通過工業物聯網（IIoT）和人工智能（AI），制造企業可以獲得更高的生產率和更好的信息洞察力，以實現面向未來的工廠。

工業物聯網（IIoT）為未來工廠奠定了基礎，這是一個智能、互聯的工廠，隨時準備適應行業可能帶來的任何挑戰。IIoT 需要一種新的思維方式、新的技術投資、信息技術（IT）和運營技術（OT）之間的合作、以及對數據的信心和對人工智能（AI）的信任，后者將聚集、分析這些數據，然后采取行動。

對汽車原始設備制造商來講，工業4.0的應用已經有一段時間了。其它制造業，尤其是很多中小型制造商，可能需要更長的時間才能實施工業4.0。但這一天肯定會到來。由此得到的見解，將幫助工廠比以往任何時候都更快、更自信地做出決策。

從遠程監控和預測性維護，到質量預測和虛擬調試，每個制造商都可以采取一些措施，以確保工廠實現面向未來的發展。利用合適的數據，從小處著手，聰明地思考。

連接性與合適的數據

“連接性和數據采集，是未來制造業的關鍵推動因素，”A B B 汽車、機器人和離散自動化業務全球數字和創新業務線負責人Václav ?vub 說，“我們看到，越來越多的公司已經有了清晰的數字化計劃。他們希望成為數據驅動型公司。兩三年前，每個人都在苦苦思考這個問題，數字化對我們來說意味著什么？現在，我們正在放緩從試點和概念驗證向具有實際效益的真正項目的轉變。”

?vub 說，還有一段路要走，才能出現大量的自適應制造或自主生產的數據驅動型公司。目前AI 的應用，大多是孤立的，而且規模較小。預測性維護和質量預測也有應用，但它仍然是孤立的，不能在整個生產線上或整個工廠范圍內運行。

“制造商必須明白，沒有一刀切的解決方案，” ?vub 說，“如果想要實施并從數字化中受益，這在很大程度上取決于你現在所處的位置以及你想要實現的目標。有些人想要一次性實現所有的數字化。但最好的方式，是將其分成更小的步驟，以處理更簡單的任務。在轉向更復雜或更大規模的項目之前，先從較小的項目開始。”

ABB 全球汽車裝配集團經理Patrick Matthews 表示，對所有數據進行排序，并提取出能夠做出有意義決策的特定數據，這可能是一項挑戰。然而，這是必須要做的?！澳惚仨毻撕笠徊剑却_定如何處理這些數據，”他說，“如何分析？誰來分析？你能做一個算法或應用程序來分析嗎？因為歸根結底，我們的客戶真正想要的是生產更多的零件，減少人工操作以降低成本?！?/p>

為了獲取合適的數據，需要深入挖掘制造過程。Ma tthews 說，“有時候，你必須考慮從你沒有想到的地方獲取數據。例如，多年來，我們有一個非常復雜的車軸制造過程。當客戶出現問題時，我們可以派人到工廠，只需查看過程的幾個部分，就可以快速分析正在發生的事情。我們想做的是讓機器自動校正。這就是我們即將要進入的階段。”

現在，新增一個攝像頭，模擬人對部件的檢查，就可以解決問題，從而將其提升到另一個層面。如果單純運行機器，只需要一些數據，但如果要想走的更遠，可能就需要一個子集，甚至是不同層級的數據。關鍵是收集到合適的數據，理解數據，然后使用可以分析數據的應用程序。獲取有價值的洞察，為客戶帶來有意義的變化。

?面向制造業的數字化應用解決方案?

