工业4.0:发展与增长

关键的外卖

• 驾驶到工业4.0的关键。
• 预测性维护为系统效率和整体操作提供了巨大的好处。
• 工业4.0在现代设备和系统中的存在。

工业4.0为操作员提供了新的抽象和控制级别

工业的好坏取决于它对其所受制于的系统的控制和复杂程度。技术支持生产的持续增长和发展，但这种增长模式不是简单的线性增长。就像有机体断断续续的进化一样，一些技术变革对旧的生产模式的破坏如此之大，以至于它们成为了新的蓝图，直到下一个不可避免的更新。纵观人类近代史，工业规模和效率的巨大进步都是在工业革命的这些阶段实现的。

现在，工业正处于悬崖边缘:随着计算机、数字化和快速通信的涌现，现代生产开始出现新的方法，以获取最大的性能。第四次工业革命被称为工业4.0，它关注的是数据及其在推动系统效率方面的核心作用。

理解工业4.0的动机

工业4.0代表了物联网(IoT)和传感器数据与自动化之间蓬勃发展的相互作用的顶峰。因此，沟通为王，一个设计能更好地集成不同的内部和外部系统，整体产品的性能就越好。

工业4.0的实现值得注意的是，它旨在利用设备随时存在的海量数据流，以改进可操作的决策。就硬件而言，这可能意味着有限的部分修订，因为开发人员可以通过引入新的通信途径利用现有组件实现新功能。在全球半导体制造业吃紧之际，这是一个特别有吸引力的提议，可以帮助减轻等待时间和采购方面的压力。

虽然对于第四次迭代还没有公认的定义，但是行业共识集中在一些关键因素上:

• 自动化-虽然人类的监督绝不能被忽视，但任何工业过程的目标都是一个能够检查和调节其操作以达到最大效率的系统。即使是具有多个输入的相对复杂的问题，也可以快速分析和解决，而不需要操作员对许多标准化流程进行干预。虽然这种形式的优化可能看起来并不令人震惊，但这是自动化可以处理的解决方案的总广度:近年来复杂性已经上升到足够高的水平，可以进入设计阶段。设计自动化从复杂的电路板和芯片组中挤出额外的效率，并结合适当数量的计算能力，可以在比没有辅助的设计师或设计团队更短的时间内实现这些目标。
• 数据驱动的基础设施工业4.0并不寻求技术革命，而是充分利用目前未充分利用或完全忽视的潜在信息。过程可以自我调节-内部生成的数据成为标志，表明理想的操作条件或磨损和故障的早期迹象。操作员或系统管理员需要高级解释，但决策(覆盖)可以取决于执行任务的设备，这有助于减少操作过程中的错误。如果实现得当，系统就会关闭，并为管理人员提供额外的抽象级别。当系统确实需要监督和维护时，传感器数据可以快速指导操作人员，使他们更容易发现问题或问题，减少系统的不利因素。
• 系统透明-智能传感器直接或间接通过网络继电器实时响应变化的系统参数，以实现效率最大化。由于控制水平的提高，该系统可以自主地或通过操作员在更细粒度的级别上对变化做出反应。

预测维护平衡效率与维护

预测性维护是工业4.0的一个重要基础，因为它比计划维护更容易诊断潜在的故障模式;后者是根据制造商提供的疲劳和压力周期等指标制定计划的，而前者则是如此直接实时分析指标以确定什么时候是故障的初始阶段。这种系统的好处是多方面的:

