特征观点
2019年推进5强工业自动化趋势

2019年1月18日 - 如果你一直在阅读制造自动化在过去的几年里，你已经遇到了数字双胞胎，增强现实，工业互联网（IIOT）和数字化等概念。

2019年，这些不再是流行语 - 他们是重要的技术，如果正确实施，将使您的工厂将自己定位为下一年的领导者。

Here, in our annual trends roundup, we’ve consulted numerous automation experts to let us know what manufacturers should be honing in on in 2019. The start of a new year is always a good time to take stock about what is and isn’t working for your operation. And it’s a good time to reflect on the past, too – to look back on prior predictions and see how we did, check out our数字档案．

Muthuraman Ramasamy“内存”是弗罗斯特＆沙利文的行业专家，拥有超过14年的制造业务管理和战略咨询经验。他热衷于为客户创造增长机会，并跟踪数字工业平台，工业物联网，分析（人工智能，机器学习），无人机，服务2.0和生态系统伙伴关系等水平市场。Ramasamy毕业于印度PSG技术学院机械工程学位。

1.智能边缘将增强云，但不能取代它
Edge是整个工业市场的下一个大事件。随着客户采用数字技术来提高资本、资源和资产的效率，计算在源头上变得更加分布式和聚合，以增强弹性和响应能力。Frost & Sullivan预测，30%的工业应用将转向尖端技术，并将拥有更好的计算能力。虽然这是边缘的一个方面，我们也期待智能现场设备的出现，它将有两个主要特征:a)边缘设备本质上是智能的，因为资产/功能特定算法将根据需求移植/交换。我们还将看到现场设备与人工智能的融合，这将帮助客户解锁此前未开发的效率水平;b)他们将拥有与云的本地集成能力，并使用MQTT、AMQP、LoRaWAN等通信协议。

2.数字化和经济实惠的硬件的出现
工业市场（过程，离散和混合动力车）历史数字化/传感过程。但是，该行业在未来十年中将更加专注于关闭数据提取和价值创建之间的循环。为了实现这一目标，数字化 - 以自动化方式捕获的数据采取行动 - 将变得至高无上。同时，数字化将由非常实惠的硬件启用，由低成本/自助软件驱动。在Point - 支持IIOR的基本资产监控的传感器的情况下可用于250美元/传感器和自助算法，以1美元/天的价格。数字是不可避免的，但客户欣赏数字低的成本。显然，这笔钱并不是在销售小部件，而是在销售包装的解决方案和服务产品中 - 这完全是规模。奥地利码头的速度，在亚马逊价格！

3.连接的产品将推动客户具有负延迟操作
由于连接产品出现（业界已经在蒸汽疏水阀，阀门，压缩机，涡轮机等中看到这一点），通常强制性的方面是绑在生命周期服务。客户将能够在发生并采取行动之前准确地预测资产失败，以防止在第一处发生故障。这就是我们在运营中所说的负延迟。实质上，在关闭连接的产品和生命周期服务之间的循环时，客户将在运营和管理（O＆M）花费，正常运行时间，生产和过程流程中具有更好的可预测性。

4.资产结束所有权和部分资产订购的出现
工业客户正在成为资产光线，因为他们缩小了重大资产所有权并将其转移到OEM。这一趋势在喷气发动机开始，逐步过滤工业级资产。由于客户往往在生产石油，化学品，生命科学药物的业务中，他们不在维护/管理资产的业务中。这是提示他们外包非核心活动。虽然资产补助金可能不会完全发生，但我们已经开始观察客户拥有资产，但将这些资产的维护方面转移到OEM。

5.新商业模式的出现
技术融合将导致传统商业模式的创造性破坏和扩张。Frost & Sullivan已经确定了在工业市场中实施的九种独特的商业模式。这些商业模式有一个范围——一端是像SaaS协议一样常见的模式，另一端则是像零成本和基于收益分成的合同协议一样独特的模式。就像趋势4一样，客户不断地推动极限，以最小化资产的运营和维护成本，以提高底线效益。如今，数字化的先驱们正在利用数字化和新的商业模式，不断将运维成本降至资本支出的不到1%。数字化不是技术的采用，而是实现有趣结果的能力。数字化是关于在整个企业中持续的、新的价值创造。

