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過去幾十年來，工業(yè)自動化的發(fā)展經(jīng)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(xiàn)，甚至在向工業(yè) 5.0 邁進。這一轉變集中體現(xiàn)在智能技術、數(shù)據(jù)分析和人機協(xié)作等領域，對現(xiàn)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(xiàn)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(diào)連接、數(shù)據(jù)及自動化。這涉及了將信息物理系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng) (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(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(xiàn)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(xiàn)互操作性的關鍵。

數(shù)據(jù)管理：有效的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(wǎng)絡威脅之下的風險也隨之增加，因此增強網(wǎng)絡安全至關重要。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)字化轉型需要提升員工技能。抵制變革和缺乏數(shù)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(shù)據(jù)，優(yōu)化流程、預測故障并實現(xiàn)個性化生產(chǎn)。

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(zhì)量控制：機器學習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

IIoT 網(wǎng)關是將傳統(tǒng)系統(tǒng)連接到現(xiàn)代網(wǎng)絡的關鍵。IIoT 網(wǎng)關支持從舊設備收集數(shù)據(jù)，并將其傳輸?shù)皆贫似脚_進行分析。

圖 2：工業(yè) LoRaWAN 網(wǎng)關

優(yōu)勢

無縫集成各種來源的數(shù)據(jù)。

實時數(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）

數(shù)據(jù)收集    手動    自動化，實時

數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)源更近的位置執(zhí)行計算和數(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(shù)據(jù)，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(diào)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(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    機器學習    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    活動目錄    云 IAM

云平臺對比

網(wǎng)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(wǎng)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(shù)據(jù)安全。

訪問控制：對敏感數(shù)據(jù)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(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、邊緣計算、先進傳感器、云平臺、AI 技術，以及強大的網(wǎng)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(chǎn)品質(zhì)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?、高效且可持續(xù)的生產(chǎn)環(huán)境，做好準備迎接未來的工業(yè) 4.0 和 5.0。