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盘点工控行业几大技术

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  • 发布时间:2021-03-17 18:15
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【概要描述】本文带大家盘点一下工控行业的几大技术,这些技术包括数字孪生、虚拟仿真、智能传感器、工业智能机器人、AI、工业大数据、工业互联网、5G网络、智能制造、边缘计算。

盘点工控行业几大技术

【概要描述】本文带大家盘点一下工控行业的几大技术,这些技术包括数字孪生、虚拟仿真、智能传感器、工业智能机器人、AI、工业大数据、工业互联网、5G网络、智能制造、边缘计算。

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本文带大家盘点一下工控行业的几大技术,这些技术包括数字孪生、虚拟仿真、智能传感器、工业智能机器人、AI、工业大数据、工业互联网、5G网络、智能制造、边缘计算。

01 数字孪生

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念,可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。

数字孪生也被称为数字双胞胎(Digital Twin),最早由美国国防部提出,用于航空航天飞行器的健康维护与保障。首先在数字空间建立真实飞机的模型,并通过传感器实现与飞机真实状态完全同步,这样每次飞行后,根据结构现有情况和过往载荷,及时分析评估是否需要维修,能否承受下次的任务载荷等。

 

02 虚拟仿真 

虚拟仿真技术一般指模拟技术,亦称“模拟决策技术”,可以说是数字孪生的分支技术。是为研究解决某一实际决策问题,先建立该问题的同态模型,并对模型进行动态运行试验,按其运行结果进行评价和优选的决策技术。

VR虚拟现实工业仿真可以将场景进行1:1还原,真实模拟事故发生过程以及发生场景,员工可以通过佩戴VR眼镜进行沉浸式体验,实打实的操作不仅节约成本,还能加深员工的记忆,大大缩小了事故发生机率。

将VR/AR应用于打造工业虚实融合场景,并开发用于设计评审、运维巡检、远程协作、操作培训等。实践性强,操作简易。

 

03 智能传感器 

自动化领域所取得的一项最大进展就是智能传感器的发展与广泛使用。

智能传感器(intelligent sensor)是具有信息处理功能的传感器。智能传感器带有微处理机,具有采集、处理、交换信息的能力,是传感器集成化与微处理机相结合的产物。与一般传感器相比,智能传感器具有以下三个优点:通过软件技术可实现高精度的信息采集,而且成本低;具有一定的编程自动化能力;功能多样化。

在工业生产中,利用传统的传感器无法对某些产品质量指标(例如,黏度、硬度、表面光洁度、成分、颜色及味道等)进行快速直接测量并在线控制。而利用智能传感器可直接测量与产品质量指标有函数关系的生产过程中的某些量(如温度、压力、流量等),利用神经网络或专家系统技术建立的数学模型进行计算,可推断出产品的质量。

 

04 工业智能机器人

工业机器人一直被看作是自动化与数字化水平的标志,从2013年开始,中国成为了世界上每年工业机器人增长数量最高的国家,这也代表着中国在制造、供应链等环节的升级改造也在近10年进入快车道。

全球工业机器人占比中,占比最高的是搬运、焊接、组装三类,占全球总工业机器人存量分别为45%、24%、11%,中国市场的占比类似。工业机器人在中国工厂里承担起更多的搬运、焊接、组装工作时,以AMR为代表的新型服务机器人也开始走进工厂和仓库,物理意义的自动化、互联互通已经在中国本土市场持续火热了很多年。

 

05 AI(Artificial Intelligence,人工智能)

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。但人工智能不是人的智能,却能像人那样思考、也可能超过人的智能。

工业人工智能则是一个系统工程,要能重复、有效、可靠地解决工业问题。过去,像自动化等工业系统,协助制造业达到了降低人力成本等目标。未来,透过工业人工智能与工业系统的结合,要进一步的去发现、并解决生产过程中,过去所看不到的问题点,透过工业人工智能,发现数据的内在规律及新的价值,用于改善设计、生产及服务等工业业务环节。

 

06工业大数据

工业大数据是指在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。其以产品数据为核心,极大延展了传统工业数据范围,同时还包括工业大数据相关技术和应用。

