TƯƠNG LAI CỦA NGÀNH TỰ ĐỘNG HÓA
Thế giới cung cấp và những ngành công nghiệp chưa khi nào năng động như ngày nay. Kể từ thời điểm các Platform Industrie 4.0 được trình làng tại Hannover Messe 2013, họ đã thấy sự tăng thêm quan vai trung phong và hồ hết lời lôi kéo làm cách biệt các mô hình kinh doanh sản xuất hơn lúc nào hết. Bỏ mặc những thiếu tín nhiệm ban đầu, ngành công nghiệp này đã tiến lên phía trước cùng cuộc bàn cãi trong thế giới nhà cung ứng đã chuyển từ trình làng sản phẩm bắt đầu sang những ý tưởng kinh doanh mới được số hóa.
Bạn đang xem: Triển vọng đột phá của ngành tự động hóa trong tương lai
Mô hình của Industrie 4.0 (hoặc bất kỳ sáng loài kiến nào tương tự) dựa vào những công dụng mà sản xuất hoàn toàn có thể tích lũy được từ việc xử lý tài liệu sản xuất trong thời hạn thực. Được cung cấp bởi các mạng công nghiệp bao gồm thức, dữ liệu từ các nhà máy rất có thể được thu thập, lưu trữ và review thông tin chi tiết, sau đó có thể được chuyển sau đó các mẫu giá trị phù hợp để sử dụng. Thiết kế này sẽ khởi tạo ra một xí nghiệp sản xuất năng động có thể tối ưu hóa trong thời hạn thực với tương tác tác dụng với chuỗi cực hiếm mở rộng. Biến đổi sắp xảy ra này sẽ tương quan đến một quy trình phát triển dần dần – một sự nạm đổi bắt đầu từ trên nơi thêm vào của auto hóa công nghiệp.
Tự cồn hóa công nghiệp là một nghành nghề dịch vụ phát triển dần theo thời gian. Các technology xung quanh auto hóa và các tiêu chuẩn chỉnh của bọn chúng là kết quả của việc reviews thận trọng từ các nhà hỗ trợ và sự chấp nhận cảnh giác của khách hàng cuối. Bởi đó, hiệu quả là một thị trường thành phầm được tiêu chuẩn hóa cao, nơi các cách thức tiếp cận độc quyền chuyển động mạnh mẽ cùng khó hoàn toàn có thể thay đổi. Và sự thay đổi đã diễn ra, cơ mà các thi công cơ phiên bản cũ đã không chứng loài kiến một cuộc tu bổ lớn. Tuy nhiên, tự động hóa trong số những năm qua vẫn dần trở cần không thể thỏa mãn nhu cầu được nhu cầu trong tương lai. Điều này yên cầu phải tưởng tượng lại tự động hóa hóa trên tất cả các khía cạnh, bắt đầu từ thiết kế, kỹ thuật, triển khai và vận hành.
Ngành tự động hóa vẫn được định hình lại được cung ứng rất các bởi những Xu hướng vĩ đại như mạng internet vạn đồ vật (IoT) , tài liệu lớn và những dịch vụ phân tích, tương quan đến những thay đổi kỹ thuật số sâu rộng trong những nhà vật dụng của tương lai. Như đã chỉ ra trước đó, việc tưởng tượng tương lai của các nhà vật dụng trước tiên phải bắt đầu bằng trung bình nhìn đến tương lai về tự động hóa, một phương pháp tiếp cận kha khá ít được mày mò trong ngành công nghiệp ngày nay.
Đặc biệt hơn, ba xu hướng trí tuệ nhân tạo, điện toán biên với thực tế bức tốc (AR) đã được xác minh là các yếu tố bao gồm thể ảnh hưởng mạnh mẽ đến tự động hóa hóa theo những phương pháp sau:
Trí thông minh nhân tạo (AI) gồm tiềm năng biến hóa các mô hình kỹ thuật lấy con tín đồ làm trung thực tình các hệ thống tự động, chế tác điều kiện thuận tiện cho việc học tập hoạt động liên tục cùng dẫn mang đến tăng năng suất có thể vượt thừa các phương pháp tiếp cận vì con bạn dẫn dắt.Điện toán biên hoặc giám sát và đo lường tại biên hoàn toàn có thể giúp không ngừng mở rộng các tính năng của PLC với sức khỏe tính toán bổ sung cập nhật và nhu cầu chuyển động được cá thể hóa nhưng không cần biến đổi sâu rộng so với kiến trúc sản xuất.AR đã là HMI (Human Machine Interface) của tương lai, được cho phép các nhà khai thác có tính phân biệt cao cùng hiểu biết thâm thúy hơn về cỗ điều khiển, trang thiết bị và tiến trình sản xuất.Những nhân tố chính tác động đến ngành tự động hóa hoá trong tương lai.
