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工業控制未來將向綜合化智能化發展

來源:杭州東田工控  日期:2019-04-29

    在過去的一年里,工控行業迎來了眾多新鮮熱議,包含工業4.0、智能制造、數字化工廠等等,相比較于上一次工業革命來說,目前工廠的生產速度和效率至少提高了300%以上。

    發展至今,隨著工控技術的不斷成熟,PLC、變頻器、伺服電機、工控機、自動化軟件的不斷升級和優化,勢必會加速全球制造業自動化的進程,全球制造業格局架構將會發生質的改變。下面具體來看看吧!

    安全生產不容忽視

    每年4月28是世界安全生產與健康日,主要紀念死亡和受傷的工人。安全生產作為一個搬上“日程”的概念,一直都是工業化生產過程中不容忽視的存在。從本質上說,安全生產問題是工業化生產方式所帶來的社會經濟問題,而也正是因為工業化生產方式出現,不僅極大地提高了生產效率、改善了人類的生存狀況,也帶來了社會結構的巨大變革。

    比如,在工控行業,電力作為支撐生產、生活必不可少的環節,其安全性也一直廣受人們關注。據國家能源局公布的數據顯示,每個月全國發生電力人身傷亡事故至少2起、死亡超過2人、重傷超過3人。相教于早前電力發展沒這么發達的情況下,如今的電力事故的發生率確實要高出許多。但不可否認,現今各行各業生產的安全性相比以往已經得到很大的提升。

    中國制造2025

    2015年初,政府以“中國制造業大國”向“制造業強國轉型”為最終目標提出的“中國制造2025”,正在如火如荼的進行中。

    但是由于政策的扶持及行業的發展,不可否認的是中國制造業和相關技術的整體水平正在快速提升。據相關數據顯示,中國投資者在去年向美國科技創企發起165筆交易。另外,在美國去年創企的總融資額中,涉及中國企業的有93億美元,占據了總額的11%。像Uber、特斯拉、MagicLeap等諸多科技公司都獲得了騰訊等中國資本的投資。

    工業4.0

    2011年,在漢德威工業博覽會上德國首次宣布工業4.0的概念,工業4.0的目標在于將工業生產和網絡連結連系在一起,讓智能機器、系統和網絡能夠獨立地交換和回應信息,以便于去管理工業生產過程創造一個工業物聯網的環境。

    實際上,德國的工業4.0與國內的“中國制造2025”具有相似的戰略方向。二者都是將制造業引向精益化、自動化、智慧化以及智能化發展。但就中國大量的制造型企業特別是中小企業來說,管理現狀依然停留在工業1.5、工業2.0的低水平上,轉型到工業4.0還需要更大的推動力,走很長一段路。

    智能制造

    據2016年12月8日工業和信息化部和財政部發布的《智能制造發展規劃(2016-2020年)》,智能制造(IntelligentManufacturing,IM)全新定義為基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合,貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節,具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。

    從《智能制造裝備產業“十二五”發展規劃》、《智能制造科技發展“十二五”規劃》到《中國制造2025》再到《智能制造“十三五”發展規劃》的發布,足以說明國家的重視程度。正因為國家的大力支持,在2010-2017年,我國智能制造產業發展迅速,已成為制造業重要發展趨勢,據相關數據顯示,我國智能制造的市場規模已由2010年的3400億元,增長至2017年的15000億元,7年間增長了4.4倍。可以預見的是,近幾年智能制造市場規模將持續擴大。

    工業物聯網

    與普通物聯網相比,工業物聯網設備之間的互聯互通需要極低的時延、極高的可靠性,更需要為用戶提供毫秒級的端到端時延和接近100%的業務可靠性保證。

    而隨中央產業政策不斷出爐,各地對IIoT的發展日益重視起來,包括上海、北京、天津、廣東、江蘇、浙江等主要制造業省市形成了一股共識,并依循各省市的產業發展現況與優勢訂立更加明確的發展方向。

    數字化工廠

    現在常被提及的數字化工廠只是“智能制造”的一個組成部分。在智能制造之下,傳統的制造流程將被重組,其最終目的是要實現產品的智能化。數字化工廠(DF)作為現代數字制造技術與計算機仿真技術相結合的產物,它的出現給基礎制造業注入了新的活力。

    AI

    AI發展至今,是集潛力與爭議于一身的熱門話題。雖然褒貶不一,但是并沒有影響其迅速發展成為微軟、阿里巴巴、百度等眾多行業巨頭入手的新技術。根據CBInsights數據,到2030年全球市場規模將達到15.7萬億美元的規模,約合人民幣104萬億元。龐大的數據證明,AI未來的市場前景著實可觀。

    發展至今,AI在工業領域的應用可以分為兩類:一是傳統自動控制領域,指利用設備或裝置,使機器、設備或生產過程的某個工作狀態或參數自動地按照預定的規律運行;另一類則是通過對企業生產及服務過程中積累的歷史數據,采用AI深度學習模型算法,發現數據的內在規律及新的價值,用于改善設計、生產及服務等工業業務環節。

    總結:制造業的發展實際上很大程度上依托于工業控制的發展,工業控制技術發達的國家,其生產制造產業結構必然更加完善。可以預見未來不論是全球還是國內,工業控制或將向綜合化、智能化以及簡單操作方向發展。

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