標(biāo)簽: 北京物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)公司 2024-10-30 次
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是其他工業(yè) 4.0 和智能制造技術(shù)的支柱,包括人工智能 (AI)、機器學(xué)習(xí)、增強現(xiàn)實 (AR)、虛擬現(xiàn)實 (VR)、數(shù)字孿生、數(shù)字線程、大數(shù)據(jù)、分析,以及云和邊緣計算。
當(dāng)與某人談?wù)摴I(yè)4.0或智能制造時,話題不可避免地會涉及到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)幾乎已經(jīng)成為智能制造的代名詞,許多人認為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)就是智能制造的全部。
當(dāng)然,這不是真的。許多技術(shù)正在推動智能制造,包括人工智能 (AI)、機器學(xué)習(xí)、增強現(xiàn)實 (AR)、虛擬現(xiàn)實 (VR)、數(shù)字孿生、數(shù)字線程、大數(shù)據(jù)、分析以及云和邊緣計算等其中一些。
物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)在智能制造解決方案中變得無處不在,因為它是所有其他智能制造解決方案的支柱和基礎(chǔ)。說工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是將智能制造粘合在一起的粘合劑并不過分。原因如下。
實時通信支持M2M
作為骨干,物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)促進實時機器對機器 (M2M) 通信。這是智能制造的本質(zhì)——智能機器在平面、點對點的環(huán)境中相互通信,在以完全自主的方式執(zhí)行制造過程時協(xié)調(diào)它們的活動。這也是智能制造的基本定義,而工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)骨干網(wǎng)使智能制造的其余部分成為可能。
作為該骨干功能的一部分,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)還促進傳感器、設(shè)備、機器和控制器之間的通信——也就是說,基本上是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的一部分。 物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)實時從所有這些不同來源收集數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)提供給這些設(shè)備、控制器、系統(tǒng)和需要的人員。但除了數(shù)據(jù)之外,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)還收集數(shù)據(jù)的上下文,因此不僅可以完整了解數(shù)據(jù),還可以了解收集數(shù)據(jù)時發(fā)生的情況。
智能代理、制造業(yè)人工智能
智能代理是一種基于 物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)構(gòu)建的新興解決方案,可將通信、數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文提升到新的水平。將智能代理視為包含數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文的對象,其中混合了一些人工智能,它們根據(jù) 物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)中發(fā)生的事件自主行動和反應(yīng)。有些人將智能代理稱為智能對象或智能 AI 對象,但它們非常強大,將數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)上下文和 AI 全部結(jié)合在一個包中。
智能代理可用于收集一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文,并在發(fā)生特定事件時將其傳遞給另一個系統(tǒng)或人員。智能代理可用于對事件做出反應(yīng),在事件發(fā)生時實時自主地進行糾正或調(diào)整?;蛘呖梢允褂弥悄艽碓谑录l(fā)生之前采取行動,實時自主調(diào)整以防止事件發(fā)生并保持制造過程順利運行。
邊緣智能、工業(yè)邊緣計算
邊緣計算的想法已經(jīng)存在很長時間了。邊緣計算就是讓數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)上下文和智能更接近需要的地方。這是關(guān)于更接近、更快地關(guān)閉循環(huán)。為了實現(xiàn)這一點,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在需要的地方支持邊緣計算,并允許邊緣設(shè)備訪問更多的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文,從而支持邊緣設(shè)備更加智能。
一些邊緣設(shè)備可能會收集云的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文,或者它們可能支持現(xiàn)有設(shè)備、機器和控制器之間更好的編排。其他邊緣設(shè)備可能被設(shè)計為關(guān)閉更接近實際事件的事件循環(huán)。但所有這些邊緣設(shè)備都可以通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)還允許在邊緣設(shè)備中部署人工智能和機器學(xué)習(xí)。這些設(shè)備可以采用各種不同的形狀并執(zhí)行許多不同的操作。但是,由于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)提供了數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文,邊緣人工智能首次成為可能。邊緣人工智能的典型應(yīng)用是機器學(xué)習(xí)和分析,目的是實時預(yù)測和防止非常接近機器的異常情況。通過 物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)及其數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)環(huán)境,一切皆有可能。
增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實:用于制造的 AR、VR
增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實有時被視為獨立的應(yīng)用程序,這是沒有意義的,因為它們需要大量數(shù)據(jù)才能工作。 物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)是數(shù)據(jù)收集主干,為 AR 和 VR 解決方案實時提供大量數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文,以便它們能夠完成工作。沒有這些數(shù)據(jù),AR 和 VR 就無法發(fā)揮作用。
物品識別、跟蹤和追蹤
