伴隨新一輪科技革命和傳統產(chǎn)業(yè)變革深入發(fā)展，人工智能（AI）、邊緣計算、開(kāi)放自動(dòng)化等技術(shù)的創(chuàng )新應用快速涌現在整個(gè)產(chǎn)業(yè)的方方面面，并呈加速融合之勢，“持續性顛覆”成為當下全球制造業(yè)面臨的“新常態(tài)”。

 

 

事實(shí)上，這些關(guān)鍵技術(shù)帶來(lái)的將不僅僅是“顛覆”，還將幫助企業(yè)實(shí)現新的生產(chǎn)力和競爭力目標。具體而言：

 

• AI技術(shù)和機器學(xué)習（ML）算法，可幫助企業(yè)實(shí)現增強的實(shí)時(shí)數據分析、更準確的預測，并大限度減少產(chǎn)品缺陷等問(wèn)題。在A(yíng)I技術(shù)賦能下，易于發(fā)生人為錯誤的重復性任務(wù)得以輕松實(shí)現自動(dòng)化，通過(guò)AI技術(shù)學(xué)習生產(chǎn)模式和行為，可以幫助員工更快、更高效地管理產(chǎn)出，使其能夠將更多精力用于創(chuàng )新以及解決更為復雜的問(wèn)題。例如，制造企業(yè)可通過(guò)AI技術(shù)評估工廠(chǎng)設備狀況并預測佳維護時(shí)間，從而減少意外停機時(shí)間。
• 邊緣計算，意味著(zhù)由位于不同地理空間的分布式計算設備組成網(wǎng)絡(luò )，網(wǎng)絡(luò )中的設備雖然能夠連接到云，但并不完全依賴(lài)云服務(wù)，即將計算和數據存儲能力從傳統的云數據中心延伸到接近數據源和終端設備的邊緣位置。對于低延遲應用，集中式的云計算模型可能難以在特定時(shí)間內處理所有的遠程數據。因此，生產(chǎn)線(xiàn)上采集到的很多數據，將永遠不會(huì )傳輸至云端，而是會(huì )在網(wǎng)絡(luò )邊緣側進(jìn)行處理，進(jìn)而為眾多靠近機器設備側的用戶(hù)，提供靈活的計算、存儲和通訊。此外，對機器數據的即時(shí)訪(fǎng)問(wèn)，也將有助于推動(dòng)更快、更準確的生產(chǎn)決策。
• 開(kāi)放自動(dòng)化，是由基于IEC61499標準的“即插即用”自動(dòng)化軟件組件構成的系統，類(lèi)似于工業(yè)應用商店。開(kāi)放自動(dòng)化通過(guò)將軟件和硬件進(jìn)行解耦，創(chuàng )建可移植、可互操作、以軟件為中心的工業(yè)自動(dòng)化系統，為整個(gè)運營(yíng)生命周期帶來(lái)顯著(zhù)改善。

 

與此同時(shí)，三大技術(shù)的相互協(xié)同與融合創(chuàng )新，更將為制造企業(yè)帶來(lái)加倍的效益。以食品飲料行業(yè)為例，設想一下，在一臺能夠包裝各種美味巧克力的聯(lián)網(wǎng)包裝機生產(chǎn)場(chǎng)景中，如果未能將巧克力精確地放置在包裝盒中的正確位置，包裝盒將被拒收，需要手動(dòng)重新包裝，這樣就會(huì )影響產(chǎn)量和盈利能力。然而，將AI集成到機器設備中，便可通過(guò)算法來(lái)訓練攝像機區分包裝完好的巧克力與包裝不合格的巧克力，隨后使用附屬的邊緣計算設備對接下來(lái)的傳送帶路徑做出實(shí)時(shí)決策，機器變得更加自主，可以自行包裝并檢測其質(zhì)量，而無(wú)需人為干預。

 

對此，施耐德電氣以軟件為中心的EcoStruxure開(kāi)放自動(dòng)化平臺，可以幫助原始設備制造商（OEM）將AI和邊緣計算等技術(shù)能力集成到控制系統架構中，實(shí)現更加精簡(jiǎn)的機械設計，同時(shí)減少誤差、減少停機時(shí)間、提高生產(chǎn)力。EcoStruxure開(kāi)放自動(dòng)化平臺的事件驅動(dòng)特性，則使AI、邊緣計算和開(kāi)放自動(dòng)化等技術(shù)的融合應用事半功倍。

 

近年來(lái)，市場(chǎng)不確定性增加，制造企業(yè)需要對工藝流程和基礎設施進(jìn)行大量變革，以保持競爭力、應對所未有的勞動(dòng)力和供應鏈挑戰。而AI、邊緣計算、開(kāi)放自動(dòng)化等技術(shù)創(chuàng )新的大規模應用，無(wú)疑為企業(yè)應對復雜挑戰，邁向高效與可持續的未來(lái)工業(yè)提供了強大動(dòng)力。