从业30年的工业大佬为你详细解读工业4.0

工业4.0趋势并非刚刚出现。2016年，许多政府就意识到，通过工业4.0原则实现工业领域转型将有助于缩小生产力差距。特别是在EMEA，工业4.0举措在以下方面提供了激励机制：

• 投资于先进的工业4.0技术

• 执行相关研究和开发

• 增进对工厂以及院校和大学工业4.0的知识和理解

面向解决方案的半导体公司ADI发现，对工业4.0相关技术的请求数量有所增加，如基于状态的监控和工业以太网。

尽管政府主导实施工业4.0实践，但工业部门面临的机遇和风险与各发达经济体的企业相同。制造商不能在场外观看，也不能冒着失去先行者优势的风险。与此同时，也不能进行大笔投资，因为这些投资可能很快就会过时而且永远无法带来投资回报。

向工业4.0过渡不仅仅是指定并安装设备甚至新建工厂：它从根本上影响了制造企业的运营方式。特别是，制造商需要在软件、安全、IT等领域拓展专业知识，因而需要做出棘手的权衡和选择，解决到哪里投资、与谁合作、如何确保组织灵活性等问题。

我们期望工厂连接骨干是一个确定性以太网。尽管如今正在使用工业以太网协议的混合，但是对时间敏感网络(TSN)以太网协议进行标准化，对工业有很大的好处。制造商应指定TSN就绪解决方案及其他增强功能路线图，确保网络投资是长期计划的一部分。

• 重复性任务现在由协作机器人执行。这些较小的机器人与人类协作。当传统大规模工业机器人行业仍然保持健康运营和增长时，更新的协作机器人市场正处于早期发展阶段。

• 一种以刚性和集中式控制为主的架构正在被分散式、灵活的工厂车间所取代。在这里，机器人与许多其他系统一起工作，包括PLC控制器和大量传感器及执行器。这些机器或设备被指定为输入或输出。一种ADI公司创新——软件可配置I/O——允许普遍选择和配置多种类型的输入和输出设备。这使客户可以轻松安装和重新配置自动化设备。使用软件可配置I/O的制造商通常可将安装时间减少8周，节省工程费用，工厂空间需求显著减少，因而从中受益。工厂生产流程可以更轻松地进行调整，曾经需要数小时进行的更改可以在几分钟内完成。

• 预测性维护和基于状态的监控有助于提高全工厂的生产力和可靠性。振动模式等工作参数可以揭示磨损的早期迹象，因此可以在机器发生故障或停机之前修复磨损。这是工业4.0系统中精确传感器测量、智能数据分析和高带宽网络重要性的一个主要例子。预测性维护的成功实施不仅仅关乎底层技术——它还需要自动化和工业机器操作领域的深厚专业领域知识，以开发将机器健康数据转化为操作智能的算法和软件。

在用于监控机器健康运行的系统中，传感器产生一系列振动、温度和其他参数的原始测量值。信号处理技术使这种数据流适合分析，例如通过消除噪声和失真，并将输出线性化。

然后，使用软件和分析将来自多个来源的数据关联起来，检测异常模式，并识别和定位实际或潜在的故障，从而将该数据转化为信息。

• 技术专业知识

• 领域或应用专业知识

但ADI公司不是典型的半导体公司：我们在主要市场不断突破硅技术的界限，投入巨资，大力发展软件、系统专业知识和领域知识。我们将这些知识与无与伦比的模数技术——检测、测量、解读、连接、电源和安全等相结合，站在系统层面帮助行业克服挑战，帮助客户找到取得成功业务效果的最佳方式。

• 选择使用基于标准的解决方案而不是专有系统的可扩展连接技术。
• 指定稳健且工作寿命长的传感器，以及能提供准确和精确测量的传感器。

迈向数字化程度更高的互联工厂的每一步都会增加网络攻击的威胁，因此，安全性是管理人员评估工业4.0计划时的另一个关键优先事项。

优化安全性需要站在系统层面思考问题，而不只是考虑任何特定设备或端点的要求。可以在整个系统中以各种方式提供安全性——在终端设备处，在控制器处，在网关处或在堆栈中。在关注如何在网络中任何给定点做到之前，系统指定者应重点解决哪里和多少的问题。

这应该考虑到每个点的威胁等级，以及对抗威胁的成本，以便通过尽量减少功耗、性能与延迟之间的权衡来增加有效的安全措施。分层安全模式会实现卓越的整体安全态势。

对制造商来说，明智的做法是，采用系统级安全模式，超越机器层面，扩大安全专业知识面，系统性地投入时间和资源，或是选择如ADI这样的合作伙伴。