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。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 進步，重點關(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，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 和機器學(xué)習(xí)
AI 和機器學(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：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。
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(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(yīng)用。
優(yōu)勢
可擴展的數(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）
網(wǎng)絡(luò)安全解決方案
隨著互聯(lián)增強，風(fēng)險也隨之增加。實施強大的網(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、先進傳感器、云平臺、AI 技術(shù)，以及強大的網(wǎng)絡(luò)安全措施等技術(shù)領(lǐng)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(chǎn)品質(zhì)量。通過仔細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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