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4、機器學習和人工智能的應用

機器學習和人工智能為工業物聯網提供了廣闊的遐想空間。目前，工業領域主要的應用包括自我診斷和預測性維護、優化生產流程、智能機器人、結合機器視覺進行產品檢測等。

（1）自我診斷和預測性維護：采用預測性模型技術，通過對現場設備、控制器等上傳的數據進行分析，即可獲得的設備故障前兆特征。配合報警機制，工作人員可及早制定維護和應急方案。避免因產線驟停帶來的難以控制的損失。比如正在作業的工業機器人出現故障，就會造成大量的不合格品，人工智能技術可以通過檢測機器人減速機和主軸上不同狀態下的數據，來學習并建立模型，進而能夠提前預測故障。

（2）優化生產流程：人工智能模型在搜集的各項溫度、轉速、能耗、產能等數據的基礎上，進行分析，對產線進行節能優化，提出降低能耗、提高產能的方案。

（3）智能機器人：機器人可以去讀關聯軟件模型中制造產品的相關信息，并學習。最終，不需要工程師每次對機器人進行編程，機器人可直接接受工程師指令，自主進行制造生產。這樣，產線能夠更加靈活、高效地應對定制化生產的需求。

（4）結合機器視覺進行產品檢測：目前廣泛應用于半導體和3C行業。機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支。機器視覺系統的攝像頭可以快速獲得大量生產信息，通過后臺軟件加工處理，結合設計信息和加工控制信息，能夠代替人工作業提高生產的效率、精度、質量和柔性。

5、工業移動應用會更加廣泛

移動終端設備在工業物聯網中的參與度逐漸提高，越來越多的廠商推出移動應用方案，進一步提升工作效率和效力。移動終端主要的應用方式有以下幾種：

（1）遠程監控：使用HMI的移動應用，工作人員可以在任何時間和地點檢查現場設備和產線的運行狀態，并及時進行診斷和維護工作。當監控點離設備操作點較遠，或設備位于危險區的時候，移動應用提高工作安全性和效率的優勢更為明顯。

在多臺設備都在運行同一套工序的情況下，工作人員在移動終端上就可以查看每臺設備的狀況，比跑到每臺設備前逐一查看更方便和高效。很多人認為個人移動設備不適合在工業環境下使用，所以，在2017年，除了推出了更多基于個人移動終端的應用，我們看到少數企業也推出了專門用于工業環境下的基于web的平板電腦，僅用來查看數據和信息。

（2）自動采集現場信息：工作人員可以將移動設備作為現場信息采集工具，通過專用的應用程序，直接掃描并上傳數據到后臺系統，這樣可以避免工作人員自己讀取和手工輸入信息過程中造成的錯誤。

（3）信息發布和分享：將現場的人工流程在移動終端上數字化，信息的發布和分享將會極大簡化。比如工廠的管理員可以將發現的問題同時發布給所有相關人員，而不必逐一溝通。進而減少停機和維修的時間，最大化地降低損失。

如上文所述，工業物聯網的實踐對生產設備、軟件平臺、人員配備、以及資源都提出了很多新要求，工業自動化設備也要為此做好準備。以下是IHS Markit所觀察到的自動化設備層面已經發生或正在發生的變化：

（1）數據采集能力：傳統工廠里使用的傳感器和執行器都是獨立工作的，現在越來越多的設備安裝了嵌入式的傳感器，比如泵、流量表、馬達、軸承等。

（2）通信能力：越來越多的PLC和HMI產品都配置了通信接口，過去屬于高端產品的配置，現在已成為中端產品的標準配置。一些I／O模塊產品配置了無線通信能力。

（3）數據處理能力：PLC的數據處理能力進一步提升，能對現場設備中的數據進行篩選和簡單的處理，減少服務器和云端的負荷。智能I／O模塊具有簡單的數據處理和邏輯判斷能力。過去兩年，也推出了很多具有數據存儲和處理能力的物聯網網關。

（4）工業級移動設備：少數廠商推出了針對工業環境下使用的移動設備，比如基于web的平板電腦，僅能瀏覽網頁，用來查看現場產線狀態和信息。

（5）控制系統結構扁平化：一些高端PLC產品和智能I／O模塊添加了物聯網網關的功能，可以直接將數據傳送到服務器或云端。智能傳感器也可以不通過PLC，直接通過物聯網網關將數據傳送到上層。新產品的這些功能將會加速工業控制系統構架的扁平化。

（6）人工智能算法模塊：Rockwell和Omron都在其PLC控制器中加入了人工智能算法模塊，通過對控制器中的數據流進行分析學習，人工智能算法模塊會快速建立模型，之后會持續監控運行數據發現異常，并報警。

（7）設備本地化與云端結合：會有更多基于云的方案推出，HMI和控制器等設備的部分非實時的功能將會被轉移到云端進行，這也更符合分布系統式構架的理念。

工業物聯網帶來的變化是指日可待的，所有的蛻變都需要一個陣痛期，科技的前沿尤其需要用最高的思維力來減輕這一陣痛，蒂蒙技術作為工業物聯網的見證者及協助者，始終保持創新，力求用最高端的思維及技術方案，減少工業物聯網過程中數據分布、協議處理、用戶體驗等問題。