2017-06-20 16:12:49

背景





物聯網的出現已經開啟了製造業的第四次工業革命(Industry 4.0),從傳統的“自動化”邁入以物聯網為基礎的“智動化”生產模式,從半自動化或單機自動化設備進步到基於網絡的機器對機器(M2M)及機器對人(M2P)的溝通方式。如果再進一步與企業的信息係統及數據分析技術相結合,將可創造出智慧工廠無限的可能。




借助物聯網趨動的智慧流程,智慧工廠將可減輕對人力的依賴、改善生產過程的精準度、正確度及效率、提高產能與質量、降低成本,最終增強企業的市場競爭力。




根據國際數據信息(IDC)發布的市場研究分析,全球製造業潛在的物聯網市場規模到2018年時將達到9,130 億美元,相比2014年的4,720億美元,年平均複合增長率(CAGR)達到17.93%,在整體物聯網市值14.4兆美元中占比最高,達27%。




此外,網絡設備公司思科(Cisco)評估,全球製造業所使用的6400萬台機器中有92%的設備尚未聯網,遍布在各地的生產線上。理論上,要推動生產智動化最理想的方式是直接把這些機器更換成新的智慧化機器,但對許多考慮成本的製造業者而言,這並非務實之舉,因為他們已經投資大筆資金在既有的生產設備和自動化機器上,這些既有的設備必須使用多年才能收回成本。




因此,比較可行的解決方案是在可接受的預算範圍內,設法讓既有設備能夠聯網,進而整合到智能工廠係統中,以搜集這些設備和機器的運行數據並加以分析。




挑戰




以物聯網為基礎的生產製造環境結合了廠區的操作技術及管理層的信息技術。前者是通過網絡串連各項設備與裝置,實現機器自動化、製造執行係統(MES)、環境監控、能源管理等工作;後者則是指管理層使用的信息應用係統,包括企業資源規劃係統(ERP)、客戶資源管理係統(CRM)以及各種不同的信息分析工具等這些元素一旦連接在一起,會產生各種支持多個子係統的虛實整合係統(CPS)。在此類應用情境中,係統運行必須十分穩定可靠,而各個設備和應用係統之間流動的數據則必須十分安全,並且達到最小的延遲。因而,網絡連接性和有效率的數據流是智慧工廠最基本的要求。然而,欲將廠區既有設備和其他資產連接上網絡,卻麵臨著多重挑戰:




■傳統的技術零散且難以整合




自從自動化生產問世以來,已發展出各種各樣的技術及標準,混雜於生產線的操作中,即使同一家公司不同廠區的生產現場,也可能部署了各種不同標準的設備。但工業4.0的概念,是將各項單獨的生產元素通過網絡整合串連,而獲取對於管理或操作決策而言十分重要的信息。不幸的是,現實中有許多阻礙,智能工廠的實施者麵對如下的困難場景:




. 廠區裏常使用的各種控製器,包括可程序化邏輯控製器(PLC)、以PC架構為基礎的可編程自動控製器(PAC)及嵌入式的微控製器(MCU)等,往往是由多個不同供貨商所供應,使用的技術也不一樣。




. 從過去到現在,許多PLC供應廠商使用不同的通訊標準連接 PLC和現場總線,有些廠商還自行發展自用的標準。即便有某些標準在市場上追隨者眾多,也未能成為唯一的標準。結果就是同一生產現場需同時部署多個通信標準以支持各家廠商的設備。




. 甚至有些生產設備連傳統局域網絡端口或串行端口都沒有。




■OEM廠商的知識產權保護




原始設備製造商通常不願提供設備操作協議的原始代碼,以保護他們的知識產權益。這使得整合不同設備成為完整係統的工作橫生阻撓。甚至有時提供設備的公司已經解散。




■客戶拒絕對既有係統進行重新配置




生產設備的管理者常常拒絕係統集成商對既有係統及設備的軟件內容進行增減或調整。




■數據的實時性無法滿足客戶要求




雖然許多既有設備采用 PC架構並可產生紀錄文件,但這些紀錄文件並非實時產生且數據經常缺漏。而且不同的設備廠商提供的紀錄文件數據格式不一,使得數據複寫和係統擴縮變得複雜。




策略




工廠建設與投資的金額往往相當巨大且費時,因此將工廠既有設備轉變成基於物聯網的智慧工廠時,必須從多個角度進行考慮,且思考的角度應當具備以下特點:




■解決方案應具通用性和可擴展性




新的智慧工廠必然需架構在通用型的技術架構上,非獨家廠商的秘密配方,以避免過去各家技術無法整合的痛點。更重要的是,這個架構必須是可以彈性擴展的,不用擔心因為產能需求新增機台後,無法維護。




■成本效益




對於許多正考慮實施智能工廠連網的製造業廠商而言,考慮的第一重點自然是最終效益能否大於付出成本,這對於流程比較複雜的工廠尤其重要,因為這類工廠往往已經購置了許多昂貴的生產組件,他們會希望設備能一用多年,以回收投資成本,最好不需要為了構建智慧工廠而停機,或是停機時間越短越好,如此可提高製造業廠商實施智能化工廠的意願。

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http://www.autooo.net/papers/paper/2017-06-20/172311.html