新一代控制系统技术促进解决方案

关键字 过程控制和高级过程控制 通信 嵌入式控制 多变量传感器 无线通信 栏: 复杂的问题需要复杂的解决方案

可编程逻辑控制器的发明者、企业家迪克•莫利(Dick Morley)表示:“美国人在发明和记录他们的发明如何工作方面做得非常出色，但他们往往把这些发明束之高，转而去发明新东西。”

支持这一宣言的是美国国家航空航天局(NASA)在理念和任务目标上的改变。

NASA正通过采用“有技术时购买，必要时制造”的理念，与工业界建立更紧密的联系。以这一理念为跳板，NASA的任务目标已经从发明和扩展技术转变为基于科学的技术任务。NASA不断地问:“每个任务将如何改善人类的生活?”

如果20世纪是发明大量技术的世纪，那么21世纪，至少在前十年左右，需要把这些技术用于改善我们的家庭和工作生活。

呆伯特(Dilbert)的创作者斯科特·亚当斯(Scott Adams)在短暂的严肃时刻说:“我相信，未来100年将带来看待现有事物的新方式，而不是寻找新的事物。”

这对一个漫画家来说是相当敏锐的，或者其他任何人都是如此。我们有能力找到看待现有事物的新方法，这将重塑21世纪的工厂。

一种新的看待方式

灵活、拉扯、敏捷、需求驱动和更快被用来描述21世纪成功所必需的生产要求。优秀的公司所做的就是能够顺利地接受转变的范式，其余的则坚持和希望。

在了解如何将这些新的、不断变化的客户需求注入现有生产设施的过程中，许多公司痛苦地意识到，他们的生产线和流程是多么“专一”。只生产一两种产品的设施不够灵活，无法满足未来客户的需求。

在保留现有市场的同时，需要开拓新市场的公司可能需要让制造业离客户更近，例如R.R. Donnelly & Son公司的Flint Ink(印刷)，通用汽车公司的Delco电子，以及通用塑料公司的Air Liquide(氧气)。

流程也需要重新思考和重新部署，可能会像NACCO材料处理集团公司(NMHG, Danville, Ill.)在过去几年所完成的那样。

NMHG有两条装配线，用于生产7000到13500磅的海斯特和耶鲁叉车。随着客户要求提高质量、缩短交货时间、改善人体工程学和性能，是时候重新开始了。

仔细的评估建议NMHG采用基于需求的流程制造原则和技术，重新思考如何在一条生产线上组装22个型号，超过1500个选项。

今天，一辆叉车驶离NMHG的丹维尔。，生产线每17分钟一次。减少了在制品、原材料库存和从开始到完成装配的时间;质量提高了。NMHG重新思考了他们需要做什么，如何成为一个灵活、敏捷、需求驱动的叉车生产商，然后就这样做了。

看看nmhg制造的叉车，海斯特和耶鲁的品牌是突出的。

通常，品牌识别，尤其是在消费品中，是客户忠诚度的关键。已经有品牌公司和合同生产公司。在未来，每一种都将会有更多。

品牌公司将包括可口可乐、雪佛兰、宝洁、美赞臣、福特、百事可乐和高露洁。合同生产公司将不太为人所知，但它们最需要灵活、敏捷、基于需求的生产设施，为客户提供最好的价值——不一定是最低的成本。

Dick Morley说:“当顾客说他们想要低价时，他们往往是错的。他们想要的是价值。低成本会让每个人都开Yugo，但我们没有。最佳价值包括拥有成本、质量和交付能力。”

质量是价值主张方程的关键。到2005年，合同制造商将对第二、第三和第四梯队的供应商提出六西格玛质量要求，而在不可靠或不存在控制和自动化系统的情况下，这是很难实现的。

作为第二、第三或第四梯队的供应商，要实现盈利是很困难的。控制和自动化设备供应商希望提高其产品在这一市场上的价值，必须采用NASA“购买技术而不是发明技术”的理念。

这意味着从医学、电信、金融和商业领域“借用”技术，并明智地集成这些技术，以提高控制和自动化设备的价值。

拥有成熟技术来改变控制和自动化系统设计的竞技场包括:

• 通信;

• 传感器;