物品識別對于幾乎所有可以想象的制造操作都至關(guān)重要。它可能是條形碼或射頻識別 (RFID) 或各種其他技術(shù)之一。無論如何,產(chǎn)品、子產(chǎn)品、零件、組件、材料、工具和許多其他物品的識別對于制造至關(guān)重要。
僅憑身份證明可能還不夠。該標(biāo)識中包含的所有信息也很重要——材料的標(biāo)記順序是什么;該物品來自哪里;接下來應(yīng)該去哪里;產(chǎn)品在制造過程中存在或未存在哪些質(zhì)量保證問題;等等。使用物品的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文從一端到另一端備份該標(biāo)識是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)揮作用的地方,也是物品標(biāo)識如此有價值的原因。
智能制造中的數(shù)字孿生
數(shù)字孿生正在成為智能制造領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。物理雙胞胎幾乎可以是任何資產(chǎn),本質(zhì)上是任何可以實時產(chǎn)生數(shù)字數(shù)據(jù)流的東西。數(shù)字孿生的關(guān)鍵在于它與物理孿生相連,從物理孿生獲取連續(xù)的實時數(shù)據(jù)流并成為其數(shù)字副本。
數(shù)字孿生用于協(xié)調(diào)物理孿生,因此它與制造過程的其余部分同步。它還用于優(yōu)化物理雙胞胎的效率、有效性和能力,以確保制造流程順利進行并交付所需的產(chǎn)品。此外,它還用于查看物理雙胞胎的內(nèi)部工作情況,然后對其進行故障排除以確保持續(xù)運行。數(shù)字雙胞胎需要來自物理對應(yīng)物的大量實時數(shù)據(jù)。 物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)提供這些數(shù)據(jù)。
數(shù)字主線:需要時的工廠車間信息
數(shù)字線程的概念已經(jīng)存在一段時間了。在智能制造中,它通常被定義為用于創(chuàng)建數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)流。但數(shù)字主線遠不止于此。這一切都是為了從工廠車間獲取正確的信息,將其組織成完整的圖片,然后確保正確的人員在正確的時間實時看到它。
數(shù)字主線以電子方式而非紙質(zhì)形式捕獲并記錄制造工廠內(nèi)發(fā)生的所有情況。獲取這些數(shù)據(jù)可以分析制造運營、跟蹤制造歷史并支持流程和產(chǎn)品譜系。它還使有關(guān)制造運營的一切變得更容易管理,并支持歷史分析、生產(chǎn)運行比較和黃金批次方法。
最終,數(shù)字主線不僅涉及材料如何在制造過程中移動,還涉及它們?nèi)绾卧谧罱K產(chǎn)品的過程中轉(zhuǎn)化。它捕獲有關(guān)材料和批次譜系以及產(chǎn)品制造過程的信息,包括設(shè)備、勞動力和流程。這種轉(zhuǎn)變過程就是制造業(yè)的全部內(nèi)容,并且可以從來自數(shù)字線程的數(shù)據(jù)流中獲得重要的商業(yè)價值。該數(shù)據(jù)的流動只能通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)。
制造執(zhí)行系統(tǒng) (MES)
制造執(zhí)行系統(tǒng) (MES) 已經(jīng)存在很長時間了。雖然它們一直致力于執(zhí)行制造業(yè)務(wù),但它們正在擴展和發(fā)展,現(xiàn)在更多地致力于編排和優(yōu)化整個生產(chǎn)線和設(shè)施,甚至設(shè)施之間。
MES 要執(zhí)行這些編排和優(yōu)化功能,需要大量實時數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文。
物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)向 MES 提供實時數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文,然后 MES 與來自企業(yè)資源規(guī)劃 (ERP) 系統(tǒng)、質(zhì)量管理系統(tǒng) (QMS)、產(chǎn)品生命周期管理 (PLM) 以及來自各種其他來源。所有這些都是為了創(chuàng)建整體制造狀態(tài)和目標(biāo)的完整畫面,以確定需要進行哪些修正來協(xié)調(diào)操作以及需要進行哪些調(diào)整以更好地優(yōu)化操作。所有這一切只有通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)及其實時數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)環(huán)境才能實現(xiàn)。
企業(yè)制造智能 (EMI)、儀表板
企業(yè)制造智能 (EMI) 通常以儀表板的形式實現(xiàn),是智能制造的核心原則之一。它為工廠車間的人員提供實時數(shù)據(jù),以便他們了解制造運營中發(fā)生的情況、處于流程中的哪個位置以及上游和下游發(fā)生的情況。它實時提供制造運營的完整情況,包括生產(chǎn)、材料、訂單、設(shè)備、狀態(tài)、質(zhì)量、庫存、性能、吞吐量等數(shù)據(jù)。實時數(shù)據(jù)只能通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)。
分析:描述性診斷數(shù)據(jù)
分析是智能制造的另一個核心原則,旨在為需要的人提供正確的數(shù)據(jù)。很少有智能制造解決方案不包含某種類型的分析。最常見的分析是描述性分析和診斷性分析,它們回答“發(fā)生了什么?”等問題。和“為什么會發(fā)生這種事?”這些分析需要大量實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)。這就是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的用武之地,它為人們完成工作所需的數(shù)據(jù)提供描述性和診斷性分析。
分析還有更多內(nèi)容——還有預(yù)測性和規(guī)范性分析,旨在回答“將會發(fā)生什么?”等問題。和“我該怎么辦?”這些分析需要更多數(shù)據(jù)——尤其是歷史數(shù)據(jù)。如果沒有工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)為智能制造提供數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文,這些分析就不可能實現(xiàn)。
依賴于 IIoT:用于 AI、ML、AR、VR 等的 Glue
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)已成為智能制造的代名詞。得益于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng),智能制造才變得智能且有效。無論是人工智能、機器學(xué)習(xí)、增強現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實、數(shù)字孿生、數(shù)字線程、邊緣計算還是分析,它們都依賴于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。這就是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)在智能制造中變得無處不在的原因。它是支撐智能制造的支柱和基礎(chǔ)。
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