工业4.0时代的数据与连接，是如何体现智能与AI的？

德勤咨询提到，工业4.0让组织能够利用基于网络、数据驱动、自主和认知的数字与物理技术来创建真正创新的业务解决方案。dD5esmc

用相对通俗的话来说，工业4.0要做到最基本的就是生产业务的数字化，并通过数字化来彻底改变工厂运营的方式。工程师和运维人员与工厂设备、生产流程交互的过程，都因为自动化、甚至AI发生变化。他们能够以更为实时的方式解决每天的生产问题。其中涵盖的热点就包括了IIoT工业物联网技术、AI机器学习技术、各种各样的连接技术，以及大数据、云，乃至底层电网、功率器件全方位的革新。dD5esmc

有大的市场机遇，就存在技术和管理方面的挑战。这就要求各层级的参与者通力合作，共同推进和解决各类难题。比如说工业4.0开展到当前这个阶段，工厂开始拥有大量的数据，这些数据怎么去发挥效率，又有什么用？再比如，工厂设备设施间的连接，需要采用何种方案，又或者驱动数据的底层技术，小到机械臂的MCU平台选择问题。dD5esmc

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由Aspencore旗下《国际电子商情》《电子工程专辑》以及《电子技术设计》主办的“智”动化与工业4.0论坛苏州场于8月1日在苏州国际科技园举办。BISTel、艾德克斯、Silicon Labs、Sigfox等十数家企业的技术专家就工业4.0各层级的话题展开了讨论。而全天的讨论，可以用“数据、连接、底层支持”三部分来概括。dD5esmc

海量“数据”的AI利用

“数据”的充分利用，一直是BISTel的强项。以此为例更能窥见当前工业4.0在这个时代的发展进程。BISTel China销售副总裁Stanley Shi说，当前制造业面临的挑战包括工厂内大量的设备、传感器，要求更快的数据采集频率，导致了过量的数据。与此同时带来的是更复杂的问题、更长时间的分析；加上缺少工程人员，带来超负荷的工作量。dD5esmc

要让数据本身具备智能，这是BISTel智能应用平台期望解决的问题。该平台包含了三大部分，其一是实时监测——配合前期的数据管理。狭义的说，这是“获取数据”的过程。实时监测模块，首先对工厂内部的设备进行实时的监控。通过各种设备工程解决方案，实现工厂范围内的设备配方管理、设备性能OEE分析，对工艺流程进行持续的优化。dD5esmc

其二是大数据分析平台，对不良进行分析、归类，通过运营算法做数据挖掘，找出工厂制造过程中的关联数据、参数，利用基于参数数据分析的方式找出问题根源。其三是健康预测，对工厂资产、设备、重要部件的健康度、健康状况做出评估和预测。最终延伸出“自适应智能”，通过自我学习、自我更新，建立起智能生态系统。dD5esmc

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分析阶段是基于AI的分析系统，“通过人工智能数据算法、人工智能应用，决策实施系统，来实现更高的产出、更简单的工作流程。”“分析这块我们追踪数据，有很多trace data的算法。”工厂内设备产生的连续性数据，实际对参考设备健康，追踪产品良率和质量，都是有价值的。所以BISTel通过AI算法，进行数据分割、清理，将数据流中相似的曲线进行分类，异常曲线形态做实时监测、报警。dD5esmc

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CVD化学气象沉积过程中发现的节气阀位置偏移，实际BISTel的HMP可提前两天侦测到阀位置发生偏移的趋势；压力问题则可提前10天获得预测dD5esmc

与此同时，利用追踪数据还能进行预测。通过预测性维护算法，自然就能降低设备的downtime，减少非计划性的停机，降低维护成本。且系统不只是设备健康分析，也对产品做分析预测。比如就半导体生产，能够根据一批晶圆的历史追踪数据、质量数据，监测此后每一批晶圆的质量状况，以及未来的趋势如何，给出可视化的晶圆现有质量与趋势看板。dD5esmc

