编者注：有关以下趋势的更多详细信息，请加上额外的运动控制洞察力，为我们的免费网络研讨会注册，趋势观察在运动控制．

工业最终用户在各方面面临挑战。客户期望在较低的价格点之前的性能。越来越多的个性化需求意味着批量生产已被追求的设备和软件所取代，这些设备和软件将支持快速转换和导致难以捉摸的批次的生产灵活性。与此同时，竞争市场迫使许多行业在剃刀薄的边缘运营。这是在冠状病毒通过全球经济派遣冲击波之前。

根据世界经济论坛的数据，美国GDP在2020年第一季度下降了5%，第二季度下降了32.9%。运动控制部门及其支持的行业进展得相当好。然而。自动化推进协会会员与商业智能副总裁Alex Shikany表示，MCMA会员报告的2020年第二季度订单为8.28亿美元，较2019年第二季度同比下降6.7%，出货量下降5%。2020年上半年的订单同比下降了16.7亿美元，降幅为5.8%。

没有人会否认我们面临的具有挑战性的市场状况。也就是说，有些原因在制造业中持谨慎乐观，如此特别A3报告表演。与此同时，本文中确定的技术趋势存在于OEM，集成商和最终用户，以解决这些挑战的工具。

数字化

工业4.0、智能工厂、网络物理系统……在这个一切都由软件定义的时代，oem和最终用户正在转向数字技术，不仅是为了在市场的挑战中生存下来，而且是为了茁壮成长。数字化的趋势——将模拟、机械、甚至人工输入转换成数字格式——已经进行了几十年。随着越来越多的公司寻求提高生产率和产品质量，同时减少计划外停机时间和运营成本，数字化——利用数字数据来运行和改进流程——正在各个行业获得发展势头。

数字化利用IIT，Edge Computing和5G等技术，以支持使用预测维护，数字双胞胎和增强现实等使用案例。在这里，我们将仔细看看每个例子。

工业物联网(IIoT)

各行各业的终端用户都希望更好地了解设备的状态和性能、操作的生产率以及产品的质量。的工业互联网（IIT）可以满足这些需求。正确执行的，IIOT策略可能导致正常运行时间和生产力的显着改进，同时降低了成本。

严格来说，IIOT是一种传感器和智能组件的面料，这些组件被联网在一起以交换数据，通常在近实时。然而，当人们谈论IIOR时，它在从这些工业事业的数据的方式中，可以分析了对设备的性能，条件和吞吐量的见解。可以在一些集中式平台中聚合数据以进行分析和可视化。用例包括在线设备健康监测，能源分析，过程控制，质量保证等。

工业物联网的设备可以通过人工智能(AI)或机器学习(ML)应用程序将数据发送到云进行分析。来自工业物联网应用程序的仪表板可能显示关键性能指标(kpi)或来自温度传感器、当前监视器或振动监视器的状态数据，可以分析这些数据以检测开发缺陷。

工业物联网的连接性可以使任何获得许可的用户从任何地方访问数据成为可能。经理们可以从他们的办公桌或房间里监控设备。整车厂和维护人员可以跨工厂、跨城市或跨国家进行故障排除(见图1)。这种可见性使最佳实践能够在整个组织中传播，从一个班次到另一个班次、从一个设施到另一个设施、或从一个国家到另一个国家。

边缘计算
虽然IIOT提供了许多好处，但它也有一些问题。第一个挑战是由所有工业事业产生的数据的纯粹量。将数据发送到云（专用企业云或公共云）是否需要巨大的带宽。这些需求使许多传感器大多数情况下报告稳态操作的事实加剧了。在某些情况下，发送捕获的所有数据都可以压倒网络，导致基础架构升级的需要。

其次，将数据发送到云引入延迟。虽然这不是一个条件监测应用中缓慢发展缺陷的主要问题，但高速生产线的性能问题可以在很短的时间内导致大量的废料（和损失）。

最后，艾奥伊奥省的福利，工业组织对数据违规和安全漏洞有很大的关注。在许多情况下，用户不仅不愿意允许从外部来源的控制和升级，但甚至不愿意公开用于查看和分析的数据。边缘计算为所有三个问题提供解决方案。

在边缘计算中，数据的采集、分析和存储都是在企业网络的“边缘”内进行的，然后数据才被传送到Internet。在尽可能接近生成数据的设备的地方执行分析，可以最小化带宽需求和延迟。复杂程度因实现而异。在某些情况下，边缘计算只涉及过滤和归一化等预处理步骤，以最小化通过网络的数据量。在其他情况下，边缘设备本身能够运行AI和ML应用程序，不仅允许可视化和分析，还可以自动警报和响应。

在企业网络中保持过程大大降低了安全漏洞，使最终用户不仅舒适地查看数据，而且允许机器控制和更新。

边缘计算最适合应用于对时间高度敏感、涉及大量数据或两者兼有的应用程序。施耐德电气安全电源部门战略计划总监兼解决方案架构师卡斯滕·鲍曼(Carsten Baumann)指出，有一家饮料客户将边缘处理应用于质量保证和过程控制，这是一个很好的例子。该机构使用机器视觉监测运动轴的性能，检查填充水平，标签位置等。最初，该公司在云端进行分析。流媒体数据在带宽方面要花钱。将数据从现场发送会带来安全风险。最重要的是，基于云的解决方案引入了延迟。当问题被发现时，很多不合格的产品已经生产出来了。

