工业物联网和智能气动的兴起

我们都听说过关于物联网的炒作物联网 (IoT) 及其对制造业的革命性影响。但是，不幸的是，工业物联网技术的采用并没有像该概念的支持者预测的那样迅速。

是什么阻碍我们看到工业物联网得到更广泛的拥抱，尤其是在气动方面？

对于负责维护机器并保持机器运行的最终用户来说，路径是明确的。您可以让 IoT 系统提供来自机器的数据，并确保该机器上的系统或组件在其正常范围内工作。在这方面，最终用户是推动工业物联网实施的人。

断开连接通常与机器制造商有关。他们可能有多个客户推动他们使用 IoT 解决方案，因此 OEM 会问：“您如何实施？谁有产品来做到这一点？我们应该监控什么？”

一段时间以来，气动有不同的诊断功能。例如，我们今天可以感知功率是否太低或太高，或者 I/O 系统中是否存在短路导致某种故障。现在，我们正在通过传感器和使用 I/O 系统查看驱动执行器的事物的能力更进一步。人们苦苦挣扎的方面是，“我拥有所有这些数据，但这意味着什么？我们如何将这些数据转化为有用的信息？”这是今天最大的绊脚石。

现在，重点是您可以如何处理这些数据，将其转换为有用的信息，并对故障做出反应，甚至预测故障。例如，Emerson Aventics ST4-2P 可编程传感器已在我们的产品线中使用多年。它测量气缸的行程距离和速度。我们可以感觉到活塞在气缸中的速度。但我们也可以使用从传感器返回的数据来监控气缸内的缓冲垫和减震器，以确保它们在特定规格窗口内运行。如果您对这些数据进行插值，您可以想出一种方法来确保汽缸按预期运行，并快速确定何时不运行。

现在，您可以在 PLC 中查看数据，并且使用 Aventics 智能气动监视器等网关，您可以分析数据以创建可用信息，以了解机器正在发生的情况。

OEM 工作使用气动元件（例如图中的艾默生安万特）可以开发物联网架构，以确保适当的传感器就位并感应正确的事物，以帮助保持机器全时运行。

例如，让我们看看能源消耗。您可以测量进入系统的气压。您可以测量流量并将其与事件相关联并得出结论，当您打开给定的阀门时，您会得到一定的流量，这意味着如果该流量在下次阀门打开时出现偏差，则系统一定有问题。可能是管子已经出来了，或者可能是气缸中的密封件磨损了。你知道有些事情不对劲，但你如何处理这些信息以及如何 当机器制造商寻求实施利用物联网功能的方法时，您使用它是与众不同的地方。

OEM 和组件制造商都有责任解决从数据中发现的问题。我们的物联网方法不是“盒子里的物联网”。它有一些咨询性质。 OEM 和最终用户通常希望进行一些额外的监控，以确保他们的机器流程得到正确控制。我们可以与原始设备制造商合作，提出一个物联网架构，以确保适当的传感器就位并感应正确的事物，以帮助机器保持全时运行。

重要的是，装备机器的组件制造商需要相互交流并了解气动装置如何发挥作用，因此在与客户谈论物联网时可以建立真正的合作伙伴关系。当您深入到现场级别时，您将拥有气动装置、驱动器、控制器和 I/O 系统。关键是了解数据如何在这些项目之间传递，并确保数据到达需要去的任何地方，无论是在本地网络服务器上，还是在云系统中。

回到能耗示例：实现节能的最佳方法是关闭压缩机。听起来很简单。虽然我们可能不制造压缩机，也不制造压缩机控制系统，但通过智能气动装置，我们可以 告诉压缩机控制系统在接下来的 12 小时内对空气的需求是多少。由此，控制器可以相应地关闭压缩机，因为它可能不需要所有空气。这只是组件和系统相互“交流”以影响节能的一个例子。

客户正在慢慢开始熟悉更高级别的分析和数据共享的概念。更重要的是，这取决于您在机器设计过程中与谁交谈。过去，当我们与机器设计师合作时，我们讨论过电源和空气连接等问题。现在讨论需要涉及到网络连接、安全和VPN连接等因素。

将 IT 部门纳入设计架构并讨论这些连接是什么样子以及数据如何移动比以往任何时候都更加重要。安全问题也很重要，尤其是对最终用户而言，因此您需要在设计早期让 IT 专家参与，以了解数据是什么、有多少数据、数据去往何处以及如何连接。过去不需要这样做。

所有这些事情将如何共同改善制造商的状况？一个愿景是实现高度自主的维护过程。对我们而言，这意味着气动回路或最终的机器具有 100% 的正常运行时间并且永远不会出现故障。显然，组件会磨损；阀门和气缸经历了它们指定的生命周期，需要更换。但是，数据可以在故障发生之前进行预测，因此这就是预测性维护的用武之地。

例如，一项应用是预测气动阀等设备的性能下降。根据生命周期基准和 B10 生命周期信用，我们可以使用这些数据来跟踪给定阀门何时达到 7500 万次循环并需要更换。操作员可以收到有关预测性故障的消息并在生产中断之前更换阀门。

使用来自传感器的数据，我们还可以通过感应循环速度的增加（即使是几毫秒）来预测执行器末端的减震器何时恶化。这将触发警报，甚至向组件供应商发送自动电子邮件，告知需要完成维护或准备更换组件。系统甚至可以生成订单，并将新组件自动运送给客户，因此可以安排安装以最大程度地减少生产停机时间。

最终目标是使用数据来提供信息，以确保机器永远不会出现故障；他们是自我诊断的；并且最终用户知道发生了什么并且机器继续工作。

Mark Densley 是艾默生自动化解决方案工厂自动化部门的业务发展总监。