工业大数据主要来源可分为三类:第一类是生产经营相关业务数据;第二类是设备物联数据;第三类是外部数据。

工业大数据技术是使工业大数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现的一系列技术与方法,包括数据规划、采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和智能控制等。

工业大数据应用,则是对特定的工业大数据集,集成应用工业大数据系列技术与方法,获得有价值信息的过程。

工业大数据技术的研究与突破,其本质目标就是从复杂的数据集中发现新的模式与知识,挖掘得到有价值的新信息,从而促进制造型企业的产品创新、提升经营水平和生产运作效率以及拓展新型商业模式。

 

07 工业互联网 

工业互联网的本质是通过开放的、全球化的工业级网络平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接和融合起来,高效共享工业经济中的各种要素资源,从而通过自动化、智能化的生产方式降低成本、增加效率,帮助制造业延长产业链,推动制造业转型发展。

工业互联网通过智能机器间的连接并最终将人机连接,结合软件和大数据分析,重构全球工业、激发生产力,让世界更美好、更快速、更安全、更清洁且更经济。

工业互联网标识解析国家顶级节点是整个工业互联网标识解析体系的核心环节,是支撑工业万物互联互通的神经枢纽。按照工信部统一规划和部署,我国工业互联网标识解析国家顶级节点落户在北京、上海、广州、武汉、重庆五大城市。中国工业互联网标识解析国家顶级节点落户在北京、上海、广州、武汉、重庆五大城市。

 

08 5G网络 

国际电信联盟 ITU 召开的 ITU-RWP5D 第 22 次会议上确定了未来的5G具有以下三大主要的应用场景:

(1)增强型移动宽带(enhanced mobile broad band, eMBB)

(2)大规模机器类型通信(massive machine type communications,mMTC)

(3)超可靠和低延迟通信(ultra-reliable and low latency communications,URLLC)

具体包括:Gbps移动宽带数据接入、智慧家庭、智能建筑、语音通话、智慧城市、三维立体视频、超高清晰度视频、云工作、云娱乐、增强现实、行业自动化、紧急任务应用、自动驾驶汽车等。


所谓的mMTC专注于大连接数,速率低和时延大,在手机上毫无用武之地;那么uRLLC呢?人的反应速度至少就要100毫秒了,5G在手机上要1毫秒的超低时延完全没有意义。

 

也就是说,5G的大部分应用场景都不是给人用的,理所当然也就不是给消费互联网用的。那给谁用呢?结果显而易见,那就是工业互联网。

工业互联网包含多个不同的垂直行业,需求包罗万象,利用5G作为网络基础设施,借助其高速率、大连接、超可靠低时延这三项能力,在其上构筑适合的行业应用。

 

09 智能制造 

智能制造(Intelligent Manufacturing,IM)是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统,它在制造过程中能进行智能活动,诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事,去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新,扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

毫无疑问,智能化是制造自动化的发展方向。在制造过程的各个环节几乎都广泛应用人工智能技术。专家系统技术可以用于工程设计,工艺过程设计,生产调度,故障诊断等。也可以将神经网络和模糊控制技术等先进的计算机智能方法应用于产品配方,生产调度等,实现制造过程智能化。

智能制造是全球工业制造业发展的趋势。随着廉价劳动力渐渐缺失,人口红利逐步消失,工厂企业需要找到一种全新的生产模式,以缓解昂贵的劳动力成本和应对快速更新的产品需求。而智能制造的出现,正是解决这些难题的关键所在。

 

10 边缘计算

在智能制造、工业互联网等新兴技术和概念兴起的同时,对于数据的处理要求也越来越高。2020年,平均每人每天会产生1.5G的数据量。但是目前云计算无法快速高效地处理这些庞大的数据,边缘计算成为另外一条解决方案。

通过分散式运算的机构,数据资料、应用程序和服务运算都转移至网络逻辑上的边缘节点处理,切割成更小与更容易管理的部分。并且,边缘节点更接近与用户终端装置,能更大程度降低延迟。

在企业生产过程中,边缘计算能够让生产出现快速响应和反馈。实时对数据分析,能够快速阻断设备发生意外终端的情况,提高生产安全性。

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