4、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)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(lǐng)域主要的應(yīng)用包括自我診斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)、優(yōu)化生產(chǎn)流程、智能機(jī)器人、結(jié)合機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行產(chǎn)品檢測(cè)等。

（1）自我診斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)：采用預(yù)測(cè)性模型技術(shù)，通過(guò)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備、控制器等上傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，即可獲得的設(shè)備故障前兆特征。配合報(bào)警機(jī)制，工作人員可及早制定維護(hù)和應(yīng)急方案。避免因產(chǎn)線驟停帶來(lái)的難以控制的損失。比如正在作業(yè)的工業(yè)機(jī)器人出現(xiàn)故障，就會(huì)造成大量的不合格品，人工智能技術(shù)可以通過(guò)檢測(cè)機(jī)器人減速機(jī)和主軸上不同狀態(tài)下的數(shù)據(jù)，來(lái)學(xué)習(xí)并建立模型，進(jìn)而能夠提前預(yù)測(cè)故障。

（2）優(yōu)化生產(chǎn)流程：人工智能模型在搜集的各項(xiàng)溫度、轉(zhuǎn)速、能耗、產(chǎn)能等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行分析，對(duì)產(chǎn)線進(jìn)行節(jié)能優(yōu)化，提出降低能耗、提高產(chǎn)能的方案。

（3）智能機(jī)器人：機(jī)器人可以去讀關(guān)聯(lián)軟件模型中制造產(chǎn)品的相關(guān)信息，并學(xué)習(xí)。最終，不需要工程師每次對(duì)機(jī)器人進(jìn)行編程，機(jī)器人可直接接受工程師指令，自主進(jìn)行制造生產(chǎn)。這樣，產(chǎn)線能夠更加靈活、高效地應(yīng)對(duì)定制化生產(chǎn)的需求。

（4）結(jié)合機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行產(chǎn)品檢測(cè)：目前廣泛應(yīng)用于半導(dǎo)體和3C行業(yè)。機(jī)器視覺(jué)是人工智能正在快速發(fā)展的一個(gè)分支。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的攝像頭可以快速獲得大量生產(chǎn)信息，通過(guò)后臺(tái)軟件加工處理，結(jié)合設(shè)計(jì)信息和加工控制信息，能夠代替人工作業(yè)提高生產(chǎn)的效率、精度、質(zhì)量和柔性。

5、工業(yè)移動(dòng)應(yīng)用會(huì)更加廣泛

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

（1）遠(yuǎn)程監(jiān)控：使用HMI的移動(dòng)應(yīng)用，工作人員可以在任何時(shí)間和地點(diǎn)檢查現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備和產(chǎn)線的運(yùn)行狀態(tài)，并及時(shí)進(jìn)行診斷和維護(hù)工作。當(dāng)監(jiān)控點(diǎn)離設(shè)備操作點(diǎn)較遠(yuǎn)，或設(shè)備位于危險(xiǎn)區(qū)的時(shí)候，移動(dòng)應(yīng)用提高工作安全性和效率的優(yōu)勢(shì)更為明顯。

在多臺(tái)設(shè)備都在運(yùn)行同一套工序的情況下，工作人員在移動(dòng)終端上就可以查看每臺(tái)設(shè)備的狀況，比跑到每臺(tái)設(shè)備前逐一查看更方便和高效。很多人認(rèn)為個(gè)人移動(dòng)設(shè)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(gè)人移動(dòng)終端的應(yīng)用，我們看到少數(shù)企業(yè)也推出了專(zhuān)門(mén)用于工業(yè)環(huán)境下的基于web的平板電腦，僅用來(lái)查看數(shù)據(jù)和信息。

（2）自動(dòng)采集現(xiàn)場(chǎng)信息：工作人員可以將移動(dòng)設(shè)備作為現(xiàn)場(chǎng)信息采集工具，通過(guò)專(zhuān)用的應(yīng)用程序，直接掃描并上傳數(shù)據(jù)到后臺(tái)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(guò)程中造成的錯(cuò)誤。

（3）信息發(fā)布和分享：將現(xiàn)場(chǎng)的人工流程在移動(dòng)終端上數(shù)字化，信息的發(fā)布和分享將會(huì)極大簡(jiǎn)化。比如工廠的管理員可以將發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題同時(shí)發(fā)布給所有相關(guān)人員，而不必逐一溝通。進(jìn)而減少停機(jī)和維修的時(shí)間，最大化地降低損失。

如上文所述，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)踐對(duì)生產(chǎn)設(shè)備、軟件平臺(tái)、人員配備、以及資源都提出了很多新要求，工業(yè)自動(dòng)化設(shè)備也要為此做好準(zhǔn)備。以下是IHS Markit所觀察到的自動(dòng)化設(shè)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(dú)立工作的，現(xiàn)在越來(lái)越多的設(shè)備安裝了嵌入式的傳感器，比如泵、流量表、馬達(dá)、軸承等。

（2）通信能力：越來(lái)越多的PLC和HMI產(chǎn)品都配置了通信接口，過(guò)去屬于高端產(chǎn)品的配置，現(xiàn)在已成為中端產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)配置。一些I／O模塊產(chǎn)品配置了無(wú)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(jìn)一步提升，能對(duì)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備中的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和簡(jiǎn)單的處理，減少服務(wù)器和云端的負(fù)荷。智能I／O模塊具有簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)處理和邏輯判斷能力。過(guò)去兩年，也推出了很多具有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理能力的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)。

（4）工業(yè)級(jí)移動(dòng)設(shè)備：少數(shù)廠商推出了針對(duì)工業(yè)環(huán)境下使用的移動(dòng)設(shè)備，比如基于web的平板電腦，僅能瀏覽網(wǎng)頁(yè)，用來(lái)查看現(xiàn)場(chǎng)產(chǎn)線狀態(tài)和信息。

（5）控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)扁平化：一些高端PLC產(chǎn)品和智能I／O模塊添加了物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)的功能，可以直接將數(shù)據(jù)傳送到服務(wù)器或云端。智能傳感器也可以不通過(guò)PLC，直接通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)將數(shù)據(jù)傳送到上層。新產(chǎn)品的這些功能將會(huì)加速工業(yè)控制系統(tǒng)構(gòu)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(guò)對(duì)控制器中的數(shù)據(jù)流進(jìn)行分析學(xué)習(xí)，人工智能算法模塊會(huì)快速建立模型，之后會(huì)持續(xù)監(jiān)控運(yùn)行數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)異常，并報(bào)警。

（7）設(shè)備本地化與云端結(jié)合：會(huì)有更多基于云的方案推出，HMI和控制器等設(shè)備的部分非實(shí)時(shí)的功能將會(huì)被轉(zhuǎn)移到云端進(jìn)行，這也更符合分布系統(tǒng)式構(gòu)架的理念。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的變化是指日可待的，所有的蛻變都需要一個(gè)陣痛期，科技的前沿尤其需要用最高的思維力來(lái)減輕這一陣痛，蒂蒙技術(shù)作為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的見(jiàn)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(shù)方案，減少工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)過(guò)程中數(shù)據(jù)分布、協(xié)議處理、用戶體驗(yàn)等問(wèn)題。