IIoT工业4.0

现实世界中的物联网

工业物联网是人工智能(AI)、机器学习、增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、数字双胞胎、数字线程、大数据、分析、云计算和边缘计算等工业4.0和智能制造技术的支柱。

由约翰·克莱蒙斯 5月31日,2021年
礼貌:控制工程

学习目标

  • 工业物联网支持行业4.0和智能制造./li>
  • IIOT技术可能包括包括人工智能(AI),机器学习,增强现实(AR),虚拟现实(VR),数字双胞胎和数字线程。
  • 工业物联网还可以包括工业大数据、分析、云计算和边缘计算。

与关于行业4.0或智能制造的人交谈时,谈话将不可避免地进入工业互联网(IIOT)。IIOT已经变成了智能制造的几乎代名词,很多人都认为IIOR就是智能制造。

当然,这不是真的。人工智能(AI)、机器学习、增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、数字双胞胎、数字线程、大数据、分析、云计算和边缘计算等诸多技术正在推动智能制造的发展。

IIOT在智能制造解决方案中变得无处不在,因为它用作所有其他智能制造解决方案的骨干和基础。说IIOR是胶水并没有太远的是,胶水掌握了聪明的制造。这就是为什么。

实时通信支持M2M

作为骨干,IIOT有利于实时机器到机器(M2M)通信。这是智能制造的本质 - 智能机器在平面,同行环境中彼此通信,协调其活动,因为它们以完全自治方式执行制造过程。这也是智能制造的基本定义,IIOT骨架使尤其是智能制造成为可能。

作为这个主干功能的一部分,工业物联网还促进了传感器、设备、机器和控制器之间的通信——也就是说,基本上是工业物联网的任何一部分。工业物联网实时从所有这些不同的来源收集数据,并将数据提供给那些设备、控制器、系统和需要它的人。但即使在数据之外,工业物联网还收集数据的上下文,因此不仅有数据的完整图片,而且数据收集时发生了什么。

智能代理,人工智能制造

基于工业物联网的一个新兴解决方案是智能代理,它将这种通信、数据和数据上下文提升到一个新的层次。可以将智能代理看作包含数据和数据上下文的对象,其中混合了一些人工智能,它们根据IIoT中发生的事件自动行动和反应。有些人将智能代理称为智能对象或智能人工智能对象,但它们非常强大,将数据、数据上下文和人工智能结合在一起。

智能代理可能用于收集一些关键数据和数据上下文,并在发生特定事件时将其提供给另一个系统或人员。可以使用智能代理对事件作出反应,在事件发生时自动进行实时修正或调整。或者可以使用智能代理在事件发生之前采取行动,实时自主地进行调整,防止事件发生,保持制造过程平稳运行。

智能在边缘,工业边缘计算

边缘计算的想法已经存在很长时间了。边缘计算就是让数据、数据上下文和智能更接近需求。这是一个更接近更快的循环。为了实现这一点,工业物联网在任何需要的地方都支持边缘计算,并允许边缘设备访问更多的数据和数据上下文,以更智能的方式支持边缘设备。

某些边缘设备可能会收集云的数据和数据上下文,或者它们可能支持现有设备,计算机和控制器之间的更好的编排。其他边缘设备可能被设计为关闭事件的循环更靠近实际事件。但是所有这些边缘设备都可以通过IIOT。

IIOT还允许AI和机器学习部署在边缘设备中。这些设备可以采用各种不同的形状,并进行许多不同的东西。但是,因为IIOT提供数据和数据上下文,第一次可以实现EDGE AI。Edge AI的典型应用是机器学习和分析,目的是在非常接近机器或机器的实时预测和防止异常。所有可能通过IIT及其数据和数据上下文。

增强和虚拟现实:AR,VR用于制造业

增强现实和虚拟现实有时被认为是独立的应用程序,这与他们需要大量的数据甚至工作都没有意义。IIOT是数据收集骨干,实时为AR和VR解决方案实时提供大量数据和数据上下文,因此它们可以完成工作。没有数据,AR和VR都不工作。

物品识别、跟踪和追踪

项目识别在令人想到的每一个制造操作中都至关重要。它可能是条形码或射频识别(RFID)或各种其他技术中的一种。无论如何,识别产品,子产品,零件,组件,材料,工具和整个其他物品对制造至关重要。

一个身份本身可能并不足够。该标识所包含的所有信息也很关键——材料被标记的顺序;物品的来源;它接下来应该去的地方;产品在生产过程中存在或没有什么质量保证问题;等等。用物品从一端到另一端的数据和数据上下文来支持这种识别是工业物联网发挥作用的地方,也是使物品识别如此有价值的原因。

