工业物联网、人工智能如何帮助面向未来的制造成为现实

工业物联网(IIoT)为未来的工厂奠定了基础——一个智能、互联的工厂，随时准备适应任何工业可能给它带来的挑战。工业物联网需要一种新的思维方式、新的技术投资、信息技术(IT)和运营技术(OT)之间的合作、对数据的信任和对人工智能(AI)的信任，人工智能将汇总、分析数据，然后对数据采取行动。

工业物联网要求很多，但承诺更多。承诺更高的效率和生产力，更敏捷和灵活性，提高整体设备效率和投资回报率(ROI)，提高产品质量，减少浪费和降低成本。它始于一种联系。

的汽车原始设备制造商已经接入了工业4.0有一段时间了。制造业的其他企业，尤其是占制造业绝大部分的中小型制造商，将需要更长的时间才能上线。但这终将发生。由此产生的见解将帮助工厂更快地做出决策，比以往任何时候都更有信心。

从远程监控和预见性维护对于可预测的质量和虚拟调试，每个制造商现在都可以采取一些步骤来确保您的工厂不受未来的影响。利用正确的数据，从小处着手，聪明地思考。

连通性和正确的数据

技术领导者，比如ABB公司。正在为数字化转型照亮道路。

“连接和数据获取是未来制造业的关键推动因素，”ABB汽车、机器人和离散自动化业务数字与创新业务线全球主管Václav Švub表示，“我们看到越来越多的公司拥有明确的数字化之旅。他们希望成为数据驱动型公司。两三年前，每个人都在纠结这个问题，数字化对我来说意味着什么?现在，我们正在放缓从试点和poc向实际项目的转变，这些项目已经证明了好处。”

Švub来自IT领域。他曾是ABB东欧ERP系统SAP团队的负责人，后来转到业务部门，负责数字化和未来工厂的计划。

他说，在采用适应性制造或自主生产的数据驱动型公司普及之前，我们还有很长的路要走。他看到了人工智能在孤岛上的应用，但规模较小。预测性维护和质量预测在这里，但它仍然是孤立的，它不是在整个生产线或整个工厂的顶部运行。

Švub表示:“制造商必须明白，没有万能的解决方案可以普遍适用于所有公司。”“你必须利用数字化并从中受益，这在很大程度上取决于你现在所处的位置以及你想要实现的目标。有些公司试图一次性将所有东西数字化。但最好把它分成更小的步骤，处理更简单的任务。在转向更复杂的事情或规模更大的项目之前，先从容易实现的目标开始。”

ABB汽车全球装配集团经理帕特里克•马修斯(Patrick Matthews)表示，梳理所有数据并提取出能够做出有意义决策的特定片段可能是一项挑战。然而，这是必须的。

“你必须退后一步，决定你将如何处理这些数据，”他说。“你怎么分析它?”谁来分析它?你能做一个算法或应用程序来分析它吗?因为在一天结束的时候，我们的客户真正想要的是生产更多的零件，用更少的人力来完成非附加值的任务，以降低成本。这是他们的终极目标。数据收集非常庞大，但关键是要收集正确的数据。”

马修斯提出了深入研究制造过程以获取正确数据的理由。

“有时你必须从你没有想到的地方捕捉数据。例如，我们多年来一直在做的车轴制造过程非常复杂。当客户有问题时，我们可以派一个人到工厂，他只看一下流程的几个部分，就能很快地分析出发生了什么。”“我们想做的是让机器自动纠正自己。这就是我们现在要进入的阶段。

“现在我们可以把它提升到另一个层次，通过添加一个摄像头来模拟这家伙如何看待某些部分来解决问题。有些数据是您纯粹运行机器所需要的，但可能还需要一个子集，甚至是不同级别的数据来进行下一步。关键是要收集正确的数据，理解这些数据，然后开始应用可以分析这些数据的应用程序，为我们的客户创造有意义的改变。”

