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自动化不再是那个自动化了!

日期: 2020-12-02
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自动化不再是那个自动化了!


  工业互联网的热潮也提出了IT到底姓“公”还是姓“网”的问题。但是在我看来,这个问题的纠结多少有点“以自我为中心”,虽然我确实观察到了IT行业对行业缺乏了解,有些自以为是。


  然而,我不得不承认,信通技术确实有很大的潜力为制造业创造一些空间。事实上,如果我们都从用户的角度来看问题——我们必须说,工业互联网必须服务于客户价值,判断和选择实际上是由用户体验决定的。另一方面,聊天不是务实的方式,解决问题才是王道,可能是因为ot这边的人一直忙着现场调试运行设备,没时间写PPT。


  01、年表的发展,对自动化的误解


  当然,作为一个自动化的人,我对现状也有一些看法。由于一个非常普遍的现象,人们以“断代史”的方式将制造业的发展过程列为机械化、自动化、数字化和智能化。


  当然,自动化被列为一个列表不同的过程,但似乎智能是更高的过程,而自动化只是一个低级的过程。很明显,真正的工业不是这样,因为没有纯粹的自动化,没有机械,没有数字化,没有智能化,也不会有只有智能化的时代。


  没有自动化的过程在逻辑上也是站不住脚的,因为机械、自动化控制、信息系统和智能应用通常被认为是一个垂直的层次,而不是一个历史的顺序过程。因此,用“断代史”的方式来界定自动化的作用和地位是不合适的。而且,这种断代定义不符合自动化技术和智能技术相互融合渗透的事实,也不能反映田甜自动化公司基本上是一个综合体的事实。


自动化在制造业中不是一个过时的历史。未来一直在变化,一直在寻找数字技术、智能技术和各种技术来解决生产问题。自动化行业的名称该不该改?


  02.自动化与过去的自动化相去甚远


  事实上,人们总是把自动化理解为可编程控制器、伺服驱动、人机界面、电机.实际上,自动化的作用在不断扩大,自动化行业离现场越来越近,需要不断为现场解决问题,这使得自动化中的问题变得更加全面、整体而不是局部的产品概念。


自动化发展有几个显著的特征:


自动化是软件行业吗?


  越来越多的自动化企业意识到软件的重要性,你会发现自动化行业中有无处不在的软件,包括几个方面:基本RTOS


  不管RTOS(VxWorks,QNX,C/OS-II等。)或者基于RT-Linux的,Windows Embedded,至少很少有缺乏操作系统的纯硬件逻辑PLCs,因为需要在此基础上运行各种开发环境和程序调度,包括多线程任务处理和不同的任务级别。


  软件工程的重要性


  传统的基于逻辑的程序可以被程序员使用一个周期。但是,今天我们要写复杂的算法,比如机器人的同步控制,PLCopen PartIV中的CNC和定位,过滤、基础轴和CNC、液压等专业库。以及行业级的高级应用算法,都是软件。


  开放软件界面:


  西门子、BR、RA都有针对MATLAB/Simulink的建模和仿真接口,可以集成机电软件设计,包括数字孪生技术的推广,都是软件。


  数字平台框架:


自动化厂商如ABBAbility和SIEMENS Mindshpere已经扩展到边缘端、私有云和后台的应用开发和智能算法集成阶段。


  如果从以上软件的角度来看自动化,你会把自动化理解为一个只卖PLC和电机驱动的行业吗?


  03.数字化和自动化一直在发展


  当然,很多人把数字化理解为CAD、CAE、CAPP,这叫数字化。但这是设计的数字化,另一部分是现场操作的数字化。


  工业数字化最直观的就是现场总线,现场总线就是把现场的信号数字化,首先是为了方便传输(减少干扰),也是为了让后续的计算和处理更直接,从最初的Modbus、CAN、Profibus、DeviceNet、CANopen,随着Profinet、POWERLINK、EtherCAT、Ethernet/IP、CC-Link IE,到现在的TSN技术之上的OPC UA,各个自动化厂商都在推进数字化的进程。


  这种数字化过程与工业应用领域密切相关。起初,它只是为了解决信号控制、传输干扰抑制、布线复杂、远程采集和控制的问题。后来随着机器自动化程度的提高,针对运动控制、机器人等应用的需要,提出了实时以太网技术,这是对更通用的低成本网络的需求,借助IT技术实现,以后再发展。随着与管理系统的交互和机器的互联,对“信息”和互操作性的需求也随之产生,这就导致了OPC UA和TSN是协同实时和非实时数据的统一传输的问题。OPC UA的价值远不是一个互操作性规范。它是数字化中集成信息模型、安全、传输、预处理和工业的规范和标准。


  有人反思为什么我们的资产管理,包括编码没有统一起来,怎么管理车间。我告诉他AutoID是OPC UA的一个伴随协议,可以解决这个问题。垂直行业信息模型————PackML和Euromap可以解决这个问题。VDMA还开发了机器人与视觉的协同信息模型,包括同样基于OPC UA的Industry 4.0的管理外壳。最近和OPC UA基金会的朋友聊到这个话题。其实MES推广最大的问题在于缺乏OPC UA等统一标准。所以MES项目往往项目投资大,用户贵,但是实施者也因为项目投资大利润极低。大家都很辛苦。如果采用OPC UA,项目成本会大大降低,需要好的方法和工具。


  数字化——这难道不是自动化人员一直在做的事情吗?


  04.智能技术在许多年前就已经完成了


  这个也很有意思。别看今天AI火爆的场面,我们想想AI会有多重要。事实上,工业中的智能算法已经发展了几十年,包括边缘层的战略分析、路径优化以及运营规划和系统工程的发展。在PLC中实现机器学习是完全可行的,因为现在的PLC已经不是当年硬件逻辑指令的控制器了。包括基于RTOS Windows的PLC(可以用C/C开发)或者像B&R一样的APROL平台(可以用Python编程),所以自动化已经不能用传统的视角来看待了。


  就控制论本身而言,关于智能几十年前就有了各种模型、方法和实践,关键在于“经济”。就像去年和几个朋友聊天一样,一家公司拿出了十几年前徐强博士的关于驾驶的智能算法,因为之前执行这样一个算法需要的处理芯片成本很高,而今天FPGA的成本很低。


  所以,经济实惠。同样,在过去,复杂动态条件下的多回路PID耦合和解耦计算需要很强的处理能力。传统上,普通控制器和个人电脑没有这样的计算能力,建立一个高速动态计算网络对于许多工业场景来说是昂贵的。如今,信通技术使服务器、高实时响应网络和软件算法的测试和验证变得经济实惠。只有这样,原始自动化领域的许多智能算法才能真正投入工业应用。该应用有两种模式。一种是自动化系统借助AI芯片和软件在本地集成算法,或者大量时间内的大量数据放到云端进行计算,这取决于哪个更经济适用,而不是谁的技术更好。所以任何创新都是以经济为基础的,技术早就存在了。甚至我们今天讨论的这些问题,都有二三十年以上的历史渊源。但是,随着经济越来越强大,这些问题才能真正付诸实施。


  05.我们都为制造业用户的价值创造服务


  所以工业互联网时代OT和IT姓什么都无所谓。一方面,彼此要充分发挥各自的特长,以开放的心态相互融合,努力构建规范与标准的接口,相互融合,共同解决问题。但是,自动化不是传统的。我们了解PLC、伺服驱动和电机产品。它早已随着数字化、智能化而模糊,正在成为制造业升级的核心力量。成为OICT融入工业互联网的实施者。


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