想要在當今的工業(yè)4.0環(huán)境中獲得競爭優(yōu)勢就必須確保多種先進技術(shù)能夠協(xié)同工作,涉及云和邊緣硬件的混合方案可能是最佳解決方案。

被稱為“ 工業(yè)4.0 ”的制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,匯集了多類技術(shù),但是競爭優(yōu)勢來自它們能否協(xié)同工作。

在工廠車間,變革性技術(shù)包括新的感測、控制和通信系統(tǒng)。這些技術(shù)還涉及功能安全和電源管理功能,幫助人們更智能地工作并且擔當新角色,在某些情況下,可以以更加綜合的方式與機器人近距離工作。

我們已越過了早期采用階段的臨界點,各個組織和企業(yè)在各自的業(yè)務(wù)中至少部署了其中一些技術(shù),而對于那些希望進一步采用工業(yè)4.0技術(shù)的人員來說,下一步需要讓這些技術(shù)協(xié)同工作(見圖)。而要實現(xiàn)這一目標需要一個基礎(chǔ)來統(tǒng)一其各種智能功能。

這是工廠實現(xiàn)工業(yè)4.0技術(shù)的示例。

標準和規(guī)范對于實現(xiàn)這種統(tǒng)一至關(guān)重要。它們不僅使系統(tǒng)可以更有效地交互操作且為制造商創(chuàng)造長期競爭優(yōu)勢,而且還使迭代學(xué)習(xí)成為可能。互聯(lián)的分布式設(shè)備可為人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)提供支持,以發(fā)展和優(yōu)化制造操作。

通信實現(xiàn)控制

讓制造車間保持運作的技術(shù)可分為五大類:通信、感測、控制、安全和電源。這些類別是以前就存在的,但是工業(yè)4.0提出了一種可利用各個離散領(lǐng)域創(chuàng)新的無縫通信方案。

如此說來,功能安全和電源管理是制造環(huán)境中的關(guān)鍵考慮因素也就不足為奇了。成功實現(xiàn)確保工人安全和節(jié)能兩個優(yōu)先事項后,便具有了競爭優(yōu)勢。電源管理還與環(huán)境控制有所聯(lián)系,確保溫度和氣候條件有利于特定類型的制造。與此同時,工業(yè)通信、感測和控制使人們在注重功耗的同時能夠安全、高效地工作。

即使技術(shù)進步,工業(yè)通信仍然是最基本的技術(shù),因為它使單個控制單元可通過網(wǎng)絡(luò)管理多個輸入和輸出(I/O)。工廠中的網(wǎng)絡(luò)控制體系結(jié)構(gòu)包括電機控制、運動控制、機器人技術(shù)和經(jīng)典可編程邏輯控制(PLC)之類等應(yīng)用。

PLC提供一系列包括測量、溫度和位置的狀態(tài)信息。PLC的現(xiàn)代示例即機器人抓取或修改傳送帶上的東西。機器人控制是電機控制的特殊版本,其通過自己的感測生態(tài)系統(tǒng)控制多軸機器人手臂。機器視覺用于定位機器人手臂,并結(jié)合功能安全性,可使操作員監(jiān)控環(huán)境并確保在機器人附近工作人員的安全操作。

這樣的安全性和精度水平需要通信和處理能力。例如, 德州儀器(TI)的SitaraAM6x處理器系列 ,具有Arm Cortex-A53和Cortex-R5F內(nèi)核可實現(xiàn)千兆位工業(yè)以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò),并包括安全診斷庫。Sitara處理器有助于啟用功能安全系統(tǒng)并支持智能功能,可動態(tài)控制和優(yōu)化智能工廠中的生產(chǎn),同時具有高能效。

Sitara處理器構(gòu)成系統(tǒng)的一部分,具有廣泛的交互作用,但是除非各種控制系統(tǒng)可相互通信,否則這些交互作用無法實現(xiàn)。就像時間敏感網(wǎng)絡(luò)(TSN)和IO-Link之類規(guī)范出現(xiàn)前,I/O互聯(lián)要穿過不同的模擬路徑,不同的控制系統(tǒng)獨立工作,成為自己獨立的活動孤島。

TSN這套標準屬于完整的實時通信所必需的三個主要組件類別:

●   時間同步

●   計劃和流量成型

●   選擇通信路徑、路徑保留和容錯能力

流量成型與網(wǎng)絡(luò)中具有不同優(yōu)先級的以太網(wǎng)數(shù)據(jù)包相關(guān)。與其他數(shù)據(jù)包(非實時)相比,某些數(shù)據(jù)包具有更高的優(yōu)先級(實時)。根據(jù)應(yīng)用的不同,可通過數(shù)據(jù)包的類型、到達時間或帶寬來確定優(yōu)先級,有時會將流量整形與道路交通HOV車道(穿越交叉路口的快速路徑)進行比較。

TSN的名字很貼切,因其了解網(wǎng)絡(luò)中的所有器件都必須是同步的,無論是PLC還是機器人。此外,每個器件都遵循處理和轉(zhuǎn)發(fā)通信數(shù)據(jù)包的相同規(guī)則,并具有冗余以確保容錯能力。

