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作者：e絡(luò )盟技術(shù)團隊 過(guò)去幾十年來(lái)，工業(yè)自動(dòng)化的發(fā)展經(jīng)歷了一系列變革，并取得了長(cháng)足的進(jìn)步。這些技術(shù)創(chuàng )新正在推動(dòng)工業(yè) 4.0 的實(shí)現，甚至在向工業(yè) 5.0 邁進(jìn)。這一轉變集中體現在智能技術(shù)、數據分析和人機協(xié)作等領(lǐng)域，對現有工業(yè)體系構成了眾多挑戰。改造傳統系統，擁抱現代技術(shù)，是企業(yè)保持競爭力的關(guān)鍵步驟。本文旨在探討工業(yè)設計工程師和系統集成商在此過(guò)程中所面臨的挑戰，并推薦眾多技術(shù)解決方案來(lái)克服這些障礙。 了解工業(yè) 4.0 和 5.0 工業(yè) 4.0：強調連接、數據及自動(dòng)化。這涉及了將信息物理系統、物聯(lián)網(wǎng) (IoT)、云計算及人工智能 (AI) 集成到制造流程中。 工業(yè) 5.0：依托工業(yè) 4.0 進(jìn)步，重點(diǎn)關(guān)注人類(lèi)與智能系統之間的協(xié)作。工業(yè) 5.0 旨在創(chuàng )建更加個(gè)性化且可持續的制造流程，強調人類(lèi)創(chuàng )造力和環(huán)境可持續發(fā)展。 升級傳統系統的關(guān)鍵挑戰 與傳統系統的兼容性：鑒于兼容性難題的存在，以及新舊系統間無(wú)縫通信的需求，將新技術(shù)集成到現有基礎設施中可能會(huì )面臨諸多復雜情況。 互操作性：確保不同設備和系統之間的無(wú)縫通信至關(guān)重要。采用統一的協(xié)議和接口（如 OPC UA 和 MQTT）是實(shí)現互操作性的關(guān)鍵。 數據管理：有效的數據收集、存儲和分析至關(guān)重要。傳統系統通常缺乏先進(jìn)的數據分析能力，因此難以獲得切實(shí)可行的見(jiàn)解。 安全性：鑒于連接性日益增強，系統暴露于潛在網(wǎng)絡(luò )威脅之下的風(fēng)險也隨之增加，因此增強網(wǎng)絡(luò )安全至關(guān)重要。傳統系統配置可能無(wú)法處理現代安全協(xié)議。 技能差距：向數字化轉型需要提升員工技能。抵制變革和缺乏數字化相關(guān)知識可能會(huì )阻礙新技術(shù)的普及。 成本：升級所需的初期投資可能相當可觀(guān)。企業(yè)必須平衡成本與潛在長(cháng)期利益和投資回報率 (ROI)。 推薦的技術(shù)解決方案 AI 和機器學(xué)習 AI 和機器學(xué)習可以分析大量數據，優(yōu)化流程、預測故障并實(shí)現個(gè)性化生產(chǎn)。 
圖 1：邊緣人工智能顛覆行業(yè) 應用 預測性維護：AI 算法可以提前預測設備可能發(fā)生的故障。 質(zhì)量控制：機器學(xué)習模型可以高精度識別產(chǎn)品缺陷。 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 網(wǎng)關(guān) IIoT 網(wǎng)關(guān)是將傳統系統連接到現代網(wǎng)絡(luò )的關(guān)鍵。IIoT 網(wǎng)關(guān)支持從舊設備收集數據，并將其傳輸到云端平臺進(jìn)行分析。
圖 2：工業(yè) LoRaWAN 網(wǎng)關(guān) 優(yōu)勢 無(wú)縫集成各種來(lái)源的數據。 實(shí)時(shí)數據處理和分析。 功能 傳統系統 升級后（集成IIoT 網(wǎng)關(guān)） 數據收集 手動(dòng) 自動(dòng)化，實(shí)時(shí) 數據傳輸 受限 無(wú)線(xiàn)，高速 維護方式 被動(dòng)響應 預測性維護 邊緣計算 邊緣計算在距離數據源更近的位置執行計算和數據存儲，減少延遲和帶寬使用。
圖 3：EdgeBox RPi 200 - 工業(yè)邊緣控制器（來(lái)源） 優(yōu)勢 加快決策速度。 降低對云端的依賴(lài)。 示例 制造工廠(chǎng)可以使用邊緣設備處理車(chē)間傳感器產(chǎn)生的數據，無(wú)需等待云端處理即可立即調整機器。 先進(jìn)的傳感器和執行器 升級傳感器和執行器可以顯著(zhù)增強傳統系統的功能。智能傳感器提供更準確且實(shí)時(shí)的數據，這對于高級分析和自動(dòng)化至關(guān)重要。
圖 4：先進(jìn)的傳感器和執行器（來(lái)源） 傳感器類(lèi)型 溫度傳感器：實(shí)時(shí)監控和調節溫度。 振動(dòng)傳感器：預測機械故障。 接近傳感器：通過(guò)檢測人類(lèi)存在來(lái)提高安全性。 云平臺 云平臺提供可擴展的存儲和處理能力，支持高級分析和 AI 應用。
優(yōu)勢 可擴展的數據存儲。 高級分析功能。 主要提供商 Amazon Web Services (AWS) Microsoft Azure Google Cloud Platform (GCP)
網(wǎng)絡(luò )安全解決方案 隨著(zhù)互聯(lián)增強，風(fēng)險也隨之增加。實(shí)施強大的網(wǎng)絡(luò )安全措施至關(guān)重要。 關(guān)鍵解決方案 加密技術(shù)：保護傳輸和靜止數據安全。 訪(fǎng)問(wèn)控制：對敏感數據實(shí)施嚴格的訪(fǎng)問(wèn)控制。 定期審核：定期執行安全審核以識別漏洞。 結語(yǔ) 通過(guò)升級改造過(guò)渡到工業(yè) 4.0 是一個(gè)復雜但必不可少的過(guò)程。為克服兼容性、數據管理、技能缺口、成本以及互操作性等方面帶來(lái)的挑戰，需要在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 網(wǎng)關(guān)、邊緣計算、先進(jìn)傳感器、云平臺、AI 技術(shù)，以及強大的網(wǎng)絡(luò )安全措施等技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行戰略投資。解決這些問(wèn)題將使企業(yè)能夠充分釋放智能制造的潛力，從而提高效率、減少停機時(shí)間并提升產(chǎn)品質(zhì)量。通過(guò)仔細選擇和實(shí)施這些技術(shù)，企業(yè)可以將傳統系統轉變?yōu)橹悄�、高效且可持續的生產(chǎn)環(huán)境，做好準備迎接未來(lái)的工業(yè) 4.0 和 5.0。 |
