可追溯性：IIoT赋能制造成功的关键基石

工业物联网（IIoT）技术可大幅提升生产质量和吞吐量，但往往非制造业许多公司期望的即插即用解决方案。要从IIoT解决方案获取最大价值，制造商需透彻了解自身运营本质，并投资稳健实时追溯系统，以主动系统方式收集相关数据。

追溯系统利用条码和射频识别（RFID）等识别方法采集分析在制品和成品在工厂和供应链中流动数据。追溯性曾是追踪产品和组件相对简单方法，现已演变为强大策略，通过将产品与工艺参数和原材料输入关联，优化制造运营中的生产力、质量和品牌声誉。

从简单产品追踪到全面流程可视化

追溯性随时间演变——从单个零件产品基本条码读取到支持深度调查瓶颈和质量问题的系统——为这一无处不在的制造实践提供多种愿景。欧姆龙将这些变化分为四个一般阶段，最终汇聚为追溯性4.0阶段，将低层级追踪追溯方案与先进工业4.0和IIoT技术融合。

追溯性1.0关注自动识别产品以驱动准确性和效率。标记零件再用条码阅读器追踪能力开创先河，此策略在大量离散项目或交易处理中提升制造效率和准确性。

追溯性2.0关注管理库存和满足社会需求。制造商认识到条码额外用途——特别是追踪制造设施内和整个供应链中的物料。此策略实现针对性产品召回、降低质量改进成本、增强消费者信心。

追溯性3.0关注通过聚焦构建产品所需所有原材料组件和子组件以及带编码序列号的成品，优化制造和供应链安全。这有助于确保产品真实性，为反假冒计划提供坚实基础。

追溯性4.0是以上所有的联合，加上机器和工艺参数，实现最高质量、生产力和总体设备效率（OEE）。虽部分制造商已拥抱追溯性4.0，但对大多数代表未来。采用该策略者跻身制造与品牌保护前沿。

正是这个最终且累积的追溯性阶段，IIoT得到充分支持和运作。有了追溯性4.0带来的数据类型，制造商可轻松回答各种生产相关问题，如哪台机器何时加工哪个产品、当时谁在操作机器。潜在诊断和流程分析场景几乎无限，当相关机器和工艺数据系统化收集时，许多领域出现实质性改进。

IIoT解决方案实质上在车间底层流程与宏观业务目标间架桥。这种制造运营整体视角的关键要素是数据，由追溯系统采集、组织和利用。实施追溯系统时，应考虑以下问题以帮助定义需求。

当制造商实施考虑上述因素的追溯系统，将能支持日益复杂精细的工艺。最终，甚至最基础组件——如门开关或接近传感器——都将具备网络能力。装配验证、质量保证和物料清单（BOM）控制均可用采用IO-Link智能传感器的追溯性4.0策略有效优化。

IO-Link是支撑许多“智能”设备的近期创新，提供传感器/执行器与接口模块间连接，帮助从传感器获取超越基本开/关读数的更多信息。工艺数值、参数和诊断消息现可交换，拓宽可用信息池，允许广泛工艺选项。

除提供更多数据，智能组件还通过从传统直接布线方案转向设备个别组件的网络方案，帮助降低机器建设和整体维护成本。网络上有智能组件时，故障设备更换真正即插即用，一些OEM报告布线成本降低高达38%。

人工智能（AI）越来越多用于支持制造新层面。在云端用算法监控支持流程非新事，但制造商开始将AI从云端推至机器，实时影响特定机器制造。作为追溯系统一部分，当变量过多无法显式编程时，AI可识别趋势。

但须牢记AI能做什么不能做什么。它基本是高级数据处理方式，因此需要人类专业知识决定用什么数据及如何用。若不透彻掌握生产线复杂性让算法作为“黑箱”运行，虽不一定是灾难配方，但也绝非成功配方。制造商需理解每个工艺收集何种信息及为何重要。

本质上，这就是为何任何制造商采用IIoT技术都应考虑清晰追溯策略。追溯性按定义是实时采集组织工厂数据手段。若数据随意收集且对其重要性知之甚少，那非有效追溯性，也非实施智能制造解决方案可行基础。IIoT赋能智能制造要求完善组织的实时追溯方案。

制造商对流程洞察越深，越接近基于特定针对性需求的即插即用IIoT解决方案终极目标。这些正是AI最有效填补的缺口。虽然构建真正反映生产线架构的稳健实时追溯性4.0系统是艰巨任务，但并非不值得。如此努力的巨大价值将体现在数据操控提供洞察的轻松度上。

本文由Omron Automation Americas传感器与高级感应营销经理Felix Klebe撰写（伊利诺伊州霍夫曼庄园）。更多信息请访问此处 .

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