为更深入的运营洞察做好准备

科技工会 20230718

  • 工业自动化
  • 能源管理系统
  • 机器学习算法

  如今,制造业正在通过数字工厂的新世界进行转型。无处不在的传感器和边缘连接正在产生大量的数据,为新的运营洞察力打开了大门。同时,模块化系统设计、本地化决策和智能传感等关键技术趋势正在成为数字化的关键推动力,使制造企业能够在推动关键业务目标的同时降低能源消耗。

  在重新设计可持续工业未来的过程中,我们可以期待看到以下五个关键趋势,它们将推动对硬件和软件边缘技术的新投资。

  能源管理:工厂的电气化和可再生能源等混合能源的使用,以减少对化石燃料的依赖,更有效地利用我们今天已经拥有的能源。例如,改造锅炉和熔炉,从化石燃料转向高温换热器。每次发生变化时,都需要新的控制和自动化设备,并且需要在锅炉内进行更好的监测和控制,以在其效率区域内运行。每台新设备都将配备更智能的传感器、处理平台和优化的机器学习(ML)算法,以实现实时监控,确保在其高效区域内运行。这推动了对更高处理功率的需求,同时保持了低功耗,使设备能够通过低电源运行,如电池或以太网单对电源。

  更多自动化:在整个工业领域,现在正在通过机器人技术和可配置系统部署更多的自动化,目的是提高生产力、质量并解决劳动力短缺问题。 更多的自动化设备意味着正在部署更多的硬件和软件技术。一个例子是从工厂车间边缘到云端的无缝配置和连接。独特的软件可配置模拟前端与用于直接 IP 寻址的数字连接技术相结合,正在为实时自动化控制创建灵活的连接网络。这使得真正的敏捷制造概念得以实现,从而实现快速配置并推动整体资产利用。

  数字化和智能化:企业需要部署更多的智能以实现本地化决策。工业自动化设备现在具有更多智能,可以根据工厂车间传感器网络的健康状况和状态动态响应实时操作条件。除了实现局部优化外,传感器网络还为集中式人工智能(AI)单元提供见解,这些单元可以识别制造瓶颈和故障点,并优化制造单元输出。这推动了对中央控制级别的AI/ML和更高能力处理技术的需求,以快速处理数据馈送。

  下一代工业技术:这解决了即将投入使用的新功能,以实现机器健康监测。一个例子是状况监测,即确保资产在其性能或效率最高的区域内运行,有助于最大限度地延长资产的使用寿命。例如,电机性能和实时提供负载剖面的运动见解,以确保通过电机故障分析进行异常检测的最高效率操作。

  安全性:随着工厂自动化网络的更多连接,对安全性的需求也随之而来。 这推动了对安全启动、软件更新、身份验证和信任根等功能的需求。信任根是一组相关的安全功能,它们将设备中的加密过程控制为一个很大程度上独立的计算单元。所有连接的工厂设备现在都需要一些安全元素,以防止它们被识别为系统网络中的漏洞。



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