TĂNG TRƯỞNG AI vào NGÀNH TỰ ĐỘNG HÓA CÔNG NGHIỆP
Sự tăng thêm của AI (Trí tuệ nhân tạo) đến sản xuất là 1 nhánh tự nhiên của cuộc giải pháp mạng công nghiệp lần sản phẩm tư. AI có tương đối nhiều định nghĩa không giống nhau, từ những dạng đơn giản và dễ dàng nhất đặc thù cho trí lý tưởng của nhỏ người tới các dạng phức tạp nhất sở hữu năng lực siêu thường. Để dễ dàng và đơn giản hóa bạn có thể hiểu AI là nỗ lực tạo nên những bộ máy có thể cảm nhận, xử trí và hoạt động giống như nhỏ người, bao gồm xử lý ngôn từ tự nhiên, lập kế hoạch, nhận mẫu thiết kế ảnh, đối tượng và âm thanh cũng giống như giải quyết vấn đề.
Trong bối cảnh này, họ cũng phải tập trung vào thứ học (ML), hỗ trợ phương tiện để đã đạt được trí tuệ nhân tạo.AI không có Máy học cũng giống như lập trình mà không tồn tại ngôn ngữ tiên tiến; tức là, sản phẩm công nghệ học giúp giành được AI dễ dàng hơn so với các phương luôn tiện thông thường. Nó truyền đạt kỹ năng học hỏi của một hệ thống (hoặc một cỗ máy) nhưng mà không rất cần được lập trình rõ ràng. ML giải quyết các thuật toán huấn luyện để mày mò về các ngữ cảnh vậy thể bằng cách sử dụng một lượng phệ dữ liệu. ML hoàn toàn có thể đạt được rất nhiều hơn nữa thông qua học sâu (Deep Learning), học cây quyết định, lập trình xúc tích và ngắn gọn quy nạp, v.v., cùng với mỗi cách tiếp cận được thiết kế và cân xứng với các trường hợp cụ thể.
Lĩnh vực AI, mặc dù có không ít tranh cãi, nhưng đã phát triển xuất sắc về mặt technology và hiện đang bước đầu được khai thác cho các cảnh quan khác nhau, đáng chăm chú nhất là trong không khí tiêu dùng. Mặc dù nhiên, mục tiêu của chúng ta sẽ là xác minh cách AI hoàn toàn có thể giúp chế tạo và đặc biệt quan trọng là tự động hóa. Làm ráng nào AI rất có thể được thực hiện để sở hữu lại tác dụng cho tự động hóa công nghiệp?
Một đk tiên quyết chính đối với AI là rất cần được có một lượng lớn tài liệu để đào tạo các thuật toán nhằm đạt được độ đúng chuẩn cao. Môi trường xung quanh sản xuất được tinh chỉnh và điều khiển bởi những hệ thống tự động hóa, như PLC, có không ít thông tin và dữ liệu hiếm khi được đưa vào và sử dụng thực tế.
Câu hỏi đặt ra là liệu bạn cũng có thể tìm ra cách sử dụng AI và những khái niệm như ML với DL để giúp đỡ các kỹ sư auto hóa hệ thống hoàn toàn có thể nhận thức, phản bội hồi, lưu ý đến và hành động bằng cách sử dụng các thuật toán học tập tập dựa vào AI không ?
Chúng ta rất có thể hình dung một PLC hoặc một PC công nghiệp được sản phẩm AI và có công dụng học hỏi từ những tập dữ liệu sản xuất để mở ra với những chương trình chuyển động mạnh mẽ, linh động và tất cả độ đúng đắn cao. Theo một bí quyết nào đó, một PLC cung cấp AI sẽ ra khỏi định nghĩa thường thì và đổi khác thành một khối hệ thống siêu logic với kỹ năng học tập vĩnh cửu.
Có năm khía cạnh bao gồm của AI rất có thể được vận dụng trong tự động hóa hóa công nghiệp, từ những dạng cơ bản nhất của AI, như thị giác thiết bị tính, đến các mô hình nâng cao như năng lượng điện toán thừa nhận thức (Cognitive Computing).
