塑造工业自动化未来的关键趋势

塑造工业自动化未来的关键趋势

1. 人工智能与机器学习集成 i. 预测性维护：人工智能将在设备故障发生前进行预判，从而减少停机时间。
   ii. 自主决策：机器学习模型将在无人干预的情况下优化供应链、能源使用和工艺质量。

2. 工业物联网（IIoT） i. 机器、传感器和系统将实现实时互联。
   ii. 数据丰富的环境将支持对生产过程每一步进行精细化控制和诊断。

3. 边缘计算与云计算 i. 边缘计算将使工厂车间能够更快速地进行本地决策。
   ii. 云平台将整合全球运营数据，实现企业范围内的优化。

4. 协作机器人（cobots） i. 协作机器人将以更安全、更智能的方式与人类并肩工作。
   ii. 它们将尤其用于装配线、质量检测和包装。

5. 数字孪生 i. 工厂、机器或流程的虚拟副本将在实体实施之前支持仿真、测试和优化。

6. 以网络安全为驱动的自动化 i. 随着自动化程度提高，网络威胁也会增加。
   ii. 未来系统将内置由人工智能驱动的威胁检测与响应能力。

7. 可持续制造 i. 自动化将有助于减少浪费、能源使用和排放。
   ii. 碳足迹跟踪将通过自动化工具嵌入系统之中。

8. 人机协作 i. 未来的自动化将增强而非取代人的角色，尤其是在决策、监督和异常处理方面。

9. 低代码/无代码自动化工具 i. 操作人员和工程师将在无需深厚编码知识的情况下设计工作流和自动化逻辑。

10. 5G与下一代连接技术 i. 超高速且可靠的网络将支持分布式工业现场之间的实时数据交换。

本章将讨论其中若干关键趋势。

3P：过程自动化、工厂机械、人员赋能

任何关于制造自动化的讨论很快都会变得非常技术化且复杂。为了使其稍微简单一些，并对自动化领域进行逻辑划分，将自动化的整个范围分为三个简单类别会很有帮助。

我们称之为自动化的3P：过程自动化、工厂机械与设备，以及人员赋能。这是任何制造设施的三大支柱，无论其规模大小。

过程自动化控制制造的物理过程，从原材料开始，经过每一个增值步骤，直至成品。先进的自动化能够改善工艺、安全性、效率、产量和产品质量。面向工厂机械与设备的自动化有助于控制使用这些设备进行各种关键制造操作的复杂流程。自动化有助于提高工厂效能，减少异常和故障，并延长昂贵机器与设备的使用寿命。

负责制造设施各个部门的人员也可以借助自动化获得支持。自动化使员工更有效率，帮助他们了解正在发生什么、原因是什么，以及在出现任何异常情况时可能需要采取哪些行动。各制造行业中的全球领先企业采取这种综合方法，将自动化部署到其制造过程、工厂设备和人员工作流中。与十年前不同的是，在进行大规模推广之前，他们如今可以利用数字孪生在虚拟世界中检验其影响和效益。

数字孪生：助力自动化迈向新高度

在全球范围内，制造商在日益严峻的环境下承受着满足全球需求的巨大压力。在资源受限、人才缺口和供应链短缺成为常态的环境中，数字孪生正成为一种领先技术，用于快速扩大产能、增强韧性并推动更高效的运营。在快节奏的连续运营中，制造数字孪生——整个制造设施的实时虚拟表示——使制造商能够支持更快速、更智能且更具成本效益的决策。它们可以加深制造商对复杂物理系统和生产运营的理解，优化生产排程，或模拟“假设”场景，以了解新产品导入等事项的影响。

数字孪生是物理系统的计算机仿真表示。它们也是物理世界的实时虚拟呈现。数字孪生可用于单个产品、工厂内资产、整个制造设施，以及覆盖完整企业的端到端系统。尽管每个孪生体回答的是不同的具体问题，但它们都能增强对复杂物理系统的理解，并改进其运营、自动化理念和整体决策。

过程孪生

这是单个产品的完全数字化表示，能够详细捕捉其竣工状态，有助于质量缺陷的根因问题解决、保修分析和产品改进。

资产或设备孪生

这是工厂资产的实时表示，通过PLC、传感器和物联网设备获取信息。这些孪生体能够实现预测性维护，并帮助优化制造良率、能源消耗和产量。

制造设施孪生

完整的制造厂或工厂通过来自资产、制造执行系统、企业资源计划和人机界面的数据馈送进行数字化表示，从而支持动态、自动化的生产排程和假设场景分析。