自动化资源特征工业4.0与智能制造
边缘计算的好处:工业物联网工厂

网络化、智能化、自我控制、自我优化和资源高效生产是工业物联网(IIoT)的核心场景——智能工厂。

尽管有吸引力似乎提供的优势，但许多公司仍然存在，例如：为什么它甚至是必要的？他们自己的生产水平必须达到4.0？在他们到智能工厂的道路上首先应该是哪些步骤？

不可否认的是，在国际竞争日益激烈的背景下，一种智能化、资源效率高、成本效益高的产品正变得越来越重要。因此，IIoT的优势将产生结果，并将推动北美工厂和加工厂的竞争优势。

公司正在寻求在制造方面保持核心竞争力。在全球经济中具有竞争力，有重大努力利用最大水平的自动化水平加强生产运营，以降低成本，同时增加产品质量。

随着自动化水平增加，现代基础设施，IT专业知识和区域市场的靠近，公司开始将其生产基地重新迁回北美。在这种情况下，有些人在正在谈论重新产业化的行业中。

明天生产的个人想法

为了使北美对制造业公司保持吸引力，这些公司还必须能够盈利制造，即使是在个性化和全球化的背景下。根据批量生产产品而不大幅增加生产成本的能力将是公司智能工厂的一个指标。

生产企业未来的成功将取决于它们的可变性，以及沿着整个价值链(直到最终产品)建立高度网络的能力。具体如何在生产中实施，基本上取决于现有的基本条件。

智能工厂不能作为解决方案。相反，它必须是现有生产线的智能版本，并且必须像生产公司本身的流程一样具有个性化。

在考虑如何将工业物联网技术引入现有生产之前，必须考虑哪些想法、方法或方法可以改善现有的个别生产过程。这些改进可能包括在生产期间有效使用资源，防止增值链上的应用程序重复，或显著缩短系统工程时间。

例如，对于机器和系统设计者来说，在销售后观察一个系统并尽可能多地从生命周期中获得数据是有潜在优势的。这将产生适用于他们自己工作的改进的结论，或使他们能够向客户提供关于操作机器的建议。

先测量，然后管理

无论采用哪种方法从仅仅存在的工厂过渡到智能工厂，现有流程和操作的联网仍然是一个先决条件。这种网络包括纵向的，即从控制系统到现场水平，以及横向的，延伸到增值链的各个步骤。

今天唯一对这种完整网络的反对是无法始终如一地生成和使用数据。多种媒体和系统不连续性，它在垂直而且主要在水平集成中发生，引入困难，在逻辑上和明智地跨越过程之间关联数据。

通常，每种IIoT方法最初都建议记录数据，将其数字化，并以一种有利可图的方式将它们联系起来。这一步是推动IIoT的核心思想：收集、联网和评估生产过程中的数据，以便有利可图地利用这些数据，从而为公司创造可持续的附加值。

智能工厂的数据透明度

表征智能工厂的基本标准是能够测量，网络和评估数据的基本标准：

• 所有级别的传感器，包括产品级别和产品本身
• 网络所有组件和互联网连接
• 最大IT安全性

这条道路上的第一步是所有生产和系统数据的透明度。只有当数据相互关联、处理并整合为信息时，才能采取措施改进生产过程。

为此，传感器必须在现场记录与产品和生产相关的数据。这些传感器必须在系统架构中考虑，或者集成到产品本身中。射频识别芯片的使用就是一个例子。对生产数据,通过机器上的传感器和系统记录,挑战不在于仅仅收集的数据,而是在信息安全、无误的领域水平进入一个更高的水平,就像一个MES(制造执行系统)或云。

由于在云中传输和存储数据的期望相对较高，将原始传感器数据直接发送到更高级别的系统是没有意义的。那么这是如何工作的呢？

自动化边缘控制器可以提供决定性的贡献，如模块化的WAGO-I/O-SYSTEM 750，它提供了超过500个不同模块的任何应用的解决方案。信号可以可靠地从现场级别采集，并在本地工厂地板上进行管理。

WAGO具有不同接口和现场总线的PFC边缘控制器可用于通过CANopen、Profibus DP、DeviceNet和MODBUS/TCP从独立于制造商的现场传感器和设备收集数据。边缘控制器还可以整合到现有的自动化系统中，如可扩展节点和网关，这些系统可以在不干扰实际自动化过程的情况下进行改装。

然后，可以将数据聚合为简略信息，并将其传输到更高级别（MES或云）。在这种情况下，与云链接相关的优势最初看起来非常有前景：云解决方案灵活、可扩展、高度可用，并提供了集中访问的机会。

在这个领域

例如，您可以查看Patterson-UTI为其Edge计算应用程序实现的。工程师需要各种基于陆地钻机的系统彼此沟通，同时也保持孤立。当控制系统和数据收集中心所需的数据处于单独的网络时，这创造了挑战，但由于这，不能再彼此直接通信。

PATTERSON-UTI的解决方案来自使用WAGO PFC200作为EDENT控制器IIT网关。PFC200是一个IIT网关，可以从其所有系统中收集数据，用作聚合器。它能够与需要信息的利益相关者共享数据，同时保护所需的系统。

使用WAGO的PFC200，PATTERSON-UTI现在能够从所有系统中收集数据，同时保持这些系统彼此安全地隔离。“我们无法轻易集成这两个系统，因为它们中的每一个都在不同的网络上，”Patterson-Uti的Mahmoud Hadi，Control和Automation Manager说。“我们希望在每个系统访问其他系统时具有限制性曝光。”

据哈迪说，来自其他竞争数据聚合器的不同的WAGO是许多特征，并在决策过程中获得的PFC200和他们收到的直接支持。

Patterson UTI团队在一名WAGO应用工程师的帮助下了解了PFC200如何完美地适合他们的操作，该工程师帮助他们了解使用WAGO产品如何提供他们所寻求的所有好处。

“对于WAGO和Patterson UTI来说，这真是一场梦幻般的胜利，”WAGO区域销售经理John Hagar说。“PFC200可以通过MODBUS或Profibus进行通信，因此他们可以在现有的石油钻机上安装其中一个，并通过OPC UA和MQTT非常容易地将数据提供给最终客户。”

控制工程师Vijay Aundhekar表示，WAGO PFC200使运营更容易。“我们的进程已经简化，因为WAGO已经创造了一个简单的一个解决方案，”Aundhekar说。

帕特森- uti控制工程师Wayne Steed表示，帕特森- uti能够访问WAGO广泛的在线库是决定使用PFC200的另一个原因。他说:“确保图书馆对我们使用的每个协议都是特定的，以及我们试图在网关中实现的不同逻辑对我们来说非常有价值。”

“WAGO在其PFC中设计了OPC UA和MQTT功能，以便为IIoT做好准备，”Hagar解释道。“这使他们能够与Amazon（AWS）、IBM（Bluemix）、Microsoft（Azure）或其他基于云的数据中心解决方案进行对话。”

创造附加值

为了避免被由此产生的数据流淹没，应用边缘控制器进行局部数据分析和控制起着决定性的作用。

如果它们被正确地纳入，并利用单独相关的关键绩效指标（KPI），那么现有流程可以得到根本性改进，具体取决于关注点的位置，即时间、资源或精力。

因此，在通往智能工厂的道路上取得的成就远不止一步。

查理·诺兹是惠普的I/O系统产品经理瓦戈.