數(shù)字工廠成為現(xiàn)實(shí)：通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型走向成功

摘要

您對數(shù)字工廠的運(yùn)作方式感興趣？本文將數(shù)字工廠的工作原理與人體的運(yùn)作機(jī)制相類比，概述了數(shù)據(jù)作為數(shù)字工廠命脈的重要性。文中還探討了數(shù)字工廠如何通過智能邊緣洞察幫助提高制造工廠運(yùn)營效率。

簡介

數(shù)字工廠是基于數(shù)據(jù)運(yùn)行的系統(tǒng)，其中各組成要素協(xié)同工作，以優(yōu)化工廠車間的運(yùn)營效率。在某些方面，它可以與人體相類比。傳感器充當(dāng)眼睛和耳朵，使中央控制器（或大腦）能夠了解周圍環(huán)境。執(zhí)行器充當(dāng)肌肉，根據(jù)需要做出調(diào)整。工廠連接網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)于部署在全身的神經(jīng)系統(tǒng)，而皮膚則代表對數(shù)據(jù)保護(hù)至關(guān)重要的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)。

數(shù)字工廠的優(yōu)勢

在探討數(shù)字工廠的組成部分之前，我們首先概述一下其優(yōu)勢。數(shù)字工廠的優(yōu)勢主要體現(xiàn)為提高生產(chǎn)力，進(jìn)而促使制造業(yè)格局發(fā)生變革。來自數(shù)字工廠生態(tài)系統(tǒng)的新見解有助于為實(shí)時決策提供信息。因此，產(chǎn)品質(zhì)量得到改善，整體運(yùn)營效率更高，最終實(shí)現(xiàn)更加可持續(xù)的生產(chǎn)流程。工業(yè)部門消耗的能源約占全球總能耗的50%，1對于以凈零排放為目標(biāo)的制造商來說，數(shù)字互聯(lián)工廠是這場變革的核心。除了可持續(xù)性優(yōu)勢之外，數(shù)字工廠還提供靈活性和實(shí)時配置能力，以快速響應(yīng)千變?nèi)f化的消費(fèi)者需求。例如，在醫(yī)療健康領(lǐng)域，人們對個性化醫(yī)療器械的需求日益增長，如根據(jù)患者個體的身體結(jié)構(gòu)量身定制的3D打印關(guān)節(jié)植入物等。隨著工廠設(shè)計(jì)變得更加模塊化，生產(chǎn)單元變得更小且適應(yīng)性更強(qiáng)，工作流程可以實(shí)時安排和更改，從而提升制造速度，并支持在歐洲和北美實(shí)施具有成本競爭力的本地生產(chǎn)流程。

圖1.數(shù)字工廠剖析

圖2.數(shù)字工廠的優(yōu)勢。

數(shù)據(jù)——數(shù)字工廠的命脈

源自全工廠多個來源的實(shí)時和非實(shí)時數(shù)據(jù)，必須在智能邊緣（產(chǎn)生數(shù)據(jù)的地方）進(jìn)行快速可靠的分析，并在中心層面進(jìn)行匯總，從而揭示整個工廠運(yùn)作的全貌。從這些數(shù)據(jù)得出的運(yùn)營洞察對于充分釋放工廠的全部運(yùn)行效率潛力至關(guān)重要。

傳感器——數(shù)字工廠的“耳目”

工廠需要部署更多傳感器并通過各種檢測（例如溫度、壓力、流量、接近度和振動）來獲取必要的數(shù)據(jù)。為了持續(xù)感知、測量、解讀工廠資產(chǎn)，工廠需要精密測量和檢測技術(shù)。IO-Link?技術(shù)使傳感器變得智能化。壓力傳感器可在本地判斷壓力是否超過所需閾值，因此只需要向控制器提供單比特的布爾型變量（是或否），它只代表一位數(shù)據(jù)，而不是表示實(shí)際壓力測量結(jié)果的完整數(shù)字值。本地化決策可節(jié)省通信和處理時間，實(shí)現(xiàn)高效的分布式控制。

執(zhí)行器——數(shù)字工廠的肌肉

執(zhí)行器通常是數(shù)字工廠的無名英雄，相當(dāng)于人體中的肌肉，對于完成工作至關(guān)重要。執(zhí)行器用于控制閥門、活塞和其他機(jī)械裝置。它們可以準(zhǔn)確控制流體的流動，確保將正確數(shù)量的物料輸送到流程的每個部分。

傳感器和執(zhí)行器都需要耐受應(yīng)用的環(huán)境條件。工廠環(huán)境很惡劣，存在高溫、電磁(EMC)輻射、電源電壓瞬態(tài)尖峰、機(jī)械振動等等。對于這些邊緣檢測和驅(qū)動系統(tǒng)，電力傳輸是另一個關(guān)鍵考慮因素。隨著傳感器和執(zhí)行器越來越小，對電力傳輸?shù)男阅芤笠苍絹碓礁撸瑫r信號采集的精度和質(zhì)量也不斷提高。這就需要高效、低噪聲、小尺寸的電源管理解決方案。對于空間通常受限的設(shè)計(jì)而言，這種解決方案至關(guān)重要。如果沒有適合特定檢測要求的必要電源技術(shù)，就無法實(shí)現(xiàn)數(shù)字工廠的實(shí)時可配置優(yōu)勢。