通过内在知识库的不断“自我完善”“自我更新”，自主性完成发现问题、学习问题、采取行动的闭环，这本质上就是AI能够做到的。这和Oracle资深解决方案架构师Vicky Qiu在谈到智慧工厂的数据时提到的数据需要能够“自运行”是异曲同工的。Vicky Qiu说：“第一，我们关心数据的范围。现在的数据范围已经从传统的关节型数据，扩大到了设备端的万物互联，延伸到整个物联网，也就是大数据。”“第二，我们也更关心，企业现在都是互联的企业，不是孤立的，而需要和上下游的生产商合作。”dD5esmc

“这个变化很快的时代，我们考虑如何降低IT从业人员方面的投资，加快数据资产的利用。AI技术让效率得以提升，自然就能减少信息化管理人员。但与此同时数据分析对IT人员的效率、技能要求会变高，包括数据工程师、数据科学家等。”Oracle推出的基于AI的数据资产管理平台，是对于数据仓库类型的管理平台，同时利用云的技术与制程。云端的资产数据也能进行资源化利用。这是“节省数据科学家劳动力”的一套方案。dD5esmc

数据资产能够做到的是“自维护、自修复和自安全”。dD5esmc

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实际上这种数据的AI方案，对于MES生产执行管理系统本身就会有着进一步的推动作用。浙江简鹿科技发展有限公司COO周彦君分享了MES车间智能制造执行系统的相关经验。所谓的MES系统，当事件发生变异时，借着实时正确的信息、生产执行系统规范、原始工作情况、数据反应及回馈，作出快速的响应以减少无附加价值之生产活动，提升工厂生产制程的效率。dD5esmc

周彦君提到，为MES提供技术支撑的，就包括了计算机网络、数据库、软件技术，以及自动控制、传感器监测技术的发展。或许在数据越来越有价值的今天，MES很快也会有AI的介入。dD5esmc

“连接”是获取数据的基础

Sigfox全球生态链合作总监严更真提到了一个基本理念：数据的价值应该大于获取数据的总成本，唯有如此客户才会投资。而与获取数据相关的，实际上就是“连接”，连接自然成为工业4.0时代的重要一环。今年“智”动化与工业4.0论坛苏州场，除了“数据”之外，另一个重要的话题就是“连接”，小至蓝牙大到Sigfox、LoRaWAN这样的技术。dD5esmc

Sigfox是低功耗广域网的提出者。Sigfox连接的典型应用，比如全球商用空调巨头COFELY，设备需要布局在外或者条件比较恶劣的地方。在产品卖向全球的情况下，如何降低维修成本是个挑战。如果能够通过预诊断的方式，将全球运行产品的数据都获取到位，做出提前的判断，自然就可成为盈利的方向。所以COFELY选择了Sigfox。dD5esmc

在数据价值＞获取数据的总成本，这个不等式背后，实际要做到的就是提升数据的价值，以及降低获取数据的成本。而这里的总成本实则包括了硬件成本、链接成本、基础设施、部署成本、维护成本甚至电池成本等。Sigfox期望的就是降低连接的成本，提供完整的方案和生态。dD5esmc

Sigfox在全球部署了地面基站+物联网卫星，提供了统一网络、统一运营平台，全球无缝的通信网络，“同一份合约全球有效”。预计今年年底，就能覆盖70个国家地区。“不需要和不同的运营商谈不同的资费、运营，对全球大工业公司的使用都非常合适。”具体到工业4.0相关的数据传输，实现“传感器数据，追踪，事件上报，以及资产的管理”，以低功耗、低成本的方式实现全球性资产追踪，就显得很有价值。“LV在追踪行李箱的误处理、丢失方面，比如在某个机场的误处理，这是Sigfox在航空物流市场的典型应用。”dD5esmc

