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智能制造时代来临自动化的四大发展趋势自动

2018-12-07 03:15:11

智能制造时代来临 自动化的四大发展趋势_自动化,工业控制_资讯

摘要:在这智能制造时代,自动化技术可通过自我诊断、自我修正和各种功能软件让设备更加智能,以更好地辅助工人完成生产。 工业4.0是一个宏大的愿景,但又是一个简单的概念:把大量的有关人、IT系统、自动化原件和机器的信息融入到虚拟络 实体物理系统中,并利用产生的数据为企业服务,其本质即为 融合 。在制造系统中,工厂现场设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合,并传到云端进行存储、分析,形成决策并反过来指导、协同企业的生产和运营。图片来源于络 通过工业4.0可以建立一种人 技术互动的崭新模式,即机器适应人的需求。具有多通道用户界面的智能工业辅助系统,能将数字和模拟环境直接搬到生产车间。而未来工厂也将从局部的机器智能发展到全厂智能。届时,嵌入式制造系统在工厂和企业之间的业务流程上实现纵向络连接,在分散的价值络上实现横向连接,并可进行实时管理 从下订单开始,直到外运物流。这一理念将零散的信息、通讯、虚拟等技术整合,通过数据可视化和共享互联,打通企业的产品设计、研发、生产与客户管理、供应链和能耗管理等系统,实现从底层控制级、中层产线级,到上层企业级的整体优化,终帮助制造业实现更短的上市时间、更高的生产灵活性和资产利用率、更低的拥有成本和更可控的企业风险。 工业4.0的基础是数字化、络化和集成化。与此相应的是,工业4.0时代的工业自动化,将在原有自动化技术和架构下,实现集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变,让设备从传感器到因特的通讯能够无缝对接,从而建立一个高度灵活的、个性化和数字化、融合了产品与服务的生产模式。 在自动化层面,统一的控制平台,顺畅的通讯络是基础。而要实现工业4.0,自动化在四个层面上将进一步拓展: 一、自动化系统内部的横向连接 通过全集成自动化、集成架构等统一平台将控制、驱动、低压配电等系统深度集成,在单一的编程环境中为可扩展运动和机器控制提供集成的平台。这种集成可减少需要储存的备件数量,而控制平台的开放性则可确保与第三方组件轻松集成。此外,在每台机器上使用的可视化及信息软件需实现标准化处理方式。 二、与下层现场传感和数据采集层及上层企业管理系统的纵向连接 从机器运行和能源使用到变量处理和材料使用,在生产过程的每个环节中,控制器、传感器及其它设备均会产生大量数据。来自生产车间的数据在几年之内就会在数量上超过公司产生的业务数据。即便是现在,也有大量的此类数据正在通过现场的PLC进行分析。当务之急乃是将所有来自各工厂运行系统不断剧增的数据与来自业务应用的信息相结合,从而打造运营智能,尤其是远程维护解决方案和基于云技术的服务,以应对持续增加的围绕数据分析的服务需求。如远程状态监测可以对个别部件的运动进行分析或对整个驱动链实施连续监测。 三、基于开放标准和统一协议的通讯络 若要充分利用智能化络技术的优势,需要借助统一络基础设施,来实现工厂内所有设备彼此之间的相互通信。未来,络交换设备将得到更广泛的利用。独立IP的应用可以使产品和设备具备可识别的独立身份、便于追踪、定位和监测。此外,标准通讯可使更多的数字设备融入生产线络,如摄像机、RFID读卡器、数字平板、安全磁卡等,以提高生产管理的精细化。 四、移动技术和虚拟化 目前在平板电脑或智能上访问生产数据,信息和工厂员工已能够实现 移动 并随时随地访问应用程序。未来,很多情况下需要使用云技术处理和存储来自各地的数据,又要在各地实时地使用这些数据。移动技术让人变得机动灵活。人们可以随时随地与任何相关人事联系,可以与全球同事交流分享经验知识、解决业务问题。不管技术专家身在何处,呼叫中心代表都可以实时向其咨询问题,而专家本人也可以随地访问世界上任意地点的设备服务历史以及其它装置的历史,还能够核对工厂更新和其它咨询。例如,很多油井地处分散的偏远地区,过去,技术人员需要奔波于各个油井之间将数据下载到闪存卡中,而现在则可以直接从云端下载数据,通过远程监视设备和过程。他们可以实时生成报告,而不是按天或者按周。 虚拟化可以降低对物理服务器和其它硬件的依赖性,同时节约工厂的能源成本。虚拟化技术还可以改善机器的可靠性,打造低成本高可用性的备份解决方案,同时允许操作系统的多个实例在单一硬件上运行。的DCS系统已经应用虚拟化服务器实现更快的处理速度及降低生命周期成本。 现阶段,每一项自动化技术都已投入使用,但大部分公司至今仍在单一地使用其中某一项技术。一旦公司理念趋于成熟,开始接受这些新技术,就能够出现同时应用所有这些技术的局面。目前,控制层面,的PLC、变频等产品都有标准的络通讯接口,现场设备通过传感器数据采集和联传输即可实现诊断等智能功能;信息层面,各种数据库软件、制造执行系统、制造运行管理系统、产品生命周期管理软件等,同企业资源规划解决方案连接起来,则实现数据到信息的转换、辅助商业决策;分析运营层面:现有的云平台也具备了远程分析优化的基础和经验;安全层面:业界主流厂商都已与信息安全企业合作推出了实际方案。而未来的挑战主要在于需要在生产工程、机械工程、工艺工程、自动化工程、IT和互联领域建立起一个共同认可的问题处理方式和标准。 (来源:《e制造》)

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