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Craig Resnick，ARC咨询集团副总裁，支持自动化供应商和金融客户。他在市场营销、业务发展和战略规划方面拥有超过30年的实践经验。Resnick毕业于东北大学电气工程专业，获得工商管理硕士和学士学位。

1.增强现实（AR）作为装配和维护的工具
随着婴儿潮一代退休并被千禧一代取代，知识转移是一项重大挑战。一种解决方案是部署增强现实（AR）技术，用户可以通过数字覆盖的信息观察真实世界。AR设备“感知”工作人员正在查看的内容，并仅显示手头操作所需的数据。这是通过使用平板电脑或智能手机或使用智能眼镜或可穿戴计算机的视频透视技术完成的。

例如，在产品组装操作中，AR设备提示运营商具有工作指令，因为增强现实覆盖物理和数字双模型，监视器进度，提供反馈并结合了质量控制的自动检查。在另一个例子中，对于维护和服务操作，AR设备提供具有详细工作流程和程序的维护和服务技术人员，例如资产诊断，工作订单信息，录制功能以及联系遥控专家以获取帮助的平台。AR用户可以使用Mentor和远程专家共享他们的视频源，并且远程专家可以覆盖注释或将用户提供制造/维护详细信息以获得更好的上下文化。雇用AR的公司实现更快的吞吐量，减少返工和降低停机时间。

2.虚拟现实（VR）作为培训和仿真的工具
员工更改还会为培训进行重大挑战，以超越YouTube视频，在线或教室。一种解决方案是部署虚拟现实（VR）技术，其中用户完全浸入通过头戴式设备呈现的虚拟世界中。眼睛和头部跟踪传感器与用户的运动同步虚拟显示。VR是一种强大的工具，用于创建沉浸式体验，并为应用程序提供自身，例如产品和过程设计或培训模拟。VR可以提供高度逼真的虚拟培训环境，具有覆盖的上下文化的实时数据。这使运营商，维护技术人员和工厂工程师能够在安全，离线环境中探索各种植物和场景，并为未知未知的现实环境做好准备。VR使临近无限制地创建培训方案，风险较短运营。VR培训方法在过程行业中获得牵引力，其中能力需要熟悉设备和运营和维护程序。千禧一代获得这种熟悉程度往往挑战，特别是对于复杂和/或很少执行的任务。VR为这些工人提供可重复，低应力学习环境，用于掌握这些技能。

3.同时部署云和边缘解决方案
鉴于信息技术（IT）和运营技术（OT）的升高以及当今强调数字转型，制造商必须专注于部署计算资源，在那里在应用程序到申请中可以实现最有意义。使用云和边缘解决方案的同时方法使工业组织能够更广泛地分配计算资源。

在工业环境中，EDGE技术用于在近乎实时获得正确的设备数据，以推动更好的决策甚至控制工业过程。然后将分析和处理的数据发送到云端，使得该关键业务信息能够被其利用。采取同步方法需要使用嵌入式分析，边缘服务器，网关和云基础架构部署边缘设备，所有这些都必须提供工业级可用性和性能。同步性将使制造商能够提供可操作的信息，以支持实时业务决策，利用资产监测，分析，机器学习和人工智能（AI），以了解复杂数据模式的感觉和行动。这将有助于制造商更好地识别生产低效率，比较产品质量，防止制造条件，并确定潜在的安全，生产或环境问题。

4.它/ ot网络安全融合以解决制造商最大的挑战
许多工业组织经常认为网络安全成为他们最大的威胁。关于工业网络事件的报告表明，攻击者跨越它/ OT界限并利用安全责任差距。组织孤岛也使池资源的努力复杂化，以帮助缓解网络安全人才短缺滥用它和OT群体。工业物联网设备和网络边缘设备扩展了已经具有挑战性的攻击面。从传感器内部和外部控制系统中的信息集成在IT / OT职责中产生更多混淆。添加更多供应商进一步复杂化了新资产的安全要求。为帮助打击这一点，公司将收敛其IT和OT网络安全工作，这将有助于澄清职责和删除安全差距。它还将有助于确保整个组织中的更一致的安全级别。合并，这将有助于减少组织的整体网络风险。

