文|西門子(中國)有限公司
當物聯網、大數據和數字化等趨勢深入工業制造業領域時,傳統自動化環境中高度標準化的產品市場正經歷嚴峻考驗,甚至無法滿足數字化時代的需求。面對“工業4.0”和“智能制造”的持續推進,傳統自動化將何去何從?
展望工廠的未來,必須從重塑自動化的未來開始。工業自動化經過半個多世紀的發展,已經形成高度標準化的產品市場。作為其核心的可編程邏輯控制器、人機界面和數控系統都在經歷變革,然而這些變革還遠遠不能滿足數字化時代的需求。新技術和新商業模式,以及大規模定制化的市場需求等因素,正在共同定義未來自動化生產的方向。為此,西門子提出了“未來自動化”(Future of Automation)的理念,探索未來技術對自動化帶來的影響。
在西門子與弗若斯特沙利文咨詢公司(Frost &Sullivan)合作推出的白皮書中,將人工智能、邊緣計算和增強現實定義為影響未來自動化的三大技術趨勢。
(1)人工智能具備將以人為中心的工程模式轉化為自動化系統的潛力,從而促進持續的運營學習,給生產力帶來的提升,將超越現有的以人為主導的方式。
(2)邊緣計算可以賦予PLC更多的功能,提供額外的計算能力和個性化的操作方式,而無需對生產架構進行徹底的改變。
(3)增強現實技術將主導未來的人機交互方式,幫助企業提高對控制單元、生產設備和工藝流程的理解與掌控能力。
西門子將包括人工智能、增強現實、工業物聯網以及數字化雙胞胎在內的最新技術,與自動化領域深遠的知識積累相結合,并應用于所有工業行業,為企業的數字化提供全面、豐富的解決方案。這些解決方案將改變產品“出生”的方式,決定產品如何生產,以及如何迭代。自主的信息物理融合系統將形成以模型為基礎從設計到生產的閉環,并向產品全生命周期提供反饋,工程工作量將降至最低程度。人工智能、邊緣計算和增強現實等新技術的應用將重塑自動化,使生產力更上一層樓。
(1)西門子針對Simatic控制系統的人工智能模塊。2018年11月,在紐倫堡國際電氣自動化系統及元器件展會(SPS IPC)上,西門子推出了針對Simatic控制系統的人工智能模塊——Simatic S7-1500 TM NPU,用于Simatic S7-1500控制器和ET 200MP I/O系統。以工廠內的分揀/放置應用場景為例,在人工智能的支持下,機器人能夠識別、分揀并放置隨意擺放在箱子中的部件。在質檢方面,利用聯網攝像頭所采集的圖像或數據對神經網絡進行不斷訓練,控制模塊將像人類專家一樣判斷產品或工藝的一致性、顏色和質量參數等信息。

西門子針對Simatic控制系統的人工智能模塊Simatic S7-1500 TM NPU
(2)西門子邊緣計算的軟硬件平臺。2018年4月,在漢諾威工業博覽會期間,西門子發布了工業邊緣計算(Siemens Industrial Edge)數字平臺,利用設備級的數據處理,安全地將高度完善的分析技術和邊緣計算智能引入制造領域,使自動化設備得到進一步擴展。

西門子工業邊緣計算(Siemens Industrial Edge)數字平臺
隨后,在2018年9月的斯圖加特國際金屬加工展覽會(AMB 2018)上,西門子又推出了第一個針對機床行業的邊緣計算APP-Optimize MyMachining/Trochoidal,以優化加工工藝,提高機床可用性,進而提升生產力。
在2018年11月的紐倫堡國際電氣自動化系統及元器件展會(SPS IPC)上,西門子推出針對邊緣應用的全新平臺,以Simatic IPC227E工控機為基礎,實現設備層與自動化層的無縫連接,從而在生產端實現對生產數據的直接讀取和處理。
(3)增強現實表情包讓狀態監測一目了然。西門子的研究人員將增強現實與工業物聯網相結合,以表情包的方式呈現設備運行狀態,這項技術名為SIEMoji。未來,現場工程師在智能手機的APP上即可檢測設備和系統運行是否正常。

SIEMoji,以表情包的方式來呈現設備運行狀態
新技術融入自動化為工廠提供預測性維護

AI等新技術融入自動化,為工廠提供預測性維護
西門子安貝格電子制造工廠(EWA),在電路板的質量控制中采用邊緣計算技術來分析傳感器所采集到的數據,并借助人工智能技術分析機器的運行參數,以檢測主軸行為中的任何異常,從而在故障發生之前12~36小時預測軸承腐蝕和機器停機的情況,將意外停機時間降到最低,單臺設備每年可節省1萬歐元。同時,借助人工智能算法來判斷哪些電路板可能存在缺陷,并只對可疑的電路板進行X射線掃描檢測,將檢測成本減少了30%。