功能,将代码保护功能扩展到开发阶段,防止重要算法泄露或未经授权的复制。TM是片内Flash中一个特殊的区域,一旦使用TM功能,该区域内程序便只能通过CPU取指令方式来逐条执行,任何通过数据总线访问TM区域的操作都将被禁止。

伴随着第四次工业革命的浪潮,新一代信息技术将给传统制造业带来深刻的影响。德国倡导的“工业4.0”到智能制造以及最新的工业物联网,制造业的转型升级已经不可逆转的大趋势。劳动力成本上升、原材料价格上升逼使工厂必需采用更高效的自动化解决方案,另一方面面对消费者的个性化需求在增长,工厂需要建立起快速响应多样化需求的机制。智能工厂的建立是个庞大的系统化工程,广大的开发者将是参与这个庞大系统工程中某个部分开发的重要创造。

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