一個典型的數字化應用， 是機器人3D 質量檢測（3DQI）系統。該解決方案使用IIoT 連接、配置傳感器的機器人和深度學習算法，可對在線和離線檢測單元的制造部件進行自動質量控制。該系統使用一個3D 白光光學傳感器，每次掃描數百萬個點，快速記錄詳細的幾何和表面數據，并與數字CAD 模型進行比較。全面數據分析以實時方式處理，允許對生產過程的變化進行快速反饋。數字化記錄支持可追溯性，并使用戶能夠調整其流程，以防止故障并提高整體質量和生產率。

3D 檢測系統是ABB IIoT 解決方案Ability 組合的一部分，它利用連接性、數據分析和人工智能來實現更好的決策。在疫情期間，該平臺的遠程連接解決方案，C成功幫助制造商維持運營活動。

ABB 的仿真和離線編程軟件RobotStudio 可用于虛擬調試，并在虛擬環境中運行生產線的數字孿生。?vub說，“去年，我們改進了虛擬調試功能。集成了更多的標準協議，這樣就可以通過OPC UA連接到你的設備，連接到你的PLC，包括物理設備和虛擬設備。你不僅可以將機器人的數據返回到Robot Studio，還可以將通過OPC UA運行的其它設備的數據，返回到RobotStudio（用于數據交換的跨平臺、開源標準）。這意味著您能夠模擬、測試和驗證機器人單元或機器人生產線的全部行為?！?/p>

尤其是現在，由于疫情影響，越來越多的公司希望可以進行虛擬調試。這是一個很好的解決方案，可以遠程連接，而不需要不斷把工程師派到世界各地。這一趨勢正在增長，客戶開始信任這些技術，因此對工廠驗收測試（FAT）持更加開放的態度，甚至允許部分驗收在虛擬環境中進行。

采用數字孿生技術的虛擬調試解決方案，利用I I o T連接和數據分析，來仿真虛擬世界中的機器人單元，以預測和優化現實世界中流程的運行方式。這種信任，對未來的創新異常重要。對?vub 來說，為未來做好準備，意味著更好地實現數字化?！拔覀儾粌H從機器人收集數據，還從工藝過程收集數據。這將為客戶帶來更大價值。”

與工業數據平臺提供實時生產數據的遠程可視性，以識別瓶頸、預測機器故障、提高質量并構建自動化機器操作的工作流。

更加智能的傳感器和面向未來的IO-Link?

對于巴魯夫美洲市場部經理Will Healy III 來說，數字化進程還不夠快?！拔覐?012 年開始做演示，那時在討論‘在以太網上放更多東西’。這基本上就是在呼吁實施IIoT，只是那時還沒有一個正式的名字?！盚ealy 做了一個有趣的比較，“以人體為類比，巴魯夫就像是感官和神經系統。我們不是大腦或肌肉的輸出。我們只是在幫助從機器收集數據，幫助用戶獲得進行分析所需的數據?！?/p>

網絡是IIoT 技術的神經系統。沒有這種連接性，什么都不會發生。但是對于中小型公司來說，數字化轉型可能令人望而生畏。尤其是在資金受限和整個行業人才不足的情況下。建議這類公司先考察當地的集成商和自動化分銷商，請其利用已經安裝的技術來實施IIoT?；蛘呗撓狄寻惭b設備的供應商。他們可能有可用的軟件包。很多設備現在都有IIoT 功能，只需要打開即可。

如今市場上有許多智能的、支持IIoT 的傳感器，它無需大量投資或先進的技術知識就可以實施。對于中小型公司來說，首先要做的是狀態監測。這非常容易實現和理解。狀態監控是對機器的一部分進行監控，以了解其不同狀態。

最基本的狀態監控系統會檢查每個狀態變量是否在閾值范圍內，并在P L C 上創建一個報警，或者在超過該閾值時發送一條短信或電子郵件?！叭缓?，就可以利用這些數據，進行預測性維護或其它類型的分析和人工智能項目?！?Healy 說：“如果你已經實施了自動化，那么增加狀態監控等功能的門檻就很低。如果缺乏這方面的人才，那么你就必須尋找來自第三方的‘黑盒’或云解決方案?！痹谶x擇自動化組件時，他建議應做出明智的決策。

不要選擇你能買到的“最便宜、最簡單的產品”，要考慮總體擁有成本。你希望在5 年或10 年后，這個設備或系統能做什么？可以購買比你當前所需求的更多一點的功能，為將來的成功做好準備。