國際電工委員會 61131-9T建立了雙向、數(shù)字、點對點IO-Link工業(yè)通信網(wǎng)絡(luò)標準。在短距離內(nèi)有時甚至在不理想的條件下,IO-Link可將數(shù)字傳感器和執(zhí)行器通過有線或無線方式連接到某種類型的工業(yè)現(xiàn)場總線或某種類型的工業(yè)以太網(wǎng)。

例如,TI的 DP83867物理層收發(fā)器 可滿足工業(yè)4.0的時間同步需求。但是,它還旨在通過外部變壓器直接與雙絞線介質(zhì)連接,從而在惡劣環(huán)境中促進10-/100-/1,000-Mb/s以太網(wǎng)局域網(wǎng)的實現(xiàn)。

與TSN一起,IO-Link支持使用可實時生成和使用豐富的數(shù)據(jù)集的傳感器和執(zhí)行器,這是智能優(yōu)化制造和支持數(shù)字轉(zhuǎn)換所必需的。

統(tǒng)一通信是工業(yè)4.0的支柱

通過TSN和IO-Link執(zhí)行的統(tǒng)一系統(tǒng)通信已實時在將生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)字化的領(lǐng)域,實現(xiàn)了許多不同的工業(yè) 4.0功能。

它不僅可在一個裝配站上快速地完成更多工作,甚至可將這些裝配站的控制系統(tǒng)鏈接起來。統(tǒng)一通信并支持預(yù)測性維護以此提高了機器的可用性。用戶不僅可以在單個TSN骨干網(wǎng)絡(luò)上運行包括PLC、運動控制和機器視覺在內(nèi)的多個控制系統(tǒng),還可為這些系統(tǒng)提供服務(wù)并從中心角度診斷任何問題。現(xiàn)在各個部分都使用相同的語言,而不是使用具有獨立通信協(xié)議的獨立系統(tǒng)。

另外,通過實時數(shù)據(jù)交換,可實現(xiàn)各個生產(chǎn)區(qū)域之間的可比性或兼容性。數(shù)據(jù)從機器人控制順暢移動到PLC控制器再到機床,提高了生產(chǎn)系統(tǒng)的整體效率。

此外,工業(yè)4.0提供了完全的透明度,因為它將生產(chǎn)數(shù)據(jù)輸入到企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)系統(tǒng)中。而且,盡管ERP系統(tǒng)不能直接控制產(chǎn)品在工廠車間的生產(chǎn)速度,但是更多的商業(yè)智能的存在使制造商可做出更明智的決策,并通過數(shù)據(jù)來告知制造績效以及其如何影響成本和利潤。

確定數(shù)據(jù)去向

數(shù)據(jù)科學(xué)在工業(yè)4.0中也發(fā)揮著重要作用。通過使控制系統(tǒng)相互通信,各個組織可使用更多信息共同工作來做出更明智的決策——根據(jù)業(yè)務(wù)目標優(yōu)化生產(chǎn)。由于每個器件和每個I/O都會產(chǎn)生數(shù)據(jù),因此現(xiàn)在幾乎可以快速分辨系統(tǒng)是否需要維護以防止中斷。

通用通信集成控制系統(tǒng),也正在改變?nèi)祟惡蜋C器在工廠車間的工作方式。盡管先進的機器人技術(shù)已取代部分人類執(zhí)行的任務(wù),越來越多的數(shù)據(jù)科學(xué)家參與制造過程,并且其他工人可在距離機器人更近的地方協(xié)同工作。

龐大的數(shù)據(jù)量有時可能會超出可傳送到中心進行處理的帶寬。通過基于云的業(yè)務(wù)應(yīng)用擁有一個整體視圖是工業(yè)4.0的標志之一,但這并不意味著每條信息都將滲透到云端——實時通信主要只存在于生產(chǎn)車間。即使從長遠來看,也沒有必要將所有數(shù)據(jù)都發(fā)送到一個中心點。

相反,我們旨在為生產(chǎn)環(huán)境中的器件添加更多智能元素。電機應(yīng)用程序內(nèi)部生成的數(shù)據(jù)具有更高的數(shù)據(jù)速率,且需要本地預(yù)處理,有時甚至需要在電機控制器內(nèi)部進行本地預(yù)分析。并非所有數(shù)據(jù)都要上云端。

結(jié)論

最終,工業(yè)4.0具有三種潛在的情況。一種是因為帶寬可用,數(shù)據(jù)都發(fā)送到云端。另一種是極端相反情況,因為數(shù)據(jù)量非常龐大,無法發(fā)送到云端,因此所有數(shù)據(jù)都在邊緣進行處理并做出決策。

第三種(很可能是最佳選擇)是一種混合解決方案:嵌入在邊緣硬件中的預(yù)處理功能的組合,可將壓縮數(shù)據(jù)發(fā)送到云端以通過標準化通信進行決策。這種方案最能支持分布式機器學(xué)習(xí)和人工智能在制造車間的實際應(yīng)用,同時也使供應(yīng)鏈收益。

Thomas Leyrer是 德州儀器 工廠自動化和控制工程師。