圖3.現(xiàn)代數(shù)字工廠的構(gòu)建模塊

邊緣智能和中央智能——數(shù)字工廠的大腦

鑒于數(shù)字工廠要求邊緣設(shè)備具有更多功能和更高水平的智能，設(shè)備本身必須進(jìn)行更多的計(jì)算和分析，以實(shí)現(xiàn)本地化決策。為了實(shí)現(xiàn)這種邊緣自主性，需要本地人工智能(AI)/機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)引擎、低功耗加速器、更大的內(nèi)存和處理能力。傳感器融合是另一種類型的邊緣智能，其中來自多個不同類型傳感器的數(shù)據(jù)可以同步結(jié)合以呈現(xiàn)更準(zhǔn)確的測量結(jié)果——這是使用任何單個傳感器所不能實(shí)現(xiàn)的。借助新型高精度和高帶寬ADC，單個傳感器前端可用于監(jiān)控多個傳感器元件，從而節(jié)省空間和功耗。AI微控制器技術(shù)使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以超低功耗運(yùn)行，而低功耗發(fā)射器可以增強(qiáng)遠(yuǎn)程加工廠（通常是智能工廠的延伸）的診斷能力。

圖4.通過智能傳感器實(shí)現(xiàn)邊緣自主

連接——數(shù)字工廠的神經(jīng)系統(tǒng)

雖然邊緣設(shè)備具有自主性，但對于制造商來說，要從大量可用數(shù)據(jù)中提取有價值且能提高生產(chǎn)力的洞察信息，傳輸、分析這些數(shù)據(jù)并將其與工廠內(nèi)現(xiàn)有信息流合并的能力至關(guān)重要。這需要低延遲、有時限、低功耗、穩(wěn)健的工業(yè)連接技術(shù)。10BASE-T1L是一種以太網(wǎng)物理層標(biāo)準(zhǔn)(IEEE 802.3cg-2019)，旨在通過與現(xiàn)場設(shè)備（傳感器和執(zhí)行器）建立無縫以太網(wǎng)連接來顯著提高工廠運(yùn)營效率，變革過程自動化行業(yè)。

圖5.數(shù)字工廠內(nèi)的IT/OT融合

在當(dāng)今的工廠中，信息技術(shù)(IT)網(wǎng)絡(luò)部署在辦公室/企業(yè)層級。IT網(wǎng)絡(luò)傳統(tǒng)上關(guān)注數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)應(yīng)用程序等事務(wù)。這些都很重要，但通常不像工廠車間的數(shù)據(jù)交換那樣對時間要求非?？量?。在工廠車間運(yùn)行生產(chǎn)線的網(wǎng)絡(luò)稱為運(yùn)營技術(shù)(OT)控制網(wǎng)絡(luò)。在這種控制網(wǎng)絡(luò)中，可能存在多個不同的生產(chǎn)單元或機(jī)器，它們相互通信的能力通常有限。數(shù)字工廠中的IT/OT網(wǎng)絡(luò)融合概念改變了這一切。它提供一個統(tǒng)一的工廠網(wǎng)絡(luò)，所有設(shè)備、機(jī)器和機(jī)器人都連接在網(wǎng)絡(luò)中或進(jìn)行互連，并使用相同的語言。每個IP可尋址設(shè)備都能實(shí)時或近乎實(shí)時地通信，并且可以獨(dú)立于網(wǎng)絡(luò)上的其他設(shè)備進(jìn)行配置。這種融合數(shù)字工廠網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵支持技術(shù)包括：工業(yè)以太網(wǎng)、時間敏感網(wǎng)絡(luò)(TSN)、Ethernet-APL（高級物理層）和IO-Link。所有設(shè)備都使用相同的第2層語言，因此現(xiàn)在可以使用相同的控制和網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)來控制網(wǎng)絡(luò)的IT和OT部分，同時不會影響運(yùn)營網(wǎng)絡(luò)的時間敏感流量。時間關(guān)鍵型流量和非時間關(guān)鍵型流量都很龐大，要求升級網(wǎng)絡(luò)以增加帶寬，確保無延遲的數(shù)據(jù)傳輸，這對于提高制造工廠的產(chǎn)品質(zhì)量和運(yùn)營效率至關(guān)重要。OT和IT的融合釋放出幾乎無限的擴(kuò)展機(jī)會。

