智能组件进行更智能的生产

功能、连通性和应用程序都提高了生产效率和流程改进

寻求煽动其竞争优势的制造公司正在充满挑战工业自动化供应商，就像以前一样。从机器人编程和控制集成等项目的整体和有针对性的结果涉及密切检查组件级别：传感器属性，电机尺寸，控制器功能和连接以及许多其他方面。所有这一切都必须在深入了解客户的制造环境中，了解和确定最新技术可以实现的目标。

Boston Consulting Group的2017年报告框架：

1. 虽然工业互联网（IIT）似乎无所不在，但没有单数IIOT。今天的市场受到特定用例情景的大量驱动。
2. 总体而言，到2020年，企业将在工业物联网技术上花费3000亿美元，超过正常技术支出。
3. 未来两年，工业物联网技术栈的所有层面都有望实现至少20%的复合年增长率。某些层次预计会长得更多。

例如，工业物联网技术栈的顶部两层由服务和应用程序组成(见下面的表1)。这些公司的市场规模预计将扩大6倍，从目前的120亿美元增至2020年的720亿美元，这主要得益于用户定制化。具有讽刺意味的是，尽管预计仍将有显著增长和市场扩张，但包括连接组件和通信在内的较低水平的技术堆栈预计将面临商品化压力和价格侵蚀。尽管如此，这些类别的市场规模预计在未来两年都将增长一倍以上。

BCG研究人员进一步探讨了五大使用情况方案，每个方案都需要从智能组件的角度来看，以产生最佳结果和过程改进。按顺序，他们是：

• 预测维护。自然，制造业是主要目标，因为工业物联网技术可以预测或检测机器何时需要维护，减少或消除计划外停机时间，延长维护周期，并降低成本。许多行业——包括离散制造、运输和物流、能源和医疗保健——都受益于预测性维护。
• 自我优化生产。连接的工厂和植物将使用IIOT实时监测和优化生产过程，使自动调整改善质量，提高效率，减少浪费。
• 自动化的库存管理。IIOT可以对库存和供应链的地位提供更大的洞察力，使公司能够跟踪库存位置和条件（包括例如温度，湿度和损坏）。在供应链中监控产品的能力使公司能够改善即时生产过程。
• 远程病人监护。智能组件增长的医疗保健方案制造。医生可以实时地远程跟踪患者健康，以改善健康结果，降低医疗费用。通过跟踪患者数据和监控合规性，医疗保健提供者可以帮助患者保持更健康，更快地恢复。
• 智能电表。传感器可用于监控公用事业 - 包括电力，天然气和水消耗 - 实时。智能电表可以帮助消费者监控他们的用法，大大减少读取仪表所必需的技术人员，并提供实时计费数据。

智能设备的边缘
边缘计算是通过在数据源附近在网络边缘处执行数据处理来优化基于云的计算系统的方法。智能边缘设备是单个设备如何定制以在用户特定环境中运行的新兴示例。“智能边缘设备是能够以隔离互联网的网络和流量的方式传达一个或多个植物楼层协议，”格雷格·格尔斯，雷维克（普利茅斯，密歇根州）的执行董事Mes / Argonaut。“有时可以在边缘设备上处理数据;有时边缘设备可以简单地是通过。在这两种情况下，它负责将信息传递给企业或云级服务器。”

智能边缘设备执行信息计算，例如数据收集，数据存储和分析，在设备级别，添加Mike Pantaleano，全球业务经理 - 分析和云罗克韦尔自动化(密尔沃基,威斯康星州)。他说:“这些设备可能具有云网关功能，但真正让它们智能的是它们管理数据和帮助推动本地决策的能力。”

在一篇名为“物联网的边缘计算”的论文中，美国国家仪器公司描述了为边缘计算应用“专门建造”的新控制器。这种设置需要在传感器附近进行分析和数据处理，只提取有深刻意义的信息，以减少不必要的带宽消耗和存储资源。

该公司表示，这些边缘设备具有以下特点:

• 集中处理。第五代处理器和现场可编程门阵列（FPGA）为边缘计算和工业控制提供高性能处理和FPGA协作。板载FPGA与CPU合作起作用以实现数字数据的高速，硬件定时处理，因此可以实时处理信息。这使得控制器非常适用于在IIOT边缘附近需要数据处理和分析的应用，以减少存储或通过网络发送的数据量。
• 易于整合。这样的系统可以使用诸如以太网/ IP，RS232 / RS485，Modbus串行和Modbus / TCP等工业协议将命令和数据发送到其他设备（如可编程逻辑控制器和操作员接口）。添加企业连接，设计人员可以监视检查结果，查看图像或存储数据库中的数据以进行统计过程控制。
• 崎岖的建设。工业级固态驱动器提供可靠的内部数据存储，在边缘计算和工业控制应用中至关重要。在温度室中验证了0至55摄氏度的操作环境 - 空气温度规格（32至131摄氏度），以模拟具有完全资源利用的情况。使用全部带宽和功率运行的所有端口执行此测试，CPU充分利用，FPGA在200 MHz时频率和全内存利用率。
• 简化系统。边缘计算工业控制器提供了一种对系统设计的一体化方法，可显着降低系统尺寸，具有更少的故障点，并降低整体系统成本。通过其强大的处理和充足的连接，工业控制器可以将控制器控制，例如人机接口，运动控制，图像处理以及测量和I / O相结合到一个系统中。设计人员具有开发最适合其任务和功能的工具。