智能制造中的数字双胞胎

数字双胞胎正在成为智能制造领域的一项关键技术。物理上的孪生兄弟几乎可以是任何资产,基本上是任何可以实时产生数字数据流的东西。“数字孪生”的关键在于它与实体孪生相连接,从实体孪生相获取连续的实时数据流,并成为其数字副本。

数字双胞胎用于编排物理双胞胎,因此它与其余制造过程同步。它还用于优化物理双胞胎的效率,有效性和能力,以确保制造过程顺利流动,并提供它需要提供的东西。此外,它用于查看物理双内的内部工作,然后排除它以确保继续运行。数字双胞胎需要来自其物理对应物的大量实时数据。IIT提供此数据。

不要被智能制造和工业4.0所迷惑。它包括许多运营可能已经在使用的元素,如数字孪生、云、边缘计算、机器学习(ML)、人工智能(AI)、分析、工业大数据等。礼貌:控制工程

不要被智能制造和工业4.0所迷惑。它包括许多运营可能已经在使用的元素,如数字孪生、云、边缘计算、机器学习(ML)、人工智能(AI)、分析、工业大数据等。礼貌:控制工程

数字螺纹:需要的工厂地板信息

数字线程的概念已经存在一段时间。在智能制造中,通常被定义为用于创建数字双胞胎的数据流。但数字线程很多,远远超过那个。这一切都是关于让厂房的正确信息,将其组织成一张完整的图片,然后确保合适的人在合适的时间看到它。

数字线捕捉和记录所有发生在生产设施内的电子而不是纸上的事情。获取这些数据使分析制造操作、跟踪制造历史、支持过程和产品谱系成为可能。它还使有关制造操作的一切更容易管理,并支持历史分析、生产运行比较和黄金批量方法。

最终,数字线不仅仅是关于材料如何在制造过程中移动,而且还关于它们如何在过程中转变成最终产品。它收集有关材料和批次家谱的信息,以及制造产品的设备、劳动力和流程。这个转换过程就是制造业的全部,从来自数字线程的数据流中可以获得重要的业务价值。只有通过工业物联网才能实现数据的流动。

制造执行系统(MES)

制造执行系统(MES)已经存在很长时间了。虽然它们一直是关于制造操作的执行,但它们现在正在扩大和增长,更多地是协调和优化整个生产线和设施,甚至设施之间。

对于MES来执行这些编排和优化功能,它需要大量数据和数据上下文,实时所有。

工业物联网为MES提供实时数据和数据上下文,然后与来自企业资源计划(ERP)系统、质量管理体系(QMS)、产品生命周期管理(PLM)和各种其他来源的数据混合。所有这些都是为了创建一个完整的整体制造状态和目标的图片,以确定需要做出什么纠正来协调操作,以及需要做出的调整,以更好地优化操作。所有这些都只有通过工业物联网及其实时数据和数据上下文才能实现。

企业制造智能(EMI),仪表板

企业制造智能(EMI)通常以仪表盘的形式实现,是智能制造的核心原则之一。它为工厂的工作人员提供实时数据,让他们知道生产操作中发生了什么,他们在生产过程中处于什么位置,上下行发生了什么。它实时提供了制造操作的完整画面,包括生产、材料、订单、设备、状态、质量、库存、性能、吞吐量等数据。只有通过工业物联网才能实现实时数据。

分析:描述性、诊断性数据

Analytics是另一个智能制造核心宗旨,旨在让正确的数据获得需要它的人。很少有智能制造解决方案不包括某种类型的分析。包括最常见的分析是描述性和诊断,回答问题,“发生了什么?”“为什么会发生这种情况?”这些分析需要实时和历史的大量数据。这就是IIT进入的地方,提供与数据所需的数据的描述性和诊断分析。

还有更多的分析——还有预测性和规范性分析,这些分析旨在回答问题,“将会发生什么?”以及“我该怎么做?”这些分析需要更多的数据——特别是历史数据。如果没有工业物联网为智能制造提供数据和数据背景,这些分析是不可能的。

IIOT依赖:胶水,用于AI,ML,AR,VR等等

工业物联网已经成为智能制造的代名词。由于工业物联网,智能制造是智能的,而且有效。无论是AI、ML、AR、VR、数字双胞胎、数字线程、边缘计算或分析,它们都依赖于工业物联网。

这就是为什么IIOT在智能制造中变得无处不在。它是骨干和基础,持有智能制造。

约翰·克莱蒙斯是一位高级顾问Maverick Technologies罗克韦尔自动化公司。Maverick Technologies是CFE媒体内容合作伙伴。由Mark T. Hoske,Content Manager编辑,控制工程CFE媒体和技术mhoske@cfemedia.com.

关键词:工业互联网,智能制造

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约翰·克莱蒙斯
作者生物:约翰·克莱蒙斯(John Clemons)是Maverick Technologies的制造IT总监。