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工业控制未来将向综合化智能化发展

来源:杭州东田工控  日期:2019-04-29

    在过去的一年里,工控行业迎来了众多新鲜热议,包含工业4.0、智能制造、数字化工厂等等,相比较于上一次工业革命来说,目前工厂的生产速度和效率至少提高了300%以上。

    发展至今,随着工控技术的不断成熟,PLC、变频器、伺服电机、工控机、自动化软件的不断升级和优化,势必会加速全球制造业自动化的进程,全球制造业格局架构将会发生质的改变。下面具体来看看吧!

    安全生产不容忽视

    每年4月28是世界安全生产与健康日,主要纪念死亡和受伤的工人。安全生产作为一个搬上“日程”的概念,一直都是工业化生产过程中不容忽视的存在。从本质上说,安全生产问题是工业化生产方式所带来的社会经济问题,而也正是因为工业化生产方式出现,不仅极大地提高了生产效率、改善了人类的生存状况,也带来了社会结构的巨大变革。

    比如,在工控行业,电力作为支撑生产、生活必不可少的环节,其安全性也一直广受人们关注。据国家能源局公布的数据显示,每个月全国发生电力人身伤亡事故至少2起、死亡超过2人、重伤超过3人。相教于早前电力发展没这么发达的情况下,如今的电力事故的发生率确实要高出许多。但不可否认,现今各行各业生产的安全性相比以往已经得到很大的提升。

    中国制造2025

    2015年初,政府以“中国制造业大国”向“制造业强国转型”为最终目标提出的“中国制造2025”,正在如火如荼的进行中。

    但是由于政策的扶持及行业的发展,不可否认的是中国制造业和相关技术的整体水平正在快速提升。据相关数据显示,中国投资者在去年向美国科技创企发起165笔交易。另外,在美国去年创企的总融资额中,涉及中国企业的有93亿美元,占据了总额的11%。像Uber、特斯拉、MagicLeap等诸多科技公司都获得了腾讯等中国资本的投资。

    工业4.0

    2011年,在汉德威工业博览会上德国首次宣布工业4.0的概念,工业4.0的目标在于将工业生产和网络连结连系在一起,让智能机器、系统和网络能够独立地交换和回应信息,以便于去管理工业生产过程创造一个工业物联网的环境。

    实际上,德国的工业4.0与国内的“中国制造2025”具有相似的战略方向。二者都是将制造业引向精益化、自动化、智慧化以及智能化发展。但就中国大量的制造型企业特别是中小企业来说,管理现状依然停留在工业1.5、工业2.0的低水平上,转型到工业4.0还需要更大的推动力,走很长一段路。

    智能制造

    据2016年12月8日工业和信息化部和财政部发布的《智能制造发展规划(2016-2020年)》,智能制造(IntelligentManufacturing,IM)全新定义为基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

    从《智能制造装备产业“十二五”发展规划》、《智能制造科技发展“十二五”规划》到《中国制造2025》再到《智能制造“十三五”发展规划》的发布,足以说明国家的重视程度。正因为国家的大力支持,在2010-2017年,我国智能制造产业发展迅速,已成为制造业重要发展趋势,据相关数据显示,我国智能制造的市场规模已由2010年的3400亿元,增长至2017年的15000亿元,7年间增长了4.4倍。可以预见的是,近几年智能制造市场规模将持续扩大。

    工业物联网

    与普通物联网相比,工业物联网设备之间的互联互通需要极低的时延、极高的可靠性,更需要为用户提供毫秒级的端到端时延和接近100%的业务可靠性保证。

    而随中央产业政策不断出炉,各地对IIoT的发展日益重视起来,包括上海、北京、天津、广东、江苏、浙江等主要制造业省市形成了一股共识,并依循各省市的产业发展现况与优势订立更加明确的发展方向。

    数字化工厂

    现在常被提及的数字化工厂只是“智能制造”的一个组成部分。在智能制造之下,传统的制造流程将被重组,其最终目的是要实现产品的智能化。数字化工厂(DF)作为现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物,它的出现给基础制造业注入了新的活力。

    AI

    AI发展至今,是集潜力与争议于一身的热门话题。虽然褒贬不一,但是并没有影响其迅速发展成为微软、阿里巴巴、百度等众多行业巨头入手的新技术。根据CBInsights数据,到2030年全球市场规模将达到15.7万亿美元的规模,约合人民币104万亿元。庞大的数据证明,AI未来的市场前景着实可观。

    发展至今,AI在工业领域的应用可以分为两类:一是传统自动控制领域,指利用设备或装置,使机器、设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行;另一类则是通过对企业生产及服务过程中积累的历史数据,采用AI深度学习模型算法,发现数据的内在规律及新的价值,用于改善设计、生产及服务等工业业务环节。

    总结:制造业的发展实际上很大程度上依托于工业控制的发展,工业控制技术发达的国家,其生产制造产业结构必然更加完善。可以预见未来不论是全球还是国内,工业控制或将向综合化、智能化以及简单操作方向发展。

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