4、機器學習和人工智能的應用

機器學習和人工智能為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)提供了廣闊的遐想空間。目前，工業(yè)領域主要的應用包括自我診斷和預測性維護、優(yōu)化生產流程、智能機器人、結合機器視覺進行產品檢測等。

（1）自我診斷和預測性維護：采用預測性模型技術，通過對現(xiàn)場設備、控制器等上傳的數(shù)據(jù)進行分析，即可獲得的設備故障前兆特征。配合報警機制，工作人員可及早制定維護和應急方案。避免因產線驟停帶來的難以控制的損失。比如正在作業(yè)的工業(yè)機器人出現(xiàn)故障，就會造成大量的不合格品，人工智能技術可以通過檢測機器人減速機和主軸上不同狀態(tài)下的數(shù)據(jù)，來學習并建立模型，進而能夠提前預測故障。

（2）優(yōu)化生產流程：人工智能模型在搜集的各項溫度、轉速、能耗、產能等數(shù)據(jù)的基礎上，進行分析，對產線進行節(jié)能優(yōu)化，提出降低能耗、提高產能的方案。

（3）智能機器人：機器人可以去讀關聯(lián)軟件模型中制造產品的相關信息，并學習。最終，不需要工程師每次對機器人進行編程，機器人可直接接受工程師指令，自主進行制造生產。這樣，產線能夠更加靈活、高效地應對定制化生產的需求。

（4）結合機器視覺進行產品檢測：目前廣泛應用于半導體和3C行業(yè)。機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支。機器視覺系統(tǒng)的攝像頭可以快速獲得大量生產信息，通過后臺軟件加工處理，結合設計信息和加工控制信息，能夠代替人工作業(yè)提高生產的效率、精度、質量和柔性。

5、工業(yè)移動應用會更加廣泛

移動終端設備在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的參與度逐漸提高，越來越多的廠商推出移動應用方案，進一步提升工作效率和效力。移動終端主要的應用方式有以下幾種：

（1）遠程監(jiān)控：使用HMI的移動應用，工作人員可以在任何時間和地點檢查現(xiàn)場設備和產線的運行狀態(tài)，并及時進行診斷和維護工作。當監(jiān)控點離設備操作點較遠，或設備位于危險區(qū)的時候，移動應用提高工作安全性和效率的優(yōu)勢更為明顯。

在多臺設備都在運行同一套工序的情況下，工作人員在移動終端上就可以查看每臺設備的狀況，比跑到每臺設備前逐一查看更方便和高效。很多人認為個人移動設備不適合在工業(yè)環(huán)境下使用，所以，在2017年，除了推出了更多基于個人移動終端的應用，我們看到少數(shù)企業(yè)也推出了專門用于工業(yè)環(huán)境下的基于web的平板電腦，僅用來查看數(shù)據(jù)和信息。

（2）自動采集現(xiàn)場信息：工作人員可以將移動設備作為現(xiàn)場信息采集工具，通過專用的應用程序，直接掃描并上傳數(shù)據(jù)到后臺系統(tǒng)，這樣可以避免工作人員自己讀取和手工輸入信息過程中造成的錯誤。

（3）信息發(fā)布和分享：將現(xiàn)場的人工流程在移動終端上數(shù)字化，信息的發(fā)布和分享將會極大簡化。比如工廠的管理員可以將發(fā)現(xiàn)的問題同時發(fā)布給所有相關人員，而不必逐一溝通。進而減少停機和維修的時間，最大化地降低損失。

如上文所述，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的實踐對生產設備、軟件平臺、人員配備、以及資源都提出了很多新要求，工業(yè)自動化設備也要為此做好準備。以下是IHS Markit所觀察到的自動化設備層面已經(jīng)發(fā)生或正在發(fā)生的變化：

（1）數(shù)據(jù)采集能力：傳統(tǒng)工廠里使用的傳感器和執(zhí)行器都是獨立工作的，現(xiàn)在越來越多的設備安裝了嵌入式的傳感器，比如泵、流量表、馬達、軸承等。

（2）通信能力：越來越多的PLC和HMI產品都配置了通信接口，過去屬于高端產品的配置，現(xiàn)在已成為中端產品的標準配置。一些I／O模塊產品配置了無線通信能力。

（3）數(shù)據(jù)處理能力：PLC的數(shù)據(jù)處理能力進一步提升，能對現(xiàn)場設備中的數(shù)據(jù)進行篩選和簡單的處理，減少服務器和云端的負荷。智能I／O模塊具有簡單的數(shù)據(jù)處理和邏輯判斷能力。過去兩年，也推出了很多具有數(shù)據(jù)存儲和處理能力的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關。

（4）工業(yè)級移動設備：少數(shù)廠商推出了針對工業(yè)環(huán)境下使用的移動設備，比如基于web的平板電腦，僅能瀏覽網(wǎng)頁，用來查看現(xiàn)場產線狀態(tài)和信息。

（5）控制系統(tǒng)結構扁平化：一些高端PLC產品和智能I／O模塊添加了物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關的功能，可以直接將數(shù)據(jù)傳送到服務器或云端。智能傳感器也可以不通過PLC，直接通過物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關將數(shù)據(jù)傳送到上層。新產品的這些功能將會加速工業(yè)控制系統(tǒng)構架的扁平化。

（6）人工智能算法模塊：Rockwell和Omron都在其PLC控制器中加入了人工智能算法模塊，通過對控制器中的數(shù)據(jù)流進行分析學習，人工智能算法模塊會快速建立模型，之后會持續(xù)監(jiān)控運行數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)異常，并報警。

（7）設備本地化與云端結合：會有更多基于云的方案推出，HMI和控制器等設備的部分非實時的功能將會被轉移到云端進行，這也更符合分布系統(tǒng)式構架的理念。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)帶來的變化是指日可待的，所有的蛻變都需要一個陣痛期，科技的前沿尤其需要用最高的思維力來減輕這一陣痛，蒂蒙技術作為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的見證者及協(xié)助者，始終保持創(chuàng)新，力求用最高端的思維及技術方案，減少工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)過程中數(shù)據(jù)分布、協(xié)議處理、用戶體驗等問題。