制造业数字化应用解决方案

其中一个数字化应用解决方案是机器人三维质量检测(3DQI)系统。这种3D计量解决方案使用连接工业物联网、配备传感器的机器人和深度学习算法，在在线和离线检测单元上对制造零件进行自动质量控制。该系统使用3D白光光学传感器，每次拍摄扫描数百万个点，快速记录并将高度详细的几何和表面数据与数字CAD模型进行比较。实时处理全面的数据分析，允许对生产工艺变化进行快速反馈。数字记录支持可追溯性，并使用户能够调整其流程以防止故障并提高整体质量和生产力。

3D检测系统是ABB Ability系列工业物联网解决方案的一部分，该解决方案利用连接、数据分析和人工智能来实现更好的决策。在大流行期间，这个平台远程连接解决方案帮助制造商保持运营活跃。

RobotStudio是ABB的模拟和离线编程软件，可用于虚拟调试和运行数字双在虚拟环境中的生产线。RobotStudio在产品生命周期的所有阶段都很有用，有助于在不中断生产的情况下离线引入和编程新产品和变种。

Švub表示:“每个季度，我们都会为RobotStudio添加新功能。”“去年，我们提高了虚拟调试的能力。我们集成了更多的标准协议，所以你可以通过OPC UA连接到你的设备，到你的PLC，包括物理的和虚拟的。你不仅可以将机器人的数据返回到RobotStudio，还可以通过OPC UA(一种跨平台、开源的数据交换标准)运行其他设备。这意味着你能够模拟、测试和验证机器人细胞或机器人生产线的完整行为。

“特别是现在，由于疫情和旅行问题，我们看到越来越多的公司推动我们做虚拟调试。这是一个很好的解决方案，能够远程连接，而不是一直让我们的工程师在世界各地移动。我们看到这一趋势正在增长，客户更愿意在这些虚拟环境中运行工厂验收测试(fat)，因为他们开始信任这些技术。”

这种信任对未来的创新非常重要。对于Švub来说，为未来做好准备意味着数字化。

“我们不仅会从机器人那里收集数据，还会从流程中收集数据。这将为客户提供更多的价值。例如，我们正在与我们的一个客户进行试点，从机器人焊接过程中收集数据，并预测焊缝的质量。将从焊接单元、机器人、PLC和焊枪或焊接源收集数据。还可以通过监测卷帘门的状况来收集更多的数据，顺便说一下，这对我们的客户来说是相当棘手的。

“首先收集数据，然后在此基础上构建增值应用程序。我们相信这是我们在数字化生态系统中的角色，帮助企业了解如何应用这些数字技术和流程。”

智能传感器

演示如何应用工业物联网技术是一位自称自动化布道者的激情所在。他不停地谈论它的好处，即使从三万英尺的高空．

Will Healy III，美洲市场经理巴鲁夫在美国，数字化的到来越快越好。“自2012年以来，我一直在做演讲，它们过去被称为，‘你需要把更多的东西放到以太网上。“这基本上是对工业物联网采取行动的呼吁。只是当时还没有一个名字。”

巴鲁夫是一家成立于20世纪20年代的德国第四代家族企业，提供传感器、RFID设备、软件、视觉摄像机和工业网络产品。希利做了一个有趣的比较。

希利说:“用人体作类比，巴鲁夫就是感觉和神经系统。”“我们不是大脑，也不是肌肉的输出。我们在帮忙从机器上收集数据。我们帮助你获得分析所需的数据。”

网络是工业物联网技术的神经系统。没有这种连接什么都不会发生。对于中小型企业来说，数字化转型可能令人生畏。在资本限制和整个行业人才储备不断萎缩的情况下，这种情况尤其明显。希利提供了一些建议。

“如果我是一家中小型公司，我会从寻找当地的集成商和自动化分销商开始，他们可以帮助我使用我已经安装的技术实施工业物联网。或者联系你现有设备的供应商。他们可能有可用的套餐。我对拥有工业物联网功能的机器数量感到惊讶，这些机器只需要打开就可以了。”

他说，与真正了解这项技术的人合作是有帮助的。他们可以帮助你发展你的业务规模，你永远无法独自完成。

“我看到一些非常酷的公司开始提供自动化即服务robots-as-a-service．这允许人们使用运营资金将自动化引入他们的工厂，然后随着时间的推移证明自动化的合理性。这样他们就能负担得起更多的自动化。这是一个真正强大的工具。”

