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工业融合的四大要素:物联网、云计算、数据分析和AI

2019-01-10

  实现产业融合所需的四个基本要素是:工业物联网(IIoT)、云计算数据分析和人工智能(AI)。

  很显然随着许多公司努力创建智能制造设施,提高制造产量和效率,同时降低运营成本,这一趋势正在广泛建立。

  这些智能工厂将通过4G / 5G网络提供实时通信,以使用基于Web的应用程序接收和确认订单。它们还提供必要的灵活性,通过利用强大的AI技术进行实时决策,利用从IIoT提供的大量智能制造机器,机器人和智能传感器收集的基于云的信息,进行实时决策。这听起来像是一个白日梦,但奥卡多科技集团等公司已将这种工业融合的愿景变为现实。

  想象一下,一个自动化的仓库设施,可以在几分钟内选择典型的50项订单,同时通过AI和机器学习管理库存组合和补货,以预测其50,000个项目的客户需求变化。虽然这是展示行业融合程度的一个很好的例子,但请考虑选择错误物品并将箱子误送给客户的影响。这种发生概率虽然很小,但一旦发生就是100%的影响。

  现在想象一下核电站的错误。例如:错误判断反应堆的冷却水位或打开/关闭油处理设备上的错误阀门。这可能导致核心损坏,导致辐射危害或将数百万加仑的油倾倒入水中。可以肯定地说,如果由AI算法控制的自动化系统做出错误决定,那么这些过程自动化示例中的赌注会更高。当前的挑战是实现更高水平的性能,即人工智能和决策是在实时和生产线的边缘完成的,可以监控设备并采取措施改善环境和人身安全。

  Metamaven的首席技术官Mariya Yao,她撰写了一篇名为“工业人工智能的4个独特挑战”的文章。在文章中,她比较了典型的AI与工业AI需求,概述了技术做出错误决策时的潜在后果。如果我们冒险采用One Step Beyond这一概念,那么支持这种级别的实时智能所需的技术需要一类新的灵活产品,这些产品提供实时信息以实现基于边缘的决策。

  自2014年以来,Maxim一直致力于为工业自动化领域的设计创新提供支持。Maxim的目标很简单,即为客户创建实现工业4.0(数字工厂)的途径,这是实现工作的核心。产业融合。这一过程的第一步需要缩小工业控制器的尺寸,以将控制装置移至生产线或加工厂的边缘。 Maxim在2014年的electronica上以微型可编程逻辑控制器(uPLC)技术演示平台和啤酒杯工厂的形式提供了该解决方案。这个uPLC平台展示了75多个IC协同工作,与2014年大约市场上的典型PLC相比,尺寸缩小了10倍,节能50%以上。

  2016年,Maxim推出了第二代工业自动化芯片组Pocket IO演示平台和足球工厂。该解决方案通过提供灵活性,展示了实现数字工厂的第二个关键要素,即提供灵活的制造能力,允许动态调整生产线。Pocket IO演示平台(如图2所示)使用28个IC提供完整的模拟和数字IO功能,运动控制和IO-Link智能传感器技术,将PLC占地面积再减少2.5倍至不到10立方英寸,同时实现另一个与uPLC平台相比,节电30%。

  实现工业融合的第三个关键数据分析,是利用IIoT工厂的强大功能。这一关键要素围绕监控工厂的健康状况和状态,因此可以根据访问实时信息动态做出决策,以确保优化吞吐量并最大限度地降低生产率,从而使工厂每年24/7/365天保持运行。 Maxim的第一代和第二代工业自动化芯片组加速了行业向工业融合的演进,我们的第三代工业自动化芯片组也承诺将通过释放IIoT的全部功能来延续这一传统。

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  Pocket IO平台使用AA / AAA电池可运行两小时,或使用磷酸锂铁充电电池运行至少八小时。