Các khía cạnh khác biệt của AICÔNG NGHỆ DI CHUYỂN RA VÙNG BIÊN
IoT công nghiệp đang biến đổi cách tài liệu được chế tạo ra ra, tích lũy và phân tích. Ngày nay, cơ sở hạ tầng công nghiệp đang phát triển trẻ khỏe với dữ liệu nhiều hơn bao giờ hết. Sự biến hóa này yên cầu sự thay đổi trong hạ tầng hiện tất cả để cung cấp nhu cầu biến hóa của ngành. Giữa những thành phần chủ yếu của cơ sở hạ tầng mới nổi này vẫn là những thiết bị tiên tiến, bao gồm các bộ điều khiển thế hệ tiếp theo như PLC, DCS cùng PAC. Quanh đó việc kiểm soát điều hành các các bước sản xuất khác nhau, các khối hệ thống này cũng biến thành thu thập, tàng trữ và xử lý dữ liệu tại mối cung cấp của chế tạo dữ liệu.
Trong kịch bản mới nổi này, những quy trình sale chính như phân tích, kiểm soát và điều hành và ra quyết định có thể được trưng bày giữa vùng biên với đám mây, theo yêu thương cầu. Cùng với việc tài liệu được đưa từ đám mây sang vùng biên, ko phải toàn bộ dữ liệu được tạo thành bởi hệ sinh thái xanh sản xuất sẽ được gửi mang lại đám mây. Điện toán biên đang đóng phương châm là thành phần ra quyết định quyết định loại tài liệu nào cần được gửi lên đám mây cùng khi nào. Quanh đó ra, vùng biên vẫn là công cụ đối chiếu tất cả dữ liệu được tạo nên từ những domain không giống nhau để đảm bảo phân tích nhanh chóng trong thời gian thực. Khối lượng công việc xử lý dữ liệu vì thế sẽ được chia sẻ giữa đám mây cùng biên góp phản ứng nhanh hơn.
Edge computing sẽ sở hữu được một vai trò khá nổi bật trong việc giải quyết và xử lý một số thử thách lớn trong lĩnh vực công nghiệp trong những lúc trên con đường đánh giá tương lai của tự động hóa hóa công nghiệp. Một trong những yếu tố chính liên hệ việc vận dụng edge over cloud vẫn là an toàn mạng, tiêu chuẩn chỉnh hóa các giải pháp, tính linh động của xây cất và độ trễ thấp. Cùng với sự đối đầu thị trường càng ngày càng gay gắt, sẽ mong muốn rất khủng để duy trì tính bảo mật của toàn bộ dữ liệu đang được tạo ra.
Với sự ra đời của edge computing, ngày càng có rất nhiều sự chú ý vào giao tiếp được mã hóa và bảo vệ, cùng với tính trọn vẹn của hệ thống. Vày đó, việc tạo thành dữ liệu ở cấp độ cao đang ngụ ý đảm bảo mức độ bảo mật dữ liệu buổi tối đa ở toàn bộ các cấp cho của cơ sở hạ tầng nhà máy. Với những loại dữ liệu khác nhau được tạo ra ở những cấp độ khác nhau, các biện pháp bảo mật cũng sẽ cần đa dạng mẫu mã tùy theo rủi ro tiềm ẩn. Những công ty sẽ được khuyến khích triển khai theo phương pháp tiếp cận đầu cuối đối với bình yên công nghiệp kết phù hợp với một số cấp độ phức tạp của cơ chế bảo mật thông tin tích hợp.
Hơn nữa, vấn đề tiến hành tất cả các xử lý dữ liệu ở biên đang giúp bảo đảm độ trễ tốt và tiết kiệm ngân sách thời gian, sức lực và băng thông quan trọng để di chuyển dữ liệu từ bỏ rìa lên đám mây. Các công ty sẽ ban đầu nhận thấy giá bán trị thông qua các khoản đầu tư chi tiêu vào các công nghệ tiên tiến.
Các thay đổi dự kiến sẽ tiến hành xây dựng trên đại lý dữ liệu thời hạn thực sẵn có trên những thiết bị tiên tiến. Tăng tốc hợp tác hoạt động với sự hỗ trợ của các công nỗ lực và phân tích tiên tiến và phát triển sẽ giúp nâng cấp năng suất hơn nữa. Vì đó, năng lượng điện toán biên vẫn còn một đoạn đường dài trong câu hỏi phá vỡ vạc những hạn chế hiện có trong xử lý tài liệu và xử lý một số thách thức lớn độc nhất trong ngành.
Điện toán biên có thể sẽ cách tân và phát triển như một bước tiến thoải mái và tự nhiên tiếp theo từ điện toán đám mây cùng sẽ dẫn đến điện toán cuối phức tạp. Edge Intelligence sẽ biến đổi một technology quan trọng cung cấp quá trình cách xử trí thông minh cùng phi tập trung đối với trọng lượng dữ liệu vô tuy vậy được tạo thành bởi các thiết bị IIoT.
