工业自动值得关注的趋势和技术

每天都有工业自动化技术在发展和变化。企业利用先进的技术来解决日常工作流程的挑战。数字技术的发展和集成不断推动着新的工业自动化市场。到2028年，工业自动化领域的规模将超过2950亿美元。虽然工业自动化解决方案各不相同，但它们都依赖于共同的支持技术。随着工业行业采用数据驱动的操作，对先进技术的需求也在增加。这些技术最大限度地发挥了工业自动化系统的潜力和投资回报。

哪些技术和趋势将塑造工业自动化系统的未来?该领域的参与者如何利用它们来提供更强大的产品?

软件可编程逻辑控制器

PLC（可编程逻辑控制器）在过去几年一直在发展。它们提供了廉价和精确的方法来控制过程。软件PLC是采用工业自动化硬件运行在软件上控制过程。软件解决方案提高了PLC的性能、灵活性和可扩展性。PLC是未来改变游戏规则的工业解决方案之一。它们在能源、智能制造、石化和其他过程工业中越来越受欢迎。PLC市场将在2023年至2028年间以4.23％的复合年增长率增长。

为什么软件PLC具有优势?

•与传统PLC相比，软件PLC具有成本效益。

•它们可以根据配置执行复杂的任务。

•能够非常准确地重复任务。

•允许远程访问和监控。这改进了性能跟踪和故障排除。

•易于与计算机系统和工业手持设备集成。

•它们很容易修改。这意味着它们能够适应更新的技术，以满足不断变化的操作需求。

软件PLC可以是一个可行的解决方案，现有的熟练劳动力短缺的挑战。

另一个值得关注的趋势是连接技术的进步。这些技术将进一步推动软件PLC的发展。连接方面的创新包括5G和6G网络的推出。高速网络保证了机器和工业自动化系统之间的快速通信。边缘计算还将提高软件PLC的数据管理能力。适当的数据管理确保工业自动化解决方案是数据驱动的。

高级数据交换协议是另一个需要关注的领域。改进的数据交换协议有利于跨平台通信。它们简化了控制或自动化解决方案与人工操作员之间的数据解释。强大的数据交换协议优化了PLC与机械的功能和兼容性。

人工智能和机器学习

人工智能的成熟正在开启工业自动化的新时代。人工智能在自动化领域的迅速扩张是由于几年的研究和创新。研究涉及的领域包括：

•计算机视觉

•实时图像处理

•机器学习

•人工神经网络。

现在开发自主工业自动化系统是可能的。这些先进的解决方案依赖于计算机算法和实时数据。他们分析数据和操作条件，以优化流程和机器性能。

人工智能和机器学习解决方案在工业自动化中的可能性是无穷无尽的。以下是它们改变运营的一些方法：

•人工智能可以增强生产资产的预测性维护。这些系统跟踪来自物联网传感器的数据，以检测异常或机器缺陷。他们可以根据实时数据预测故障何时可能发生。有了这些信息，企业可以及时收到维护警报，以减少停机时间。

•人工智能和机器学习可以为优化流程和自动化解决方案提供见解。基于人工智能的自动化系统分析复杂的数据集。他们可以确定自动化系统最佳性能的理想条件。开发自动化解决方案的公司可以利用分析结果来改进未来的系统设计。

人工智能和机器学习在工业机器人的发展过程中扮演着怎样的角色?它们对于工业过程中自主机器人的发展至关重要。例如，自主移动机器人(AMR)和自动导引车(AGV)依赖于人工智能技术。人工智能促进了能够处理多个过程的机器人的发展。

随着这些技术的进步，各国政府和行业参与者正在制定人工智能法规。这是为了确保基于人工智能的自动化解决方案的安全性。对于企业来说，有必要密切关注新兴的人工智能和机器学习标准。这对于确保自动化解决方案满足所需的行业标准至关重要。

网络安全标准与法规

工业自动化系统从过程中收集大量数据。这些数据对于持续改进和例行质量检查至关重要。工业物联网(IIoT)传感器使企业能够开发互联的操作环境。然而，它们增加了设施面临网络安全威胁的风险。这意味着企业必须在扩大工业自动化规模的同时投资于网络安全解决方案。针对工业基础设施的网络安全攻击正在增加。这迫使行业制定应对此类攻击的措施。

企业应该将重点放在减轻现有和潜在的网络安全威胁上。它从内部控制措施开始，升级到安全标准和法规。一种方法是将安全作为工业自动化系统的一个组成部分来设计解决方案，而不是事后的想法。这意味着在软件和硬件中嵌入安全功能。企业需要探索如何将这些功能集成到自动化系统中。

确保自动化系统安全的第二种方法是开发万无一失的内部控制。它可以包括限制对虚拟和物理网络的访问。考虑增强远程访问流程和改进认证措施。发展先进的信息通信体系结构，培育零信任政策。此外，企业应该监控人工智能技术的趋势。利用人工智能算法可以提高对可疑网络活动的检测和响应。

设计和配置自动化系统以符合行业法规标准。需要遵循的一些标准包括NIST网络安全标准和IEC62443。

结语

未来的自动化解决方案将为各行业提供无限的可能性。这些解决方案将集成各种技术。这些技术为最终用户创造了机遇和挑战。监控新兴技术、监管框架和行业标准，以适应市场动态。考虑培训和提高工人的技能，以确保工业自动化系统的最佳利用。