工業(yè)自動化的未來是什么？隨著技術(shù)的更迭，答案一直在變化。在智能互聯(lián)新興技術(shù)唱響主旋律的當(dāng)下，這個問題又該如何解答？

近日舉辦的2020西門子工廠自動化線上媒體沙龍上，西門子（中國）有限公司數(shù)字化工業(yè)集團副總裁兼工廠自動化事業(yè)部總經(jīng)理衛(wèi)岳歌、西門子（中國）有限公司工廠自動化事業(yè)部未來自動化技術(shù)與業(yè)務(wù)孵化器部門經(jīng)理王超博士帶來了西門子的最新詮釋。

未來工業(yè)自動化主場技術(shù)大融合

“我們認為未來制造流程將基于各種關(guān)鍵技術(shù)要素，包括邊緣計算、人工智能、區(qū)塊鏈等。而這一系列尖端技術(shù)互相融合作用，將能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)字的智能應(yīng)用，為工業(yè)領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型鋪平道路?！毙l(wèi)岳歌稱，基于現(xiàn)階段的數(shù)字化需求，西門子工業(yè)自動化在人工智能模塊及邊緣設(shè)備和應(yīng)用程序融合方面探索出了創(chuàng)新應(yīng)用。

為何選擇這兩個方向作為第一批融合技術(shù)？王超表示：“在沒有邊緣計算之前，在工廠車間層級進行相關(guān)應(yīng)用的開發(fā)和維護，成本高昂，且需要非常專業(yè)的技能將自動化和IT層面的技術(shù)進行相應(yīng)融合，進而才能在這個層級開發(fā)出更加好用的應(yīng)用。如今，西門子邊緣計算提供了一個很好的平臺，這個平臺支持預(yù)置與PLC等自動化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)對接而無需額外代碼工作，還能基于標準化IT語音和工具構(gòu)建，有效屏蔽底層硬件的差異性，減少硬件依賴。這些優(yōu)勢顯著降低了車間層級應(yīng)用的開發(fā)與運營成本?！?/span>

“簡單來說，工業(yè)邊緣計算將云端的優(yōu)勢帶到了現(xiàn)場層。”衛(wèi)岳歌補充道，考慮到工廠龐大的數(shù)據(jù)量，以及其中敏感生產(chǎn)數(shù)據(jù)和質(zhì)量數(shù)據(jù)的安全問題，一些OEM廠商并不想把所有的生產(chǎn)數(shù)據(jù)都上傳到云端，“西門子工業(yè)邊緣計算可以很好地解決用戶的這些顧慮。這項技術(shù)支持邊緣設(shè)備在數(shù)據(jù)生成之地即可進行預(yù)測性維護、質(zhì)量檢測等信息采集和處理，從而使工業(yè)控制領(lǐng)域得到進一步延伸和拓展?！?/span>

而人工智能可使機器設(shè)備執(zhí)行以前由人類智能完成的任務(wù)。通過部署適當(dāng)組合的人工智能技術(shù)，制造商可以顯著提高效率和靈活性，加快生產(chǎn)操作，甚至能夠自我優(yōu)化生產(chǎn)運行?！拔覀冎郎疃葘W(xué)習(xí)是人工智能的一個重要實現(xiàn)方法，這也是人工智能具備的特別優(yōu)勢?！蓖醭M一步解釋說，“以前，在工廠層級做應(yīng)用程序開發(fā)，其中應(yīng)用到的控制邏輯，無論是加熱還是旋轉(zhuǎn)運動速度等，其邏輯規(guī)則都是專家根據(jù)自己的經(jīng)驗及理解來定義。但是人所能處理的事務(wù)維度會有相應(yīng)限制，如果緯度輸入的元素越來越多，那么人定義規(guī)則在某種意義上存在很大的挑戰(zhàn)。如今在應(yīng)用中引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)，由機器本身利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對邏輯中隱藏的規(guī)則進行分析和推演，并計算出相應(yīng)的新規(guī)則?？刂频臏蚀_率和精度得到了很大提升?！?/span>