把它整合在一起
新兴开放式架构IT网络正在以适应越来越多的工业客户的方式组合智能组件的控制。Fanuc以及思科，罗克韦尔自动化和首选网络，已经开发了现场（Fanuc智能边缘链路和驱动系统）。它由硬件和软件组成，允许以高度安全的方式将多个外部计算设备添加到工厂网络中。软件套件由开源和专有允许产品（来自Cisco和首选网络）组成。载入现场软件并配置了现场软件后，通过开放应用程序编程接口（API），可以访问包括CNC机器，机器人和智能边缘设备的所有自动化设备的机器数据。对机器数据的易用性显着降低了第三方开发应用程序在现场系统上运行的努力，提供各种监控，分析和实时函数。

“FIELD是FANUC的下一代智能，”产品开发总监Joe Gazzarato说，发那科美国公司(密歇根州罗切斯特山)。“我们向客户展示，FIELD系统将实现新的应用，可以显著改善机器的可靠性、质量、灵活性和速度，提高制造效率和盈利能力。”

FANUC补充说，Zero Down Time (ZDT)等应用程序或深度学习或机器学习等功能可以应用于工厂的边缘水平。来自不同机器的FIELD系统数据也可用于设备之间的协作、性能优化、改进的可追溯性和质量控制。FANUC表示，ZDT目前从26家工厂的6000多台机器人收集数据。它监视这些机器人，以查看所选的应用程序是否导致可能导致故障的异常磨损。如果是这样，FANUC会在故障发生前发送支持部件来解决问题。通过ZDT, FANUC还可以跟踪机器人的使用情况，并在适当的时间间隔发送提醒，以确保重要的维护活动按时完成。随着FIELD系统和ZDT在市场上的增长，FANUC表示，它将能够帮助更多客户提供基于条件的智能维护通知，并进一步优化机器人的寿命和性能。

传感器拉伸应用
早些时候确定了健康和个人护理，因为具有新兴的智能设备作为远程患者监测，可以激发新兴的工业产品应用。2017年12月，Parker Hannifin宣布其Biocare业务部门正在将其FlexSense技术推出新的应用程序，进入医疗保健市场。

Parker公司的FlexSense是一种无线传感器，可以测量位移和应变。EAP(电活性聚合物)市场开发公司的Tim Mannchen表示，该传感器柔软、轻薄、舒适，非常适合于包括水肿和伤口监测、液位传感、骨科和物理治疗等应用派克汉尼汾公司（金山，明尼苏达州）。传感器的物理形态和功能非常适合穿戴设备，包括压缩袜子，鞋类，鞋垫和服装。

Mannchen说:“柔性位移传感器使用了EAP技术，其应变和位移测量能力超出了我们的想象。“它们始终能进行精确、精确的测量，而在数百万次的周期中，压力高达100%，这使它们非常可靠。”

从油田或发电厂的大型管道接头，到工作场所安全和人体工程学的可穿戴设备，EAP传感器技术可以提供独特的运动和拉伸监测机会。

Parker开发了电介质EAP，主要使用有机硅电介质膜、碳墨水电极和环氧框架材料。EAP可用于创建各种设备，包括传感器、执行器和能量收集设备。EAP传感器测量机械或热感应应变。可以配置传感器来测量压缩应变、弯曲应变、扭转应变和温度。

我现在可以清楚地看到
智能组件也延伸到机器视觉中。去年年底，B＆R自动化介绍了它呼叫世界上第一个在自动化系统中无缝融入的图像处理解决方案。该解决方案包括摄像机，软件和照明配件。

灵活性是关键，智能相机技术的广泛选择就是一个例证。贝加莱表示，低端产品将取代简单的机器视觉传感器，而高端产品将充分利用高端智能相机的潜力。现成的软件组件可以用最少的新编程来创建应用程序。

照明元件可集成在相机中，作为外部设备，甚至作为两者的组合。高速图像捕捉和特定对象功能的极其精确的同步，如亮场或暗场照明与图像触发器和照明控制一起工作，可以与自动化系统的其余部分同步，在硬实时和亚微秒精度。

贝加莱的机器视觉系统集成在各个层面:工程工具、实时操作系统和应用软件。由于自动化的每个方面都有一个单一的开发环境，控制工程师现在将能够自行实现许多机器视觉任务。

投资回报率和超越
智能组件应用程序的影响不仅仅是提高生产效率和投资回报(ROI)。制造商将获得有关其设备和工艺的实时数据。利用复杂的分析程序将识别模式和趋势，提供对低效和浪费原因的新见解。

随着维修工作越来越多地由数据和预测驱动，而不是故障和对危机的反应，设备的可用性将得到改善。更快的决策将提高对需求变化的反应能力。避免生产销售缓慢的生产线将提高库存周转，而协作机器人将根据需要迅速部署和重新部署。

同时出现的问题将包括不断增强的大数据计算能力和网络安全。也就是说，离散和过程制造的现在和未来将涉及智能部件，它们不仅改善过程，还改善管理和劳工的思维。

参考：
波士顿咨询集团：https://www.bcg.com/en-us/publications/2017/hardware-software-energy-environment-winning-in-iot-all-about-winning-processes.aspx.

物联网边缘计算，国家仪器:http://www.ni.com/white-paper/52926/en/

要了解更多关于这一趋势的信息，请观看我们最近的网络研讨会。”使智能组件更智能“