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

    作者:e絡盟技術團隊 時間:2025-05-28 來源:EEPW 收藏


    本文引用地址:http://www.ekcard.cn/article/202505/470918.htm

    過去幾十年來,工業(yè)自動化的發(fā)展經歷了一系列變革,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,甚至在向工業(yè) 5.0 邁進。這一轉變集中體現在智能技術、數據分析和人機協(xié)作等領域,對現有工業(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。

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    了解和5.0

    強調連接、數據及自動化。這涉及了將信息物理系統(tǒng)、物聯網 (IoT)、云計算及人工智能 (AI) 集成到制造流程中。

    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)是實現互操作性的關鍵。

    ●   數據管理:有效的數據收集、存儲和分析至關重要。傳統(tǒng)系統(tǒng)通常缺乏先進的數據分析能力,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)暴露于潛在網絡威脅之下的風險也隨之增加,因此增強網絡安全至關重要。傳統(tǒng)系統(tǒng)配置可能無法處理現代安全協(xié)議。

    ●   技能差距:向數字化轉型需要提升員工技能。抵制變革和缺乏數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據,優(yōu)化流程、預測故障并實現個性化生產。

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    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。

    ●   質量控制:機器學習模型可以高精度識別產品缺陷。

    工業(yè)物聯網 (IIoT) 網關

    IIoT 網關是將傳統(tǒng)系統(tǒng)連接到現代網絡的關鍵。IIoT 網關支持從舊設備收集數據,并將其傳輸到云端平臺進行分析。

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    圖2 工業(yè)LoRaWAN網關

    優(yōu)勢

    ●   無縫集成各種來源的數據。

    ●   實時數據處理和分析。


    功能

    傳統(tǒng)系統(tǒng)

    升級后(集成IIoT網關)

    數據收集

    手動

    自動化,實時

    數據傳輸

    受限

    無線,高速

    維護方式

    被動響應

    預測性維護

    邊緣計算

    邊緣計算在距離數據源更近的位置執(zhí)行計算和數據存儲,減少延遲和帶寬使用。

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    圖3 EdgeBox RPi 200-工業(yè)邊緣控制器

    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生的數據,無需等待云端處理即可立即調整機器。

    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據,這對于高級分析和自動化至關重要。

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    圖4 先進的傳感器和執(zhí)行器

    傳感器類型

    ●   溫度傳感器:實時監(jiān)控和調節(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。

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    優(yōu)勢

    ●   可擴展的數據存儲。

    ●   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

    物聯網集成

    物聯網核心

    物聯網中心

    物聯網核心

    安全功能

    IAM,KMS

    活動目錄

    云IAM

    云平臺對比

    網絡安全解決方案

    隨著互聯增強,風險也隨之增加。實施強大的網絡安全措施至關重要。

    關鍵解決方案

    ●   加密技術:保護傳輸和靜止數據安全。

    ●   訪問控制:對敏感數據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、數據管理、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)物聯網 (IIoT) 網關、邊緣計算、先進傳感器、云平臺、AI 技術,以及強大的網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品質量。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)橹悄堋⒏咝铱沙掷m(xù)的生產環(huán)境,做好準備迎接未來的工業(yè) 4.0 和 5.0。



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