王超介紹說，目前，西門子提供不同類型的人工智能和邊緣計算產(chǎn)品及創(chuàng)新解決方案，如全新SIMATIC S7-1500 TM NPU模塊可無縫集成到SIMATIC自動化系統(tǒng)中，實現(xiàn)人工智能算法和PLC邏輯的簡便、經(jīng)濟融合，從而在基于人工智能的機器上，使用 SIMATIC 實現(xiàn)低成本應(yīng)用。S7-1500 TM NPU模塊配有高性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速處理芯片，可實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高效處理。該模塊特別適合應(yīng)用在現(xiàn)場層機器以及要求可靠、快速和確定性決策的工業(yè)場景。

“在全集成自動化環(huán)境下，這些拓展了新應(yīng)用的產(chǎn)品，可提供涵蓋從現(xiàn)場層、控制器層、邊緣層直至云端的可擴展智能解決方案，并可根據(jù)應(yīng)用環(huán)境和目標應(yīng)用按需調(diào)整。讓生產(chǎn)變得簡化，讓企業(yè)切實獲得數(shù)字化紅利?！蓖醭f。

工業(yè)人工智能+邊緣計算——1+1>2

單人工智能與工業(yè)自動化的融合已為工廠生產(chǎn)帶來了明顯助益，若是將工業(yè)邊緣計算和工業(yè)人工智能進一步融合，又將產(chǎn)生什么樣的效果？

“毋庸置疑的是1+1可以大于2的效應(yīng)?！蓖醭瑢Υ顺浞挚隙ǎ硎?，西門子工業(yè)人工智能與邊緣計算的融合是相輔相成的優(yōu)勢疊加。融合之下，邊緣計算為人工智能模型算法的更新和迭代節(jié)省了很多操作成本；底層數(shù)據(jù)的獲取更加便捷直接，分析效率也得到提升；所有數(shù)據(jù)都在現(xiàn)場端本地低時延分析處理，更加安全可靠；開發(fā)新型人工智能應(yīng)用也越發(fā)簡單和輕松，這些優(yōu)勢可以大幅度提升現(xiàn)有的自動化程度，在車間層級更好地實現(xiàn)各種新型智能化應(yīng)用?！?/span>

王超的結(jié)論來自幾個成功的工廠實踐案例。西門子工業(yè)自動化產(chǎn)品（成都）有限公司（SEWC）發(fā)現(xiàn)，在印制電路板生產(chǎn)過程中，焊接工序環(huán)節(jié)會產(chǎn)生錫珠。為了保證質(zhì)量，SEWC配備了價格昂貴的自動化光學(xué)檢測系統(tǒng)來檢測，最終發(fā)現(xiàn)檢測結(jié)果有超過80%是“假錯”，為了避免由此產(chǎn)生不必要的成本浪費，SEWC需要投入大量的人力進行復(fù)檢?！拔覀兝霉I(yè)邊緣計算和工業(yè)人工智能將人工復(fù)檢臺替換掉，通過人工智能把‘假錯’甄別出來，最終，SWEC工廠降低了至少75%的人工復(fù)檢成本，同時不會產(chǎn)生缺陷的逃逸，實現(xiàn)了100%的質(zhì)量保障?！蓖醭f道。

除此之外，西門子已經(jīng)將人工智能技術(shù)成功應(yīng)用到汽車工業(yè)中。通過人工智能技術(shù)結(jié)合邊緣計算，能更加迅速地預(yù)測判斷焊接質(zhì)量是否達標。由此，焊裝生產(chǎn)線焊接自動化達到100%，實現(xiàn)了設(shè)備互聯(lián)互通，實時采集、監(jiān)控和分析焊接工藝數(shù)據(jù)。同時實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量智能檢測、預(yù)警并自動優(yōu)化，最終達到智能、高質(zhì)量、高效率生產(chǎn)。

“我們一直在思考工業(yè)未來，對工業(yè)邊緣計算和人工智能等技術(shù)融合進行探索，并在我們的產(chǎn)品線和解決方案中持續(xù)不斷地集成這些技術(shù)，以滿足未來自動化需求。我們相信，技術(shù)的融合集成將讓當(dāng)前最好的工業(yè)自動化變得更好?！毙l(wèi)岳歌總結(jié)道。(曹婷婷)