• 智能家电(IA)硅芯片;而且

• 的计算机技术。

通信技术

通信技术正在经历巨大的技术进步。15年前，只有虚构的卡通人物和电影中的间谍英雄才拥有无线个人通信设备。不到10年前，无线技术意味着微波、卫星、无线电或电视信号。今天，世界上近20%的人口定期使用某种形式的无线通信，专家预测，到2005年，这一数字将翻一番。

通讯技术，在我们的个人生活中如此突出，也在改变着工厂的景观。为了满足敏捷、灵活的制造需求，与传感器和控制设备之间使用短距离无线通信的趋势将会增加。

例如，客户的要求可能要求生产线重新安排其装配站和输送机到不同的配置。由于每个装配站和输送段都是模块化设计的，并配备了无线通信设备，因此重新配置生产线并满足新需求是可行的，而无需在周末大量重新布线。或者，拥有无管道批处理设施的食品生产商使用自动引导车辆将加工容器从加工站移动到加工站，需要无线通信来持续监测内容的完整性，而不管容器位置如何。

无线定位系统已经存在。未来，这些系统将像员工徽章一样嵌入信用卡中，当员工“签到”工作时就会激活。如果发生危险事件，紧急救援人员将能够在每个员工到达指定的集合站之前说明他们的行踪。在检测员工的位置和移动方向上节省的时间可能是生与死的区别。同样的技术允许跟踪生产现场内的油罐车和/或便携式原料和成品容器的位置和移动。

传感器技术

21世纪的科学事实可能最终会像科幻小说一样，像《星际迷航》一样——像相位器、传送器和全息甲板，但不是在早期。最初几年将没有那么戏剧化。

我们可以期待的是晶圆技术的突破性改进和传感器的缩小。这些趋势将加快以前只有实验室和专业分析仪器才能实现的在线测量精度。此外，我们可以期待制造业和加工行业采用为医疗诊断开发的非侵入式传感器技术。

能够识别空气中特定化学物质的传感器技术已经存在，可以作为员工身份牌的一部分。美国宇航局已经开发了基于雷达的传感器，以识别空气中的特定化学物质，他们已经改进了测量土壤中溶解的水/溶质物质的方法。当与工业电子相结合并有效地大规模生产时，像气体探测器和火灾探测器这样常见的产品将会出现。这类新技术将改善在线测量，以监测烟囱排放、穿过围栏的物质以及油罐场和装卸站下的土壤含量。

智能(智能)发射器已经出现好几年了，但大多数仍然有相当低的智商(智商);那些高智商的人发现很难找到同样聪明的合作伙伴。在未来，由于传感器的改进，发射器的智商将会提高。例如，自适应传感器将更适合在线使用。自适应传感器使用多种方法(即颜色、气味、声音、模式等)来识别一个组件或变量。“嗅觉”敏感膜技术已经存在，当嗅觉技术与神经网络技术相结合时，就有可能复制经验丰富的葡萄酒商、酿酒大师或香水艺术家训练有素的鼻子。

另一种提高发射机智商的方法是将缓慢移动的测量(即温度)与预测算法结合起来，以加快响应时间。例如，通常需要几分钟才能达到最终值95%的批量温度可以在输入步进变化后的最初几秒钟内预测出来。在高度准确的情况下，知道一个缓慢移动的变量将在哪里趋于平稳，将改变闭环控制的实现方式，优化能源使用，消除超调，并提高产品质量和可重复性。

传感器，传统上被视为附加组件，正在被增强，小型化，并嵌入到制造和/或加工对象中(即，电机，泵，阀门，热交换器，压缩机，搅拌器，输送机等)。嵌入式传感器趋势将在未来几年加速发展，每个物体的智商都将显著提高。例如，“现成的”压缩机会主动提供有关温度、振动、噪声、启动和运行扭矩、压缩效率、环和轴承磨损等在线信息。具有更高智商的嵌入式传感器和变送器将使预测性维护和资产管理的实现变得容易。

智能电器(IA)

智能家电(IA)硅芯片——一项正在为商业和住宅用途开发的技术——将在21世纪的控制和自动化系统中找到它的方式。

飞利浦、索尼、微软、英特尔和惠普等公司押下重金，认为IA芯片将应用于所有商用和家用电器。(网络电视是第一代IA。)

