2024工业自动化新兴趋势展望

我们身处的世界因技术进步而瞬息万变、节奏飞快。月度巨大跨越与持续进步中，工业自动化将技术用至极致。自动化涵盖广泛：从简单启停输送系统到配备安全系统、数据采集的全产线。自动化与技术迅猛进步推向IoT 4.0，即工业物联网4.0。

工业自动化示例      

自动化随工艺与自动化程度差异巨大。基础例：输送系统。简化度下，系统包含启停装置与传感器。启停电路允许自动控制驱动输送机的电机。输送机特定点位的传感器向主控制器发信号。控制器如可编程逻辑控制器（PLC）据此开关输送机。员工无需分心盯着输送系统担心满载需停机。可专注包装等推进工作流职责。为进一步提升输送线自动化，可添加设备与编程。变频驱动器（VFD）与进一步编程可提升产量、安全、质量。有VFD等额外编程设备，输送机可变速运行、检测损坏产品、采集数据分析。可添加机器人用于码垛与物料搬运。简化输送系统自动化的限制看似无穷，开始打开工业自动化大门。

什么是IoT？

工业物联网（IIoT）在制造业优先。概念基于自动化制造以实现先进、简化、分析性方法。IoT不只自动化流程，还装备企业收集、审查、存储数据以改进工艺的工具。Amazon或是IoT 4.0最佳代表。公司利用机器人履单，同时采集仓库数量、发货流等数据。纳入IoT 4.0规划，增强企业优势、识别可改进弱点。

IO-Link

较新串行通讯协议IO-Link大量用于PLC及其自动化流程。该认可协议IEC 61131支持稳健快速数据传输，共享设备标识、服务数据、过程数据、故障、数字信号等。IO-Link亦称IOL，是增长中的工业标准，自动化集成频率日增。通讯周期通常约2ms，包大小1-32字节。IOL优势：简化安装、提升运行效率、降低维护压力。标准IO-Link设备需3线缆——电源、中性、IOL数据传输专用线。无需定制线缆连接器，进一步简化安装维护。这种双向点对点通讯需PLC编程套件额外设置，但非难事。IO-Link设备需IODD（IO设备描述）文件及IOL主模块如Allen-Bradley 1734-4IOL。最后，IO-Link提供现场设备深度诊断可见性。工程师维护人员凭借宝贵洞察能更好响应问题。

机器学习

机器学习是工业或IoT 4.0同义词。机器学习非关会走会说的未来机器人。而是：系统被喂入准确实时数据，处理后相应反应。这听起来直白，可能已在您工厂发生。但系统识别数据并推导多变结论的能力助制造商等行业繁荣。这非固定程序循环，而是协助库存管理、仓储成本降低、资产追踪、供需与生产预测等。机器学习AI提供自动化学习能力，无显式程序解决问题。这些机器/系统随持续喂入数据自我学习。机器学习方法通常归入：监督学习算法、无监督学习算法、强化学习算法。监督学习：机器/系统有现有数据表为例。喂入信息时，AI对比已知数据表、产生条件输出、与训练数据集对比误差并修正。无监督学习：AI无训练数据集为基础。信息涌入时，机器/系统探索数字推断外推。这有时是公司凸显成本降低与预测的最佳方式，因AI快速关联最好或最差数字。半监督学习介于两者间。为AI建立少量训练数据集；但量少。当训练数据集收集需高技能、时间、资源时常选此法。少量标注数据或大量未标注数据让机器快速提升学习准确度。强化学习：AI与外部环境交互。AI通过输出数据试错提交发现错误或成功。允许机器识别理想行为与环境，基于输出信息奖励成功或错误率最大化性能。

协作机器人（Cobots）

协作机器人（Cobots）在行业获关注，虽较慢。机器人与自动化同义已久，但协作机器人较新。初衷让人与机器人并肩劳动。传统机器人需光栅、区域扫描仪、物理屏障等保护防人员伤亡。Cobots设计为与人协作。但问题：负载较小、速度慢得多。因此制造间接成本受损。Cobots依赖安装应用，为人机伙伴关系定制。辅助产品移动、慢节奏枯燥任务完成等为其理想场景。亮点：近期进入餐厅，设计实现翻汉堡等动作。

想了解更多？访问www.premierautomation.com或联系专家。
联系我们