Semtech华东区客户经理陈建魏则表示，在针对这类型大范围的连接方案时，“我们还能提出另一种解决方案，就是LoRa”。LoRa是带宽较低，但覆盖范围很广且网络架构相对灵活、功耗低、成本低的一种连接方案。“韩国99.9%覆盖了LoRa网络，瑞士法国，还有国内的深圳、杭州、上海很多地方都覆盖了LoRa。”“我们和FedEx进行合作，网络很简单，三个基站就能覆盖整个硅谷。应对城市覆盖，也不需要太多的基站。”dD5esmc

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Silicon Labs展示的多协议支持dD5esmc

而在室内局域网方面，Silicon Labs（芯科科技）中国华东区销售经理牛凯分享了针对工业4.0室内方案的解决之道。“无线连接是工业4.0的解决方案，增加更多的监控和控制系统，用无线对有线连接方式做替代，使用OTA升级的方式满足未来的功能需要，以及使用高级加密方法进行安全保护。”这是Silicon Labs在做的事。dD5esmc

Silicon Labs专注于“一个无线方案适用所有”，其Wireless Gecko系列的二代产品，实际已经在今年的CES展会上展示过，提供对蓝牙、WiFi、Zigbee、Z-Wave等的一体化支持。而且“全球频段的分部情况都是有差异的，我们提供多频段、多协议的无线解决方案，不需要开发者考虑射频论证之类的问题。”dD5esmc

包括在蓝牙mesh、WiFi、蓝牙/Sub-GHz多支持等方面，Silicon Labs都有充沛的开发经验。基于此，Silicon Labs得以在工业4.0方向进军。比如实现资产管理：资产标签通过蓝牙信标的方式进行数据发送，蓝牙mesh节点在收到信标数据后转发给网关，网关再将数据转发到云端进行位置信息应用，也就实现了实时位置管理，通过无线连接对劳动力、设备、库存等在较大区域范围内进行可靠的分析管理。dD5esmc

再比如工厂内的智能照明，通过各种物联网协议进行mesh组网，实现定制化的工厂照明和远程、智能控制；智能能源管理：电厂、热能厂、水厂都能通过无线智能能源管理系统更便捷地管理能源生产，提供连接的同时，简化现场设备设置维护和数据采集过程。dD5esmc

在讨论工业领域的连接方案时，自然也不能少了NB-IoT。欧孚通信CEO俞文杰分享了台湾日月光作为其客户，应用NB-IoT智能派工手表的方案案例。欧孚通信完成IoT派工手表，在日月光工厂内服役。这台手表通过eLTE-IoT与欧孚通信MQTT企业电信SMS系统平台连接，往前再借由web API连接至智能手表管理系统，以及自动派工系统。佩戴手表的工人可以选择接单和拒绝。这样能够方便地实现工单、员工管理。这是智能连接在智慧生产方面的一个典型应用。dD5esmc

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“亿欧认为，工业自动化阶段，之后就是网络化，到了这一步，对连接的需求就会比较大。”瑞昱半导体无线网络部门产品经理孙再强表示。他特别提到了“多连接技术”趋势，所谓的多连接技术，实际也就是多种连接方式的融合与需求，这实际也印证了Silicon Labs的方案，并且也是瑞昱当前的一大特色与优势。比如在应用NB-IoT的设备上，也总是能看到其他配套的连接方案，比如智能门锁还需要配备蓝牙，烟感还需要低功耗mesh。“在NB-IoT的1.0时代是一家独大，2.0时代就需要多家芯片供货了，但大部分产品都只做一种连接，没有解决工业上多连接的问题；3.0就需要多个连接去做了。”从这几家企业的分享来看，多连接的确是当前工业4.0发展时期的写照。dD5esmc

更底层的支持

富昌电子电机控制业务发展经理余国民说：“不管数据与连接如何智能，总还是离不开底层技术的，所以‘智’动化与工业4.0论坛还包含一些必不可少的基础方案。包括了智能设备测试，驱动工业自动化系统发展的功率半导体，以及电网基建等。有趣的是，与此同时基础设施自身也在变得更智能，或者说他们本身就是工业4.0发展的技术受惠者。”dD5esmc

