边缘计算、人工智能、电力自动化创新

边缘计算和人工智能(AI)正在帮助推进工业计算和机器学习，以增加工厂应用。自20世纪70年代工业自动化技术的快速发展和计算机技术的发展以来，新技术不断地推动可编程逻辑控制器(PLC)、可编程自动化控制器(PAC)、工业PC (IPC)、分布式控制系统(DCS)和过程控制系统(PCS)的能力不断提高。

在21世纪，技术发展的步伐似乎正在放缓。更难以看到重大技术创新和颠覆性产品的诞生，这可能会让一些人怀疑自动化技术是否已经达到了发展的“天花板”?

然而，随着边缘计算和人工智能的兴起，自动化技术似乎找到了未来的发展方向。越来越多的自动化制造商加入到边缘计算和人工智能技术的产品开发和实际应用中。边缘计算和人工智能会给自动化带来什么变化?

边缘计算，云计算的优势

工业边缘计算将云的优势带到领域层面。在过去，在没有边缘计算之前，在工厂级别开发和维护相关应用程序的成本非常高。边缘计算平台允许工程师开发低成本、更新的应用程序，如车间数据分析和质量预测。边缘计算还弥合了传统操作技术(OT)和信息技术(IT)之间的差距，并整合了两者的优势。

人工智能推进机器优化

人工智能给工业自动化带来了什么好处?在工厂层面，通过人工智能应用，可以提高运营效率和准确性，使执行更简单、更高效。在过去，人们根据对机械和物理规则的理解编写控制逻辑程序。限制随着复杂性的增加而增加。如果引入机器学习(ML)和深度学习方法，可以自动推导和分析隐藏规则，并计算最优响应。

边缘计算和人工智能应用可以产生“双刃剑”的杰出价值。人工智能模型需要不断迭代和升级，边缘计算可以支持分布和迭代。工业边缘计算形成了很好的数据采集能力;收集的数据也可以提供给AI。人工智能内边计算可以保证大量数据在局部推导，减少敏感数据泄露。通过后端开发机制，AI应用可以借助高级开发框架进行分布式开发。人工智能和边缘计算相互支持，1+1>2。

行业自动化人工智能、ML实例

在过去的两年中，许多自动化产品支持边缘计算。

研华科技目前正在推动边缘计算控制器，它执行传统的逻辑控制和运动控制，并独立运行一个桌面操作系统(OS)。高级语言编程、音视频处理和运行时应用程序可以在IPC上实现，并连接到云。

西门子在四月份发布了WinCC统一人机界面;人机界面(HMI)可以运行应用程序和进行边缘计算。

在人工智能自动化应用中，越来越多的产品正在涌现。

2019年，罗克韦尔自动化发布了ControlLogix控制器的AI模块LogixAI，在PLC上实现AI。

今年，西门子为S7-1500控制器发布了神经网络计算单元TM NPU，可以基于神经网络在现场层面分析和推导相关数据。

在Beckhoff Automation最新的TwinCAT3平台上，集成了TF380x机器学习推理引擎和TF381x神经网络推理引擎。

各种机器学习模型，如MathWorks的Matlab和谷歌Brain Team的TensorFlow开源软件都可以导入控制器进行人工智能分析。

工业边缘计算，工业人工智能

将人工智能与自动机器、认知工程和前沿技术相结合，可以提高自动化效率，改善工业的未来。目前，工业优势计算和工业人工智能将加大自动化创新力度。

石史执行主编,控制工程,中国．由内容经理马克·t·霍斯克编辑，控制工程， CFE Media, mhoske@cfemedia.com。

关键词:工业边缘计算，人工智能

工业边缘计算人工智能(AI)有助于自动化创新和效率。

自动化供应商包括边缘计算和人工智能在内的最新产品。

考虑一下这个

怎么能人工智能边缘计算可以帮助你的工业应用吗?