H e a l y 說：“當你選擇設備，尤其是傳感器時，如果你選擇智能傳感器，你不僅會得到開、關量，還會得到更多關于機器的功能、過程質量、過程中發生的事情的診斷。選擇智能傳感器和使用I O - L i n k 等開放標準，您可以獲得更多過程相關的信息。”

通用、智能、簡單且支持IIoT，這就是IO - Link，一種用于連接數字傳感器和執行器的工業通信網絡標準。從智能氣動閥到抓手，超過300 家供應商提供基于I O -L i n k 的智能技術。He a l y 強調了互操作性和IO- L i n k 等標準的重要性，它們使機器制造商更容易實施新的、經得起未來考驗的技術。

?通過數據分析獲得切實可行的見解?

如果巴魯夫代表感官輸入和神經系統，那么大腦在何處處理所有數據并理解它們呢？H e a l y 建議我們考察像MachineMetrics 這樣的公司?！盀榱藦臋C器上收集數據，可以安裝一個‘黑盒’。然后就可以通過A I 執行所有的聚合和分析，并提供幫助你做出更好決策的報告?！痹谶@種情況下，“黑盒”實際上是一個邊緣設備，也是工業數據平臺的一部分。

M a c h i n e ?M e t r i c s 公司的首席執行官兼聯合創始人B i l l B i t h e r 說：“我們讓制造商非常容易地通過連接到工廠車間網絡或機器本身的邊緣設備來捕獲他們的設備數據。通過連接到傳感器，或者從機器控制中直接提取數據，然后自動將其轉換為一個通用的數據結構，這樣，即使有許多不同類型的機器，但所有機器基本上傳遞的信息都是一樣的。在那里，我們提供了分析數據的工具，從中產生有價值的見解。”對于更簡單的見解，比如了解機器的容量和產量，都是MachineMetrics 工業數據平臺中的現成信息。

用戶也可以自己豐富數據，并可以根據當前的制造類型，進行特定的配置。該平臺可以提供一個完整的流程自動化工具，允許用戶構建流程以及自動化機器周邊的流程。此外，還可以將這些數據傳送到其它工廠系統，如生產系統和維護系統?！?/p>

這家公司擁有一個完整的數據科學團隊，研究如何獲取合適的數據，并展示可操作的見解，比如刀具磨損。“在金屬切割機上，這些工具經常會磨損，產生報廢零件，或者會斷裂。我們已經能夠豐富這些數據，以便客戶能夠理解何時需要更換工具。一旦數據實現情境化，他們就可以使用我們的平臺來運行自定義分析?！彼f。

MachineMetrics 在計算機數控（CNC）領域取得了成功，后來擴展到所有離散制造業。服務行業包括汽車、醫療器械、重工業和航空航天。工業數據平臺以軟件即服務（S a a S）的形式提供，每年訂閱一次。這包括所有支持、訪問客戶成功團隊和軟件升級。I I o T 的力量意味著可以隨時隨地的訪問。

“它是基于云的，所以只要你經過身份驗證，就可以在任何地方訪問這些數據?！盉 i t h e r 說。“在邊緣完成高頻計算，隨后數據會被發送到一個云平臺，在那里你可以從其它地方實現情境化。先進的算法讓用戶看到的更深入一些，比如試圖模擬有經驗的運行人員，他們能聽出機器出了什么問題。你可以在A I 算法中模擬這一點，然后大規模部署。這就是我們所做的：讓數據可以被訪問，然后提供工具來模擬在這種情況下的人類的活動。”

IIoT 和AI 驅動的數據收集解決方案可隨時隨地提供洞察，包括利用率報告、狀態監控、實時生產儀表盤和停機警報。

關鍵概念：?

■ 為了獲取合適的數據，需要深入挖掘制造過程。

■ 通過基于AI 的數據分析獲得切實可行的見解。

思考一下：?

IIoT 和AI 驅動的數據收集解決方案可以為企業帶來哪些好處？

審核編輯：劉清