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2018年工控行业十大技术,走在科技最前沿!

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20181215期/总第16期

2018年工控行业十大技术,走在科技最前沿!

来源: OFweek工控网

顺应工业4.0的大趋势,工控行业涌现出众多新兴技术,例如,工业物联网、边缘自动化等。将这些技术应用在传统工业上,能够大幅提升传统自动化企业发展速度。同时,也为转型中的企业提供了加速升级转型的新途径。在这些智能化技术的引导下,企业也在迎来了新契机。

那么2018年,到底有哪些技术成为了工控行业驱动力的主力军呢?

1. 协作机器人

在工业生产中,协作机器人作为与传统机器人互补的角色,让传统工业更加智能化。得益于多传感器的融合,协作机器人在人机交互、灵活性、环境适应性上更加智能化。同时,对于小型生产企业,协作机器人的出现减小了它们在生产线建设上的资金压力,东芝机械的高级副总裁Ryan Guthrie曾表示很多情况下,协作机器人一年内就能收回成本。

同时,协作机器人的安全性也是需要行业给予高度重视,降低事故率应当放在首位。目前,国际上还没有公认与统一的标准来给协作机器人定义到底安不安全,尤其是在人机协作时,这也是目前事故率最高的情况之一。

2. 机器视觉

都说工业4.0离不开智能制造,智能制造离不开机器视觉,可想而知机器视觉在工业上的重要地位。机器视觉是实现工业自动化和智能化的重要技术之一,具有高度自动化、高效率、高精度和强大的环境适应能力,在识别特征、测量、检测以及数据智能互联方面,帮助企业提升生产效率,减少人力成本,同时还能精确保证产品质量。

但是,国内的机器视觉起步较晚,在成熟的自动化产品的质量和技术上与国外有一定差距,所以国内机器视觉市场离饱和还有很长一段路要走。不像交通领域以及安防系统,工业自动化系统较为复杂,在机器视觉真正成熟而广泛地应用在工控行业的时候,才是智能制造的正式起步。

3. 工业物联网

工业物联网作为物联网时代的新入口,能够为工控行业带来巨大的经济价值。例如,曾经有专家表示,工业效率提升1%,就能为铁路货运、电气等行业节约几百亿的成本。而当下,工业物联网主要是用于优化企业生产过程的管理体系,通过其传感网络技术、无线通信协议、视觉系统以及分布式系统架构,在供应链管理体系、生产过程工艺优化、产品设备监控、环保监测以及安全生产等流程上进行优化。

工业物联网虽然已经成为了整个工控行业发展的核心技术之一,但是目前安全性和人才资源都是亟待解决的问题,如何解决设备安全、数据安全、控制安全、应用安全等安全问题是工业物联网应用落地的最基本问题。同时,大多数工业企业的现有人才不具备相关的分析和解决问题的能力,在专业型人才培养上也需给予重视。

4. 数字双胞胎

数字双胞胎相关概念最早是由美国空军研究实验室于2011年3月的一次演讲上提出来的,顾名思义,它是利用数字化技术营造一个与现实世界对称的镜像世界。在企业的生产过程中,它可以应用在产品研发、生产管理、设备管理领域,帮助企业进行仿真测试、验证,生产调度、调整以及优化,以及模拟机械和电器联动模拟。在很大程度上,数字双胞胎能够帮助企业在低成本的镜像世界中对产品进行协同以及模型优化,给现实工厂提供更多的方案。

数字双胞胎能够帮助企业在实现生产之前,发现产品、设备以及生产管理上的问题,优化整个生产流程,提升产品质量,帮助企业提升生产效率,最终实现高效的柔性生产。

5. 虚拟调试

作为数字双胞胎的技术分支之一,虚拟调试已经成为工控行业关键技术之一。在传统的制造商生产过程中,往往产品已经初步集成后才发现设计缺陷,这种情况就大大增加了企业的成本。而引入虚拟调试技术后,企业在真正生产产品之前,就能够通过这项技术,模拟验证产品集成后的所有问题。

在传统工业向工业4.0方向上转型升级的过程中,提升生产效率是企业所追求的指标之一,尤其是在研发周期较长的产品设计期,企业如果能从研发期开始来缩短产品交付时间,在与竞品对比时将会成为一个重要的利器。

6. 边缘计算

在智能制造、工业物联网、自动驾驶等新兴技术和概念兴起的同时,对于数据的处理要求也越来越高。到2020年,每人每天平均会产生1.5G的数据量。但是目前现有的云计算无法快速高效地处理这些庞大的数据,边缘计算成为另外一条解决方案。通过分散式运算的机构,数据资料、应用程序和服务运算都转移至网络逻辑上的边缘节点处理,切割成更小与更容易管理的部分。并且,边缘节点更接近与用户终端装置,能更大程度降低延迟。在企业生产过程中,边缘计算能够让生产出现快速响应和反馈。实时对数据分析,能够快速阻断设备发生意外终端的情况,提高生产安全性。

7. 工业大数据

工业大数据与传统的互联网大数据最大的不同在与工业大数据有非常强的目的性,而互联网更在意关联数据的挖掘,更加发散。目前,工业大数据技术主要应用于研发人员的创新能力、研发效率和质量,复杂生产过程的优化、产品需求预测以及供应链的优化。本质上,工业大数据能够促进企业更好地自动生产,促进工业向智能制造更进一步,同时还能带动业务的创新。

8. 5G网络

5G网络应用不仅在手机等消费终端产品中,还能在工业自动化产业中广泛使用。5G以低延迟、高可靠为重要特性,闭环控制应用通过无线网络连接成为可能,而工业自动化控制作为工厂的最基础的应用,核心就是闭环控制系统。系统之间通信延迟需求要在ms级别,才能保证生产过程中数据传输及时,达到精确控制的效果。在华为5G的实测当中,空口时延可到0.4ms,能够达到传输速度需求。

9. PLC

PLC作为工业自动化目前最常用的自动化系统的设备基础,使得工业控制系统在操作、控制、效率以及精度上都提升了不少。在顺序逻辑、运动控制、定时控制、计数控制、数字运算、数据处理等功能上能够很好地代替传统的设备。同时,工业物联网、工业大数据发展的时代,PLC也能够很好地给各大企业提供数据传输支持。

10. 红外热成像

红外热成像技术最早用于军事领域,在控制成本以及发展普及之后,目前主要应用在工业检测领域,转动机械设备、机电系统、产品流程设备。企业应用了红外热成像技术后,在设备安全、运行可靠性、绝热检测以及质量检测上节约了时间成本和人力成本。在工业物联网、未来工厂发展的大背景下,红外成像技术能够在大家所关心的工业生产安全、提升效率等反面发挥很大作用。

注:文章内容转自OFweek工控网,不代表工业服务观点。

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