IA芯片小到一片阿司匹林，价格不到10美元，可以用来把任何设备变成一个独立的网络服务器，可以无线通信或通过现有的铜线与其他IAs通信。今天，我们在收音机时钟上设置唤醒时间，设置恒温器唤醒时间和温度，设置安全系统，在咖啡壶上设置开启时间。IA时钟无线电可以设置一次，并与其他住宅IA设备协作完成相同的事情，甚至更多。

想象一下，在一个加油站、自动售货机、洗车设备、公用事业仪表、安全设备和收银机都包含IA芯片的便利市场。互联网技术使企业对企业、供应链交易成为可能，例如价格变化、自动售货机的补充库存请求、公用事业的使用以及服务公司对制冷和洗车设备内部健康状况的监控。它可以而且将会使用超值定价的硅芯片和现有的通信技术来实现。

“大不了!怀疑论者喊道。

这是一件大事，将被大量应用于自动化和控制。IA背后的概念允许专注于解决方案的交付，而不是技术。这就是plc(可编程逻辑控制器)和专有dcs(分布式控制系统)的美妙之处，只有技术人员才关心操作系统或通信协议是什么，它只需要工作即可。“开放”设备的引入以解决业务问题为代价，将我们的注意力转移到技术上。

当系统使用开放设备组装时，使系统工作的责任转移到用户身上。使用开放设备组装的系统导致许多用户了解更多关于操作系统、通信协议、硬件和软件兼容性(或不)以及系统升级的知识，而不是他们真正想知道的。IA技术使我们更接近两全其美。

还记得之前提到的NASA在理念上的改变吗，即要求每项任务都必须改善人类的生活?最终，ia硅可以在地球上或地球以外的任何地方提供增强的健康和医疗诊断。

例如，最近在南极洲的一个科学小组的一名医生在她的乳房上发现了一个肿块。她利用无线通信发送医疗信息，与同事们进行了磋商，他们确认她患有乳腺癌。治疗开始后，她被撤离。

几乎任何人都可以安全使用的具有足够机载智商(智商)的心脏除颤器已经存在，价格约为3000美元。

大规模生产廉价的IA硅技术，能够连接并允许机器对机器协作，而无需担心操作系统和通信堆栈，因此必然会进入包括控制和自动化系统在内的其他行业。

计算技术

可扩展的控制和自动化系统大约在五年前开始出现，但可扩展对不同的人意味着不同的东西。流程工程师将可伸缩等同于可变大小的数据库和/或I/O子系统。在计算机技术领域，可扩展系统的根源可以追溯到IBM和Cray等公司创建的超级计算机。可扩展的超级计算机首先意味着多处理器(并行处理)，一台超级计算机可以在一个机箱中托管一个到数百个计算机处理单元(cpu)。今天，可扩展意味着使用分布在多个计算机机箱中的cpu，并与高速通信(分布式并行处理)连接。

并行处理的性能是惊人的。例如，1996年英特尔开始开发美国能源部的超级计算机，使用9000个微处理器和262 gb内存，实现每秒1.8万亿次浮点运算(1万亿次浮点运算是每秒1万亿次浮点运算)，比奔腾处理器快1万多倍。

控制和自动化系统可能在几年内不需要1.8万亿次浮点运算的性能，但操作需求驱动的制造流程增加了复杂性，减少了可用的决策时间。

微软首席执行官比尔·盖茨在他的书《商业@思维的速度》中描述了为什么以及如何创建一个企业级的、技术驱动的“数字神经系统”，使企业能够对意想不到的“机遇”做出反应。

并行处理和分布式并行处理是实现盖茨以思维速度开展业务的愿景的关键。

对分布式并行处理有利的车间面积是比较的实时应用程序设计，计划的，以及实际预测质量和产量的生产模型。质量和吞吐量预测与自适应规划和调度(APS)模型共享信息，APS模型与运营商和专家系统协作，提出提高生产率和质量的行动建议。已实现的变更迫使进行新的模型分析、新的预测和新的行动建议。勇敢者中的勇敢者将闭合闭环，实现自动化、高质量、基于需求的生产。

在APS模型中评估大量看似不相关的变量并产生有意义的结果所必需的复杂非线性数学计算已经存在，并被用于预测天气、军事部队移动、投资市场、指纹和水泥卡车交付时间表(见复杂的问题需要复杂的解决方案）.