IO-Link的未来

如今市场上有许多智能的、支持iiot的传感器，它不需要大量的投资或先进的技术知识就可以开始。

“对于中小型公司来说，首先要做的是状态监测。它是如此平易近人和可以理解，”希利说。”状态监测取机器的一部分并监视它的不同状态。

“振动是一个非常强大的故障预指示器。还有温度。我们有一个螺栓状态监测传感器。它可以监测X、Y和Z三个轴的振动，还可以监测温度和湿度。

想想在你的工厂里，什么设备是如此重要，如果它发生故障，它将关闭你的生产。你们工厂备件交货期长的关键是什么?机器的哪些部分最有可能出现故障?哪些部分如果失败了，将是灾难性的?这台机器对公司的成功有多重要?

“如果你有一台冲压机，你是一个金属制造商，你所做的一切都是基于那台冲压机，如果它坏了，没有人能做任何工作。也许是激光切割机或者喷水机。状态监测是为了减少那些计划外的停机时间。”

Healy举了一个汽车结构一级供应商的例子，该供应商采用机器人焊接操作。当你进行焊接时，就会产生废气，这些废气需要被清除。

“他们有一个中央通风擦洗风扇。在这些烟雾中，有焊接过程中产生的微小金属颗粒，随着时间的推移，这些颗粒会在风扇叶片上积聚。”“这会导致风扇失去平衡，然后他们必须对风扇进行维护。这可能是一个大问题，并造成大量的停机时间。进入风扇内部清洗叶片也是很危险的。

“如果风扇坏了，他们就不能焊接了。汽车行业的停机时间每分钟花费数万美元。风扇上有多个传感器。一个在风扇上，两个在轴承上，一个在电机上。他们不是在闹着玩。他们想要该系统中所有振动的非常详细的资料。”

最基本的状态监控系统检查条件变量是否在阈值范围内，并在PLC上创建警报，如果超过阈值，则发送文本消息或电子邮件。

希利说:“然后你可以利用这些数据进行预测性维护或其他类型的分析和人工智能类型的项目。“如果你已经有了自动化，那么添加状态监测等功能的门槛就非常低。如果你没有这样的人才，那么你就必须开始寻找来自第三方的‘黑盒子’或云解决方案。”

更多关于这些“黑盒”的内容将在稍后讨论。首先，希利为中小型制造商提供了更多的建议，以确保他们的业务经得起未来的考验。在选择自动化组件时，他建议你明智地选择。

不要选择你能买到的“最便宜，最简单的东西”。考虑一下总拥有成本。你想让这个设备或系统在5年或10年后做什么?多买一些你当时需要的东西。为将来的成功做好准备。

希利说:“当你选择设备，特别是传感器时，如果你选择智能传感器，你不仅能得到开关，还能得到更多关于机器功能、工艺质量和工艺过程的诊断信息。”“通过选择智能传感器和使用IO-Link等开放标准，您可以获得更多关于流程的信息。”

通用、智能、简单且适合iiot，这就是IO-Link，用于连接数字传感器和执行器的工业通信网络标准。

从智能气动阀门到夹具，超过300家供应商(其中许多是A3成员)提供使用IO-Link的智能技术。Healy强调了互操作性和IO-Link等标准的重要性，这些标准使制造商和机器制造商更容易实施新的、面向未来的技术。

数据分析提供可操作的见解

如果巴鲁夫代表感官输入和神经系统，那么大脑在哪里处理所有数据并使其有意义?希利建议我们去看看像MachineMetrics这样的公司。

“为了从你的机器上收集数据，你可以买一个小黑盒，把它固定在你的机器上。然后，所有的人工智能、所有的聚合和任何分析都可以被处理，并提供报告，帮助你做出更好的决策。”

在这种情况下，“黑匣子”实际上是绿色的，它是一个边缘设备，只是工业数据平台的一部分，背后有很多人的智慧。MachineMetrics自2015年成立以来发展迅速。第二轮创业公司获得了2000万美元的投资由自动化测试设备和工业自动化巨头Teradyne领导，Teradyne是A3白金供应商Universal Robots和移动工业机器人(MiR)的母公司。

