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

http://www.debgrams.com 2025-05-28 11:26 來源:e絡(luò)盟技術(shù)團(tuán)隊

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(jìn)步。這些技術(shù)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(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)保持競爭力的關(guān)鍵步驟。本文旨在探討工業(yè)設(shè)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(shù)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(qiáng)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(jìn)步,重點(diǎn)關(guān)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(qiáng)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(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,因此難以獲得切實可行的見解。

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)知識可能會阻礙新技術(shù)的普及。

成本:升級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期利益和投資回報率 (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(yīng)用

預(yù)測性維護(hù):AI 算法可以提前預(yù)測設(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_進(jìn)行分析。

圖 2:工業(yè) LoRaWAN 網(wǎng)關(guān)

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(guān))

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(hù)方式    被動響應(yīng)    預(yù)測性維護(hù)

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(shè)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(jī)器。

先進(jìn)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(qiáng)傳統(tǒng)系統(tǒng)的功能。智能傳感器提供更準(zhǔn)確且實時的數(shù)據(jù),這對于高級分析和自動化至關(guān)重要。

圖 4:先進(jìn)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(yù)測機(jī)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(kuò)展的存儲和處理能力,支持高級分析和 AI 應(yīng)用。

優(yōu)勢

可擴(kuò)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(jī)器學(xué)習(xí)    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(luò)安全解決方案

隨著互聯(lián)增強(qiáng),風(fēng)險也隨之增加。實施強(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。

訪問控制:對敏感數(shù)據(jù)實施嚴(yán)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(jié)語

通過升級改造過渡到工業(yè) 4.0 是一個復(fù)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(guān)、邊緣計算、先進(jìn)傳感器、云平臺、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)時間并提升產(chǎn)品質(zhì)量。通過仔細(xì)選擇和實施這些技術(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)備迎接未來的工業(yè) 4.0 和 5.0。

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