5.更多资产将部署数字双胞胎技术
越来越多的植物资产将附带数字双胞胎，提供资产的虚拟表示。这些数字双胞胎包含资产相关信息的存档，例如图纸，模型，材料账单，工程分析，尺寸分析，制造数据和操作历史。在基准测试性能时，此历史信息可作为基准。数字双胞胎还将有通过集成传感器或外部源获取的实时数据存档，该外部源可用于条件监测，故障诊断和预测性和规定分析。所获得的任何知识都会增加资产的使用寿命的价值，例如提高效率，减少停机时间，预测失败，并提供持续改进的洞察力。数字双胞胎也可以部署，为植物人员提供运营智能。通过汇集大数据，统计科学，基于规则的逻辑，AI和机器学习，制造商和其他工业组织可以使用这些数字双胞胎来帮助发现复杂问题的起源，并确定解决方案。随着资产复杂性的增加，与数字双胞胎的资产需求将继续快速增长。

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鲁班博士是Datarpm的联合创始人和首席产品和分析官（通过进展而获得），他领导了旗舰认知预测性维护产品的产品和数据科学，这些产品解决了最大限度地减少资产失败，无计划的下降时间和最大化的复杂业务问题IIOT中的产量/效率/质量。Phukan是一位串行企业家和技术专家，拥有丰富多样化的机器学习经验，自然语言问题应答，数据科学，产品，技术和企业。他拥有多项专利。

1.人工智能成为国王
AI和机器学习的应用将在制造的数字转换中开始发挥主导作用。数据科学将从研究实验室转移到生产线，并开始对日常业务运行的切实影响。我们将开始查看像AI / ML，AR / VR和SlockChain的技术，以推动新的用例。例如，现场服务管理行业将使用这些技术来预测机器健康（AI / ML），远程检查和执行维护（AR / VR），并通过查看原材料的完整生命周期来识别故障部件的根本原因（区块链）。

2. Iiot延伸到它的范围
更多制造商将通过拥抱工业互联网（IIT）来从基于条件的维护到预测维护。此转变将显着降低计划的停机时间，质量问题，维护成本和风险。IIOT不会只是改变维护和现场服务，也在制造生命周期的其他方面的演变中发挥重要作用，例如库存管理，供应链优化和管理瓶颈。

3. OEM重新定义“AS-A-Service”模型
更具原始设备制造商（OEM），尤其是商业关键和昂贵的设备制造商，将为客户提供正常的服务。这将需要OEM为其产品提供新的销售/服务模型，例如“资产管理”或“作为服务的”机器“。

现在是应用程序的时间
随着数字化计划继续塑造制造业，对更多工业应用的需求将不断增长。例如，hpaPaaS(高生产率应用平台即服务)将在帮助制造商快速构建具有改进UI/UX的应用程序中发挥关键作用，这既适用于内部使用，也适用于客户。

数字转换变得普遍
利用尖端技术推动整个企业的深刻运营和组织变革的概念并不是新的。它被称为“数字转换”，它很快成为商业世界的最响亮的流行语。尽管许多行业专家批评数字转型的模糊性，但它背后的战略和技术仍然是真实的。在当今的气候中取得成功，现代制造商必须拥抱技术的持续变化，并实时适应争夺越来越多的敏捷和数字赋权的竞争对手。在未来的一年中，这种趋势只会继续迅速发挥作用，这就是为什么现在是制造商开始行动其数字未来的时候，而不是简单地规划它。

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Olivier Cousseau.是施耐德电加拿大的行业副总统。拥有超过20年的国际售后市场销售经验，提供管理和业务发展，哥斯州为全球营销中实现的企业大使感到自豪。一些崇索作为领导者的关键角色包括预期变化，揭示机会，驾驶增长和维护株式电力的卓越标准。

1.人工智能获得更多功能
人工智能在自动化世界成为普遍存在的工具，包括质量保证，维护，运营和设计的预测分析，导致盈利能力，优化资产和更好的劳动力。在过去的几年里，我们看到了许多不同行业的许多不同形式和功能，从监测到制造业。