Built-for-purpose解决方案

未来控制和自动化系统的一个模型是掌上电脑、蜂窝个人通信器和麦金塔的iMac。每一个都是开箱即用的现成解决方案。用户可以自由选择操作系统软件、通信协议、应用软件等;到2005年，控制和自动化系统将广泛地(有人说现在是这样)由结合IA和其他技术的专用设备组装而成。

例如，在前面描述的压缩机示例的基础上，制造商开发了一个BFP，除了收集嵌入式传感器信息外，还提供预启动、启动、运行和关闭压缩机的软件逻辑。压缩机的用户界面通过网络浏览器。或者，拥有发酵专利技术的公司可以提供专门设计的容器，容器、阀门和电机中嵌入传感器，以及收集和管理传感器信息的BFP，并将专有的发酵控制策略作为准备运行的解决方案。

每个BFP解决方案都将集成到业务数字神经系统中，并支持使用可扩展标记语言(eXtensible Markup Language, XML)在计划、调度和生产领域之间进行与供应商无关的数据交换。

XML是一种元语言(一种描述其他语言的语言)，它描述一类XML文档并部分描述它们的行为。XML已完全国际化，适用于欧洲和亚洲语言，旨在满足特定于行业的Web内容提供者的独立于媒体的文档发布。例如，ISA的SP-95企业/控制集成委员会正在定义一个XML库，以方便在车间控制和自动化系统与企业业务系统之间传递信息。尽管XML听起来像一个数据库管理系统，而且存在相似之处，但是XML专家坚持认为XML不具备数据库的特性和能力。

科技为改善我们的商业和个人生活提供了潜力，并有助于实现我们拥有更多闲暇时间的承诺，但前提是我们愿意以一种新的方式看待现有事物。

复杂的问题需要复杂的解决方案

想象一下你:

企业生产的产品有很多变化;

客户每隔几天就会搬家;

由于政府监管机构、天气、资金短缺和/或客户计划不良，几乎没有提前通知，交付可能会暂停或改变;

客户希望在一小时的窗口内交付特定种类的产品;

产量从每天20卡车增加到每天300卡车;

送货需要在墨西哥城的街道上高效穿梭;而且

你的工作是安排产品交付。

你的头疼吗?这就是Cemex Concretos(墨西哥墨西哥城)的调度员每天所做的事情。

Cemex是一家市值超过30亿美元的水泥和混凝土公司，四年多来一直在使用全球定位技术、战略定位重新配方地点和复杂性理论调度软件来安排客户的交货时间。在最初四年的使用中，Cemex移动设备的生产率提高了30%，设备维护成本和燃料消耗下降，最重要的是，客户可以在承诺的送货时间30分钟内收到他们所订购的东西。

复杂性理论应用非线性数学来预测似乎不可预测的事情，并帮助:

花旗集团(Citicorp)在动荡的市场中管理外汇和股票交易风险;

约翰迪尔(John Deere)计划生产超过150万款独特的车型;而且

通用电气公司(Evandale, O.)重新设计喷气发动机。

可编程逻辑控制器的发明者和将复杂性理论应用于制造业的倡导者Dick Morley说:“复杂性理论与我们所学的知识背道而驰，但当人们愿意敞开心扉，将复杂性理论添加到他们的知识库中时，巨大的红利是可能的。”

通用汽车(General Motors)卡车制造部门利用莫利将复杂性理论应用于喷漆车间的调度，并实现了每年节省100万美元的喷漆成本。三年后，通用汽车升级了喷漆机器人，但该公司的复杂性理论拥护者不再存在，基于复杂性理论预测计算的调度软件也没有包括在升级中;这让复杂性理论的支持者感到失望。

通用汽车放弃了喷漆车间调度解决方案，这让那些支持并使其发挥作用的人感到失望，但这表明，当复杂的解决方案在没有长期支持承诺的情况下开发和实施时，通常会发生什么。许多被开发出来并被誉为提高生产力的软件应用程序在一两年后就停止使用了，因为“没有人知道它是如何工作的”。

复杂性理论和其他预测计算可以帮助许多制造商提高生产率，降低成本，增加利润，但前提是:

执行管理层愿意建立并持续鼓励跨领域沟通与合作的环境;

信息系统和操作人员愿意学习、尝试和支持解决老问题的新方法;而且

解决方案集成商有能力并且愿意让客户参与解决方案的实现，只有在客户承认所获得的好处值得努力维护之后，他们才会离开。

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