总部位于马萨诸塞州的MachineMetrics公司首席执行官兼联合创始人Bill Bither表示:“我们通过连接到工厂网络或机器本身的边缘设备，让制造商可以轻松地从他们的设备中获取数据。“我们将连接到传感器，比如巴鲁夫传感器，或者直接从机器的控制中提取数据。然后我们会自动把它转换成一个公共的数据结构，这样所有的机器，即使你可能有很多不同类型的机器，基本上都说同一种语言。从那里，我们提供工具来分析数据，从中产生见解。对于更多更简单的见解，如了解您的机器的容量和吞吐量，这都是开箱即用MachineMetrics工业数据平台．

“但我们也允许客户自己丰富数据。这就是你可以根据你所从事的制造类型进行配置的地方。我们可以提供一个完整的工作流自动化工具，允许您构建工作流来自动化机器周围的流程。你还可以将这些数据传输到其他工厂系统，比如生产系统和维护系统。”

这家初创公司有一个完整的数据科学团队，研究如何捕获正确的数据，并显示可操作的见解，例如切削刀具磨损。

“在金属切割机上，这些工具经常磨损。他们会开始制造报废的零件，或者他们会坏掉。我们已经能够丰富这些数据，以便我们的客户能够了解何时需要更改他们的工具。一旦数据被语境化，他们就可以使用我们的平台进行定制分析。”

MachineMetrics在计算机数控(CNC)领域崭露头角，但后来扩展到所有离散制造业。服务的行业包括汽车、医疗器械、重工业和航空航天。工业数据平台以软件即服务(SaaS)的形式提供，可按年订阅。这包括所有的支持，客户成功团队的访问和软件升级。工业物联网的力量意味着随时随地的访问。

比瑟说:“它是基于云的，所以你可以在任何地方访问这些数据，只要你经过了身份验证。”“高频计算是在边缘完成的，但随后数据被发送到云平台，在那里你可以从其他地方获取上下文。

“你可以运行报告，看看过去三年发生了什么。处理过程存储在云中。它建立在AWS(亚马逊网络服务)上。只有我们的客户才能以安全的方式访问这些数据，他们还可以控制发送到云端的数据。”

比瑟说它是即插即用的:“我们有开箱即用的应用程序，可以帮助我们的客户立即创造价值。例如，只要他们连接他们的机器，他们就可以配置一个工作流，如果机器停机超过一定的时间或遇到特定的警报条件，该工作流将发送通知。所有这些都是自助服务。”

真正有趣的是高级分析。还记得那些数据科学家吗?

“先进的算法使我们能够比你所看到的更深入一些，比如尝试模仿经验丰富的操作员，他们可以听到机器出了问题。你可以在算法中模拟它，本质上是人工智能，然后大规模部署。这就是我们正在做的事情，让数据可访问，然后在这些情况下提供模拟人类的工具，”比瑟说。

该公司在2020年进行了自己的基准测试研究，由MachineMetrics客户选择参与，以汇总他们连接的所有机器的利用率数据。结果显示令人惊讶的平均机器利用率仅为24%。比瑟说，这远远低于客户的预期。

“没有可见性，你就无法做出积极的改变。通过MachineMetrics，我们可以实时了解您的设备所发生的一切。这样，您就可以继续改进流程，并最终实现更多的自动化。这就是我们的使命。我们正在打造的是自动工厂的操作系统。”

自主生产在望

实时自适应控制还有很长的路要走，但像这样的先进技术可以实现它。

Švub表示:“一旦你试图转向自主生产，你就必须相信这项技术。”“这意味着机器将自行调整行为，而不需要任何人工输入。”

当我们朝着未来工厂迈出下一步时，这种信任将非常重要。

Tanya M. Anandan是特约编辑先进自动化协会(A3)是CFE Media的内容合作伙伴。这篇文章原载于A3网站．由网页内容经理克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程， CFE媒体与技术，cvavra@cfemedia.com．

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