鲍曼说:“这个过程耗时太长了。”“他们将不得不放慢制造过程，以赶上他们在云计算中执行分析所经历的延迟。”在分析了情况后，该公司确定需要使用边缘计算直接在车间进行处理。“(通过边缘计算解决方案)，他们能够将延迟降低到1秒以下。因此，他们能够准确地按照设计和优化的速度运行制造过程，而无需数据分析损害制造过程本身。”

预见性维护

旨在帮助防止未安排的停机时间，并最大限度地减少运营成本，预测性维护将传感器和智能组件的电流和历史数据与高级建模和分析结合在一起，以便在批判之前识别问题。例如，电动机的振动光谱中的突然温度增加或钉可以表示显影轴承缺陷（参见图2）。通过预测维护远程监控不仅抢先灾难性失败，它还使公司在对日程安排最不破坏性的时间内订购零件和安排维护的机会。

根据美国能源部的数据，预见性维护项目的平均节省是:

• 降低维护成本的25％至30％
• 70％至75％消除失败
• 停机时间减少35％至45％
• 生产增加20％至25％

预测性维护并不是什么新鲜事。在过去十年左右的时间里，对这一技术的兴趣一直在稳步上升，尤其是那些希望简化车队管理的原始设备制造商。然而，随着COVID-19大流行的到来，趋势线突然发生了变化。突然之间，到客户那里去排除故障和维修有故障的设备不再是一个容易的选择。工程和可靠性技术人员需要实时可见性和从任何地方访问。由工业物联网提供的预测性维护不仅能捕获数据，还能使整个食物链的场外专家广泛获得数据。

模拟，数字双胞胎和虚拟现实

模拟在自动化设备的设计，调试，操作和维护中起着越来越重要的作用。在纸上设计一台机器的日子，然后在原型相位中发现问题是快速消失。详细模拟机器启用虚拟原型，调试和维护。这在案例中特别有效数字双胞胎．

数字双胞胎由实际物理设备的详细模型组成，不断使用来自真实物理资产的传感器数据更新。随着时间的推移，数字双胞胎成为设备的高度准确表示。它可以应用于机器级，生产线级别，甚至是工厂等级。它可用于虚拟调试，监视组件磨损，解决问题，尝试新的控制算法等。

仿真也可用于为操作员和维护等员工提供虚拟现实体验。建模使用户能够在看到机器响应准确表示的同时学习新任务或实验。他们可以学习如何回应火灾等紧急情况并在后面测试他们的理解。

增强现实

使用运动控制的制造业和其他行业正面临着技能缺口。婴儿潮一代的“机器悄悄话者”即将退休，他们数十年的知识和经验也将伴随而来。联网工人利用增强现实技术来帮助填补技能差距，加快培训，提供方便的连接到现场以外的专业知识，并提供快速、移动访问信息，而过去只能从纸质手册。

增强现实用额外的信息补充了真实的物理场景。如果操作员需要执行一个不熟悉的过程，增强现实显示器可以显示一系列步骤，甚至是叠加在实际场景上的动画，因为他们经历了这个过程。维修技术人员在查看变速箱外壳时，可能会看到内部部件的效果图，以及一系列操作参数，如轴承温度、机油粘度、等(见图3)。系统将把信息和适当的响应直接传递给显示器，使工作人员不再需要猜测。

社交距离、有限的员工、甚至裁员等流行病限制再一次极大地提高了增强现实的使用率。如果一个问题发生在基干人员现场支持工程师是在家里,增强现实技术不仅会使现场员工额外的信息在这个问题上,厂外专家可以添加箭头和圆形感兴趣的图像显示功能帮助修复的解释。

“在Covid之前，[增强现实]总是一个伟大的概念，”凯师咨询小组（Massachusetts）的VP牧师克雷格·雷尼克说。“Companies would say, ‘We’ll get there some day but we can only spend money where we have a ROI of 12 months or less.’” Then, the pandemic brought shutdowns, social distancing, and staffing cuts, forcing many companies to reconsider their positions, not only adopting augmented reality but retaining it going forward. “Now, they’re thinking, ‘Can we guarantee that this is never going to happen again?’ Of course, the answer to that is no.”

5G

几乎不可能打开电视或访问新闻或娱乐网站，而不看到广告为5G蜂窝服务。实际上，5G的最大影响将无法在几秒钟内下载电影的能力，但能够通过支持具有高可靠性和毫秒的延迟的大规模平行机器到机器通信。为IIOT量身定制，5G将支持像可重新配置的工厂布局和连接的工人应用程序等使用案例，如增强现实。

3G和4G LTE网络运行在射频频谱的低频端(600mhz至2ghz)。这个区域需要高塔和更大的天线来产生无线电波。这种信号速度较快，而且能很好地穿透建筑物，但对于大多数安全关键的应用来说，延迟是不够的。5G网络在中频段(2ghz至10ghz)和高频段(10ghz至37ghz)运行。更高的频率意味着更高的速度，更低的延迟和更小的塔。后者的特点使得企业更容易建立工厂级网络等私有5G网络，有助于解决隐私和安全等问题。

无线网络仍然是工业空间中的硬销售。预计5G改变这一点。

当Covid-19流行病将受到控制时，无法保证。然而，有一件事是：我们的相互联系的经济将有其他威胁和其他不确定性。这里讨论的技术为OEM，集成商和最终用户提供了用于解决当前和未来挑战的工具。有关更多细节和其他趋势，不要错过趋势观察在运动控制．