工业4.0已经走了很长一段路。向智能制造的旅程仍在继续，但近年来真正有所作为的是物联网(IoT)的起飞和问世人工智能(AI)解决方案。在这里，值得一提的是，2012年，通用电气(General Electric)创造了“工业互联网”一词，意为智能连接多种工业设备，以创建可监视，收集，交换，分析和提供有价值的见解的系统。最终，工业4.0和工业互联网的概念开始融合，最终达到了工业IoT或IIoT。无论是所谓的工业4.0还是工业物联网，其根本目标都是在蒸汽机，传送带和信息技术(IT)借助尖端电子技术的帮助下实现第四次工业革命。它将制造和过程自动化提升到一个全新的水平，明天的工厂将建立包括传感器，执行器和控制系统的连接系统，所有这些系统都通过Internet协议(IP)通过不同类型的网络链接在一起。图1：工业4.0标志着数字化转型的新高度。
诸如故障检测和分类之类的AI应用程序的集成也推动了工业4.0的发展。物联网和人工智能技术的结合改变了工程师在生产环境中管理数据，传播信息和做出实时决策的方式。机器学习算法和基于机器人的过程处理的使用可以进一步节省成本和工时，从而进一步优化现代制造。在纽约斯克内克塔迪的通用电气工厂可以看到工业4.0的实际体现。钠镍电池制造工厂已安装了10,000多个传感器，分布在180,000平方英尺的制造空间中。所有这些传感器都通过高速以太网连接。这使我们进入了工业4.0设计的基本组成部分之一：相连的传感器。通过有线或无线链路连接的传感器构成了Industry 4.0或IIoT系统的骨干。传感器传送到云的机器数据可以优化制造，预测故障，安排维护计划并自动补充库存。工业4.0领域传感器的新功能是本地化和通信的融合，以创建精确的室内定位系统。这使工厂可以实时监控工具并管理工人的使用情况，以提高装配线的效率，安全性和质量控制。这些高精度和位置感知系统使用智能无线传感器解决方案。以智能驾驶室为例，传感器供应商博世与CAB Concept Cluster(CCC)合作开发了智能驾驶室 。它在农用车辆中集成了摄像头和无人机，并将它们变成了现场连接的控制中心。图2：除了智能制造之外，“工业4.0”倡议正在扩展到其他领域，例如互联农业。图片：CAB Concept Cluster)
该解决方案为农民提供了由摄像机无人机拍摄并随后在云中进行处理的作物状况的详细图片。摄像机无人机还可以执行物体识别，以警告农民有关鹿等活动障碍的信息。此外，农民可以执行特定功能，例如根据天气或土壤条件调整喷嘴设置。博世还声称通过记录气缸的运动，夹具的周期时间以及制造过程中的温度和压力水平，提高了其在德国布莱卡赫工厂的ABS / ESP制动系统制造的生产率。从RFID标签收集的数据将传递到海量数据库，该数据库以数字方式绘制内部货物流图。半导体器件是工业4.0和IIoT设计中的另一个关键要素。其中包括用于边缘计算的处理器，用于数据存储的存储器，数据转换器以及用于遥感和云平台链接的有线或无线连接芯片。一个示例是德州仪器(TI)的 Sitara AM6x处理器系列，该系列支持用于工厂自动化，电机驱动器和网格基础设施的千兆位工业通信子系统。这些处理器围绕单个网络上的以太网和实时数据流量的融合而构建。它们支持多种协议，包括时间敏感网络(TSN)，EtherCAT，以太网/ IP和PROFINET图3：Sitara AM6548多协议处理器的框图，该处理器为工业连接标准(如TSN)提供千兆位吞吐量。这款支持TSN的处理器集成了基于Arm Cortex-R5F的双核微控制器(MCU)子系统，该子系统可在可选的锁步模式下运行，并支持针对片上存储器和外部双数据的错误校正码(ECC)保护。速率(DDR)内存。这些功能使处理器能够提高安全性，并降低可编程逻辑控制器(PLC)和多轴电机驱动器等应用程序的系统级复杂性。工业4.0平台对高性能PLC的要求越来越高，并辅以安全连接和人机界面(HMI)。PLC也必须缩小外形尺寸和过程价值链，同时增加I / O通道(模拟和数字)的数量。这些PLC将需要支持新的I / O协议，例如 IO-Link。此外，功能强大的片上系统(SoC)解决方案的出现使数字孪生的创建成为可能，数字孪生将虚拟世界和物理世界配对，并创建了将工业制造的所有步骤映射并链接在一起的数据池。这些网络物理系统创建了物理世界的虚拟副本，从而使监视物理过程的成本更低，效率更高。在工业4.0的愿景中，通过端到端传感器解决方案和服务在生产现场复兴。它促进了更明智的决策，提高了运营效率，提高了产量，提高了工程效率并极大地提高了业务绩效。随着物联网传感器，大数据和AI应用程序可用性的加速，工业4.0的现实终于开始向前发展。根据Gartner Inc.的报告，2018年，该领域的物联网设备超过60亿，到2022年，这一数字预计将增长到200亿以上。未来的工厂将通过功能更强大的处理节点，更自动化的生产流程以及能够近乎实时地处理和分析大量工厂数据的更智能的数据分析工具，在稳步稳定地发展。成为现实，一次提供一个物联网传感器解决方案。
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