網(wǎng)絡(luò)安全——保護(hù)可信數(shù)字工廠數(shù)據(jù)的皮膚層

隨著互聯(lián)互通程度的提高，智能工廠環(huán)境將人員、技術(shù)、流程和知識產(chǎn)權(quán)暴露于網(wǎng)絡(luò)威脅之下，因此需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全保護(hù)。為了應(yīng)對安全挑戰(zhàn)，數(shù)字工廠亟需發(fā)展安全引導(dǎo)、安全軟件更新、安全傳輸認(rèn)證和硬件信任根等功能。保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全的一個基本方面是對嘗試連接到網(wǎng)絡(luò)的每個新設(shè)備進(jìn)行身份驗(yàn)證。這包括先檢查該設(shè)備是否是正品，只有是正品才授權(quán)與之進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)事務(wù)處理。與設(shè)備身份驗(yàn)證一樣，安全引導(dǎo)也是必須具備的，以確?，F(xiàn)場設(shè)備僅執(zhí)行來自可信來源的軟件，并采用公鑰加密技術(shù)來驗(yàn)證固件的數(shù)字簽名。

目前有哪些技術(shù)解決方案可用？

一直以來，ADI公司以其創(chuàng)新的精密技術(shù)而受到重視，這些技術(shù)可用于檢測、測量、準(zhǔn)確控制整個工廠的設(shè)備。ADI公司還擁有豐富的工業(yè)連接和電源產(chǎn)品組合，以及包括AI專業(yè)知識在內(nèi)的其他數(shù)字能力。這些技術(shù)和領(lǐng)域?qū)ｉL可以幫助將數(shù)字工廠的愿景變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

• 低帶寬、多通道Σ-Δ ADC（如AD4130 系列）集成了完整的模擬前端電路，可輕松連接多種類型的傳感器。傳感器得以與高級診斷功能融合，以支持本地化故障檢測和快速決策。

• 低功耗10BASE-T1L ADIN1110 MAC-PHY和配套的ADIN1100 PHY支持向無縫連接現(xiàn)場設(shè)備過渡，并通過1.7公里的單對以太網(wǎng)電纜將以太網(wǎng)APL一直延伸到過程智能邊緣。

• 在網(wǎng)絡(luò)安全方面，基于硬件的交鑰匙解決方案使客戶能夠輕松地將數(shù)據(jù)安全性集成到其產(chǎn)品中。 DS28S60 和MAXQ1065 是超低功耗安全集成電路(IC)，即使在功耗和計(jì)算資源極其受限的設(shè)計(jì)中也能實(shí)現(xiàn)公鑰加密。

• MAX78000 AI微控制器讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以超低功耗運(yùn)行，提供來自邊緣AI的可操作洞察。         

數(shù)字工廠普及之路

行業(yè)調(diào)查顯示，85%的公司在過去2至3年加速推進(jìn)其制造工廠的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。3然而，全面實(shí)施數(shù)字化工廠尚未成為常態(tài)。由領(lǐng)先制造商組成的世界經(jīng)濟(jì)論壇全球燈塔網(wǎng)絡(luò)，展示了數(shù)字化戰(zhàn)略和融入數(shù)字技術(shù)的運(yùn)營不僅能提升生產(chǎn)力，更為可持續(xù)和有利可圖的增長奠定了基礎(chǔ)。這些制造商運(yùn)用創(chuàng)新技術(shù)激發(fā)潛能，把生產(chǎn)力的提升轉(zhuǎn)化為實(shí)際收益。這些技術(shù)提高了效率，進(jìn)而產(chǎn)生了對環(huán)境有利的結(jié)果。這既提高了生產(chǎn)效率，又增強(qiáng)了可持續(xù)性，實(shí)現(xiàn)了生態(tài)和經(jīng)濟(jì)效益的雙贏。

結(jié)語：讓數(shù)字工廠成為現(xiàn)實(shí)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷加速，工廠面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。新技術(shù)是提高效率的關(guān)鍵，但實(shí)施這些技術(shù)可能很復(fù)雜，需要慎重規(guī)劃和執(zhí)行。要實(shí)現(xiàn)優(yōu)化運(yùn)營，充分提升效率，與擁有深厚行業(yè)專長的合作伙伴密切合作至關(guān)重要。這種合作是打造未來更強(qiáng)大、更靈活的數(shù)字工廠的核心。

參考文獻(xiàn)

1“工業(yè)領(lǐng)域能源消耗”。美國能源信息署，2016年。

2 Maurice O’Brien和Volker Goller?！巴ㄟ^ 10BASE-T1L 連接實(shí)現(xiàn)無縫現(xiàn)場以太網(wǎng)”。ADI公司。

3 Janet Foutty?！皵?shù)字化轉(zhuǎn)型如何在充滿挑戰(zhàn)的環(huán)境中 實(shí)現(xiàn)敏捷性和韌性”。Deloitte Insights，2021年4月。

（來源：ADI公司，作者：Tracey Johnson，高級營銷經(jīng)理；Margaret Naughton，營銷工程師）