如电网就在实现智能化、虚拟化演进过程。深圳市风云实业有限公司技术总监詹晋川提到了电网本身的智能化。智能变电站监控系统的集群测控装置在架构迭代中，开始采用多核、片内连接的方式，便于做虚拟化功能；实现信息模型化、传输网络化——通过网络化的方式传输网络报文；与此同时进行软件虚拟化，在不同核运行docker容器，不同的容器资源独享。这样一来也就具备了应用无关性，还能实现动态迁移、热备用等特性；并且支持新型部署方式、测试功能集成，以及软硬件的独立升级等。dD5esmc

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艾德克斯（ITECH）技术工程师张彬则着重讲解了工业与智能设备测试解决方案，包括各类发电机/电机测试方案，如BSG电机测试、直流电机测试、调速电机测试，还有工业电源模块测试方案等；并且在测试方案以外，推荐了公司的一些系列产品，例如可灵活插接的IT-M系列电源、IT89/88/8700电子负载系列及各类电源模块测试系统。dD5esmc

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活动现场的展台上，艾德克斯展示了IT8900大功率直流电子负载系列产品，可模拟用电设备以验证短路或电流异常时，电源供应器能否正常判定并及时作出反应；还有兆瓦级IT6000源载系列，比如其中的IT6000C系列双向可编程直流电源，集成了双线性电源和回馈式负载功能，可实现source功能提供功率，也具备sink能力，可吸收功率还可将消耗的能量清洁地返回至电网；而IT-M系列电源具备灵巧的特点，产品在200W-600W功率范围内，实现了½1U的体积，可以像“乐高”一样，模块化组合搭配。dD5esmc

在功率元器件方面，包括新能源在内的工业领域应用，一直都是这一市场的发展热点；如果做细分，实际工业领域的功率元器件市场规模也大于其他包括家电、汽车在内的领域。dD5esmc

意法半导体功率分离器件技术市场部经理孙君颖分享了针对工业4.0的功率器件解决方案。总体上包括了高电压功率MOSFET、低电压功率MOSFET、IGBT、碳化硅MOSFET、氮化镓、功率RF、功率模块等覆盖相对较广的各种产品。孙君颖特别提到现如今智能功率器件的增长速度已经和32位MCU一样，预计IGBT/MOSFET IPM近5年的复合年增长率达到25%，到2021年市场规模就会达到26亿美元。所以他也在会上特别介绍了650V HB2系列IGBT，后续将做到车规级应用。此外他还提到了SLLIMM智能功率模块、650V/1200V SiC MOSFET、低压MOSFET F7系列产品；以及意法半导体的FERD技术，相较传统功率肖特基技术实现VF/IR最佳平衡。dD5esmc

富昌电子电机控制业务发展经理余国民特别分析了工业电驱面临的新形势和挑战，除了工业4.0对性能和功能提出更高的要求，更丰富的网络互联功能之外，中美贸易争端也对国内的这一市场发生了影响：高端制造面临打压，关键元器件供应的不确定性，增高的技术交流壁垒。“选择元器件时，美资元器件如何做替换？”作为系统集成商，“不只是传统意义上的代理商”，富昌电子给出了一些应对挑战的系统化解决方案，选择合适的方案，从总体上降低BOM成本和系统成本。dD5esmc

“国内大家都在做低端竞争，我们总是跟别人对标这些东西，还有价格战。所以国产的产品始终徘徊在中低端。工业4.0的机遇应该要留给国内，不是从采购上去压低工人工资，而是从技术上去降低成本。”而“贸易争端带来的挑战，对我们的高端制造业产生冲击，但对很多客户而言却也恰好是个机会。”在工业4.0的机遇面前，迎接挑战转变思路，实赢得这场战役的必然选择。dD5esmc

有关智能工厂的智能生产解决方案，我们特别采访了BISTel的Stanley Shi，后续我们还会就智能生产和工厂数据的AI利用做更为详细的报道。dD5esmc