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设备广泛联网才能体现IIOT真正的威力

2025China.cn   2017年07月03日

  当80%的设备真正实现联网的时候,你才能看到真正的物联网应用的威力。那时候被深度学习训练的机器会变得无比聪明,中国南部和和美国西海岸的草皮都会变成数据,机器会帮助人选择最优化的方案进行切割。——Brett Buger

美国国家仪器状态监测解决方案经理Brett Buger

 

  应用广泛的IIOT

  很多接触到IIOT的人都在问,如何去定义IIOT,到底设备联网后能为企业带来哪些利益?其实如果返回头去看过去的五年的话,每个国家都提出了不同的理论和想法,很多不同的见解。都属于探索阶段,概念很模糊。

  但现在工厂自动化(FA)领域的设备组装的管控,流程领域(PA)里的暖通,化工合成,废气处理等24小时运转设备的状态监测,轨道交通,桥梁和重工业大型设备方面的预维护。甚至包括NI推出的测试机台,ATE等都可以借助NI仪器的IIOT技术进行产品以及设备性能方面的提升,优化空间也都非常大。

  状态监测与预维护应用

  CNC机床在进行切削加工的时候,刀具如何作为消耗品如何维持一个较长的寿命。刀轨的路径有些时候难以控制,这时候就需要在切削的刀轨上做预测性维护。NI在这方面有一些仪器可以预防抖刀的发生,借助状态监控工具,可以增加刀头的寿命,优化切割效率,提高刀轨纹理,电机的寿命也会得到相应提高。

  在中国上银科技HIWIN也做过类似的送料轴监测实现了预维护方面的优化,用到了labVIEW和compactRIO,这样就可以在最佳的时间点进行配件的替换,非常方便也降低了维护的成本。

  晶元被切割后会被机器手臂快速将其进行摆放,但这时也是晶元非常脆弱的时期,NI在外部安装了震动传感器,和数据采集设备来监控这台设备的健康情况,这样除了保证设备的健康外,降低晶元损耗也是关键。

  在伦敦地铁,NI分布的安装大概30几个compactRIO,和300多个传感器来检测铁轨本身的寿命,还可以计算哪些时间里和哪些铁轨最容易被损坏,这样的主动预防的技术,可以降低很大的运营成本。因为在实际使用中很多铁轨是不用更换的,但是如果能够检测需要更换的那根铁轨,会给维护带来很大的效率提升。这样就可以去安排最佳的维护时间,和最优化的维护方式。

  以前割草机以人工为主,现在可以采用半人工,控制器方面采用compactRIO,除了能够控制马达外,cRIO可以连到外部的3g或4g的移动网络,让数据中心或指挥中心的专家给出前端操作人员建议。这其实也是典型的IT与OT的融合,系统是由Firefly来进行运营,NI则作为技术类专家进行支持。

  IIOT的神经——TSN网络

  在IIOT的网络实施方面,NI积极的推动TSN网络协议技术的普及,支持TSN的设备也在不断被开发出来,其实TSN并不是属于NI一家,是业界开放的协议。TSN也经常被用来和其他网络协议对比,其实没有必要说推动一个总线或者协议去代替另外一个,或者非要去强调哪一个更好。

  NI只关注技术本身,希望在TSN方面取得成功。现在已经有很多总线和以太网技术存在,也能做一些低延迟的控制,但是在控制网络中,可以想象一下,智能设备和控制系统,运动控制和机器人等,所有这些,在同一个分布式网络当中,可以同步所有的网络和设备,但是却不是影响整体的控制性能。不会让非控制命令影响控制命令的执行。再加上开放式的标准和低于100纳秒的延迟,这不是其他网络能够提供的,因此NI对这项技术非常激动。

  电机类的控制可以继续用EtherCAT,但是相机和控制器之间的网络就必要用到TSN,因为这是一个需要快速反应的桥接。TSN在新的机械设备和新的工厂的建设方面,是一个比较好的切入口。

  新型的工厂,新型的制造流程,这时TSN可以作为基础设施产品,为机器来提供更高速更良好的网络服务。

  边缘计算与IIOT应用的未来

  现在大部分的数据分析应用还是在云端,原因就是我们必须收纳这样的海量的数据才能建立出比较准确的模型,未来的话,这些模型和数据很可能再回边缘去计算,以提高整个系统的响应速度,也就会遇到边缘计算能力提升的问题。

  而NI对于边缘计算的看法分为硬件和软件两个方面。硬件方面需要一个高效能的处理装置,compactRIO就是这样的一个强有力的平台,NI也会对这个平台不断进行升级,当云端数据推向compactRIO的时候,它可以满足边缘运算的需要。软件方面除了labVIEW,NI还和PTC等公司进行不同的合作,来实现IIOT时代不同情况下具有想象力的应用。这所有的目的就是让复杂的任务更加简化。这也是NI对未来的边缘计算的一个看法。

  NI在应用方面现在展现的以状态监测和预维护为主,但其实这只是IIOT应用的一部分。传感器的融合就可以带来更加智能化的设备,当接入到远程服务后,就会展现出人工智能的能力,当80%的设备被联网的时候可能才会体会到物联网和AI结合的威力,届时大量采集的数据会触发的机器深度学习,机器学习可以帮助优化人的决策。

  比如在美国西海岸和中国南部的草的种类肯定不会一样,因为天气环境湿度这些生长因素也不一样。控制系统在不知不觉得学会了辨识,自动选择采用不同的解决方案,选择最适合环境的工作方式,这背后的主旋律其实就是算法的支持。一旦数据资料互通,IIOT的各种应用也会进入爆发期。NI也在朝着这个方向不停努力。

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标签:NI TSN IIOT 我要反馈 
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