在来年，AI将加强依靠自动化的行业，通过扩大的功能网络。生产线机械和设备代表全球对世界过度的大规模投资，无计划的停机时间成本厂家每年约500亿美元。在预测维护中使用AI，制造商可以通过提前了解的时间或供应链中的部分或系统接近故障，允许更快的响应和更好的技术人员来防止这种停机时间来解决问题。

此外，AI允许称为生成设计的过程，其支持基于目标的创建。设计者和工程师输入系统或机制的所需结果，并且从那里的软件通过所有可能的解决方案运行，生成替代设计，学习测试和收集有关在每次迭代中的工作和不起作用的信息。这消除了昂贵的真实测试，并提供了初始实施的更高的性能产品和工具。

2.数字双胞胎维护和建模
数字双胞胎增强AI，机器学习和软件分析创建功能数字仿真模型，可在虚拟空间中重现物理资产和系统，设计人员可以模拟该项目的行为和各种流程。

在自动化领域，数字孪生系统的使用将在未来一年提供并完善两种高价值的解决方案。首先，它让技术人员更清楚地看到预测性维护，增强了上述人工智能系统的功能之一。通过模拟设备或系统的寿命，应力点可以在物理过程中遇到之前被识别和处理。

其次，制造商能够镜像和模拟整个供应链的数字双胞胎。这将提供一种机会，通过在对现实世界供应链中识别和解决系统中的潜在瓶颈和应力点来提高生产线和其他自动化系统的效率和输出。

3.阻止保护产品可追溯性
由于BlockChain技术在2008年将其第一次广泛的外观与加密货币繁荣，因此其用途作为高度安全的记录保存系统变得更加明显。现在，区块链的用途在高价值交易中扩展超出跟踪货币，转入多个工业领域，作为增强的安全链和自动化供应链的手段。

区块链对数据修改具有抵抗力，允许透明，一致的交易记录或物品的使用。在工业世界中，此功能提供了机会。通过使用区块链，制造商将能够轻松且可靠地跟踪并追踪项目或系统从进入生产，销售到现场使用和最终生活端的项目或系统。

数字区块链系统进一步通过自我审核来维护不断越来越多的交易的完整性，并通知所有涉及的数据变化各方。这是通过链共享的任何信息的添加层，并提供了一种有效的解决方案，以跟踪系统和机器的使用。

4.连接5G和移动卫星系统的连接
5G网络技术每天都在传播和推进，使下一代移动互联网连接到世界，并提供更快，更可靠的连接与下载速度平均1Gbps或更多。在来年，我们可以期望在工厂地板和加拿大的家庭上看到5G网络，提供超快速，低延迟的连接，以改善使用网络的任何系统的通信和性能。

由于卫星基础设施 - 卫星基础设施 - 迷你卫星的星座，IoT连接也达到了未通过手机网络覆盖的偏远地区，这些卫星在地球上拾取来自小型地面的发射机的信号，然后将数据中继到地面上的天线。从那里，数据上传到基于云的分析平台，允许用户获得更好的洞察力并根据数据进行更好的决策。

凭借5G和卫星连接速度，AI将学到更快，增强的现实工具将提供更好和更准确的真实系统的景色。同时，为众多强大的系统铺设了高度响应和闪电的基础，允许公司拥抱正在进行的数字转型，并自信地跳到第四个工业革命。

5. IIT的进一步进步
上述系统接入工业物联网(IIoT)系统，这是一项贯穿整个2019年的技术，将变得更加普遍。物联网已经在许多家庭中实现——例如，智能恒温器。在制造业中，通过机对机通信，工业物联网可以在复杂系统中发挥作用，监控和维护大规模生产线，以提高安全性、生产时间和效率。

随着物联网连接几乎无处不在，提高集成IIOT组件之间的连接将允许更快的沟通和响应变更。同时，AI和机器学习的进步将允许IIT系统更有效地监控，预测和对生产线和工厂环境中的事件做出反应，这将提高地板和工厂ROI的安全性。

本文最初发表于2019年1月/ 2月的问题制造自动化．阅读电子版这里．