• 效率-被动维护只能在发生故障后更换部件，这可能导致大系统内与发生故障的部件接触或接近的其他部件进一步损坏。故障本身可能以多种方式发生，如果系统发展到这种程度，可能会在一段不确定的时间内中断作业，同时可能对附近的操作人员造成安全隐患。长期的解决方案是有计划的维护:有一定的基础零件预计使用多长时间，可以在发生故障前更换部件。除了减少任何系统损坏的可能性之外，这还确保维护是一个有计划的事件，可以进行处理。这无疑是一个重大的改进——尽早更换和修复比太晚更换和修复更好——但在部件的使用寿命结束之前更换部件会产生新的、更低的效率。预测性维护可以识别早期和后期维修之间的最佳点，更重要的是，提供对系统底层性能的直接洞察。有了这些诊断参数，作业者可以进一步进行微调，最终提高性能。
• 减少停机时间-虽然停机时间是效率的一部分，但必须承认停机时间带来了巨大的财务和后勤挑战。生产停机通常发生在定期维护计划中;因此，减少维护的发生或频率有助于优化生产。关键是灵活性——操作人员、楼层经理和其他参与制造过程的人员可以不受固定时间表的约束，而是制定例行或紧急维护，以最大化正常运行时间并提高价值。
• 测量方便-重型机械可能会在难以到达或观察到的区域进行更换。在旧的设计中，简单地检查设备的状态可能需要关闭系统，因为操作人员的安全。使用安装的传感器数据可以直接通信状态，提供了以尽可能少的侵入性方式永久分析系统数据的能力。这种状态跟踪的方法还为系统的远程监控打开了大门，它分散了维护的诊断部分，并允许那些协助或监督操作人员间接地进行这些工作。

先进的可视化技术与预测性维护密切相关

日常工业4.0的例子和使用

工业4.0，或者至少是它的原则，已经在各种行业中被广泛采用。这可能并不令人惊讶——对广泛自动化、数据分析和其他类似主题的需求为许多试图最大化系统效率的行业提供了直接的机会。

全自动汽车

也许最面向消费者的例子是全自动汽车。虽然计算机视觉已经取得了重大进展，但它还没有完全做好大规模采用的准备。然而，这项工作的一个附带好处是在车辆上发现了一系列新的安全功能。许多自主传感器和功能直接与一种机载微控制器制造技术覆盖核心车辆指令。变道和漂移传感器可以增加额外的可见度，而自动制动可以防止因分心驾驶或交通突然变化而导致的事故。这个硬件实现的核心是控制器区域网络(CAN)总线标准它可以以汽车运输所需的可观速度有效地对各种信息进行分类。虽然CAN总线体系结构已经使用了第四个十年，但传感器提供覆盖性安全级别的想法与工业4.0设计非常一致。

人工智能

人工智能是另一个曾经似乎只存在于科幻小说中的时髦技术话题。人工智能已被应用于多个行业和学科，以更有效地完善自动化系统。计算机接受学习模型的训练，学习模型教会它们如何识别特定的数据集;为了确定学习模型的有效性，新数据的已知或未知值被用作评估。这机器学习方法它是许多可用的启发式模型之一，包括概率或搜索/决策树，跨越人工智能设计中使用的多个交叉数学领域。随着人工智能总体实现的增长以及它所解决的问题的复杂性，设计将需要增强的工业4.0网络的通信和计算资源的能力，以进一步发展该技术。

工业物联网

工业4.0的最大受益者可能出现在制造业部门，因为工厂为他们的操作配备了新设备，配有通过智能传感器进行通信和跟踪性能的能力。这种工业物联网(IIoT)构成了智能制造的核心，系统级控制将其覆盖范围扩展到更精细的可调整级别。这种激励是巨大的:工业物联网系统可以跟踪和通信基本指标，这与跨专用网络的集成相结合，为运营商形成了一个新的自动化水平。系统的数字双胞胎，功能类似于操作系统中的虚拟机，允许在不中断设备正常运行时间的情况下对生成的数据进行性能试验。总而言之，操作人员和系统都将从系统的智能实现中获益，该系统具有实时的适应性，可以处理运行波动，从而最大化和提高性能。

看看智能制造的工业4.0实施反馈循环

工业4.0的好处是引人注目的，但实现快速、智能和有能力的电子系统对设计师来说将是一个挑战。这些设计将需要包括控制系统性能的所有方面，同时仍然是轻计算的，以促进沿网络的快速通信。这种类型的设备可以利用的Cadence套件PCB设计和分析软件产品驱动的设计与他们负责领导的系统一样强大和高效。当需要将电路原理图转换为现实时，OrCAD PCB设计是一个一站式，功能丰富的开发环境，配备处理复杂的和不同的行业的现代PCB设计。