THỰC TẾ TĂNG CƯỜNG trong TỰ ĐỘNG HÓA
Thực tế tăng cường (AR) đang là một xu hướng tương lai trong vô số nhiều năm; đúng đắn hơn là một xu thế thuộc về sau này xa. Đặc biệt, trong toàn cảnh công nghiệp, AR được coi như với tứ cách là một trong những chủ đề số đông được mang đến là mang tính chất chất kỹ thuật số hơn là một trong những tiện ích.
Thực tế tăng tốc là sự phối kết hợp giữa quả đât kỹ thuật số với thế giới thực. Phối hợp thế giới thực bằng phương pháp sử dụng phần đa hiểu biết thâm thúy từ quả đât ảo tạo thành một môi trường AR. Nếu thực tế ảo (VR) biểu thị bản chất trực quan lại của thông tin chi tiết kỹ thuật số, thì AR là bài toán đưa thực chất kỹ thuật số này vào toàn cảnh thực tế, góp mọi người nhìn thấy nhiều hơn những gì hiển nhiên cùng trong quy trình này, được cho phép đưa ra ra quyết định sáng trong cả hơn. Nói một phương pháp dễ hiểu, AR giúp tạo ra tầm nhìn cải thiện về thực tế.
Đương nhiên, AR, trường hợp được áp dụng trong toàn cảnh phù hợp, hoàn toàn có thể mang lại giá trị to mập cho tự động hóa, bao gồm cả nhà máy và quá trình đa dạng. Ý tưởng về việc chồng thông tin kỹ thuật số lên trên các tài sản vật hóa học trong thế giới thực là rất là mạnh mẽ trong bối cảnh công nghiệp.
Khả năng này hoàn toàn có thể hỗ trợ người quản lý và nhân viên cấp dưới nhà máy truy cập hướng dẫn công việc trong thời hạn thực và tưởng tượng trước tác dụng quy trình. Khối hệ thống AR được cho phép người cần sử dụng công nghiệp trọn vẹn đắm mình trong hộp cát và đồng thời hành vi dựa trên dữ liệu và thông tin chi tiết được cung ứng bởi hệ thống phân tích.
Mục tiêu sau cùng của ngẫu nhiên quá trình thực thi AR như thế nào đều phải là kiến tạo trải nghiệm trực quan với nhập vai tất cả thể tăng cường và khuếch đại cách nhân viên cấp dưới nhà máy rất có thể hình dung và xúc tiến với dữ liệu. Theo đó, AR hoàn toàn có thể đi một đoạn đường dài vào việc định hình tương lai của ngành công nghiệp. Auto hóa, đặc biệt là trong việc kiến thiết các bối cảnh người-máy (HMI) sinh sản thành phương diện trước của auto hóa công nghiệp. ở bên cạnh thông tin cụ thể về thời hạn thực, hệ thống HMI cung cấp AR hoàn toàn có thể mang lại chế độ xem quá trình đa chiều (lên mang lại 4D) so với giao diện 2 chiều của HMI thường thì hiện nay.
KẾT LUẬN
Với sự hội tụ của các công nghệ tiên tiến, tự động hóa hóa công nghiệp được kỳ vọng sẽ trải qua tiến trình tăng trưởng bùng nổ trong những năm tới. Các mô hình technology mới nổi như AI, AR và edge đang chuẩn bị thúc đẩy sự cải tiến và phát triển của auto hóa quy trình điều khiển từ phần lớn ngày đầu của công tắc điều khiển và tinh chỉnh và rơ le mang đến các hệ thống điều khiển tiên tiến.
Các công nghệ AI như mắt máy, NLP và Máy học gồm thể biến hóa đáng kể giải pháp thức auto hóa được thiết kế theo phong cách và thực thi. So với cạnh hoàn toàn có thể làm cho những PLC cũ không ngừng mở rộng về sức mạnh và tác dụng mà ko cần đổi mới thiết kế quy trình lớn. Thực tế tăng tốc có thể sớm thay thế sửa chữa HMI và nâng cấp nhận thức về sản phẩm, quy trình và bé người.
Xem thêm: Giải Bài Tập Sách Bài Tập - Giải Sbt Đại Số, Hình Học Toán Lớp 8 Tập 1, Tập 2
Với việc tự động hóa hóa truyền thống đang đạt đến cả bão hòa về công nghệ, buổi bình minh của những chủ đề đổi mới khi áp dụng những công chũm kỹ thuật số này sẽ khiến auto hóa có thể tồn trên trong thời đại công nghiệp 4.0.