施耐德电气：#工业前“言”# 未来工业呼唤AI、边缘计算与开放自动化的协同与融合创新

施耐德电气 2024-03-11

伴随新一轮科技革命和传统产业变革深入发展，人工智能（AI）、边缘计算、开放自动化等技术的创新应用快速涌现在整个产业的方方面面，并呈加速融合之势，“持续性颠覆”成为当下全球制造业面临的“新常态”。

事实上，这些关键技术带来的将不仅仅是“颠覆”，还将帮助企业实现新的生产力和竞争力目标。具体而言：

AI技术和机器学习（ML）算法，可帮助企业实现增强的实时数据分析、更准确的预测，并最大限度减少产品缺陷等问题。在AI技术赋能下，易于发生人为错误的重复性任务得以轻松实现自动化，通过AI技术学习生产模式和行为，可以帮助员工更快、更高效地管理产出，使其能够将更多精力用于创新以及解决更为复杂的问题。例如，制造企业可通过AI技术评估工厂设备状况并预测最佳维护时间，从而减少意外停机时间。
边缘计算，意味着由位于不同地理空间的分布式计算设备组成网络，网络中的设备虽然能够连接到云，但并不完全依赖云服务，即将计算和数据存储能力从传统的云数据中心延伸到接近数据源和终端设备的边缘位置。对于低延迟应用，集中式的云计算模型可能难以在特定时间内处理所有的远程数据。因此，生产线上采集到的很多数据，将永远不会传输至云端，而是会在网络边缘侧进行处理，进而为众多靠近机器设备侧的用户，提供灵活的计算、存储和通讯。此外，对机器数据的即时访问，也将有助于推动更快、更准确的生产决策。
开放自动化，是由基于IEC61499标准的“即插即用”自动化软件组件构成的系统，类似于工业应用商店。开放自动化通过将软件和硬件进行解耦，创建可移植、可互操作、以软件为中心的工业自动化系统，为整个运营生命周期带来显著改善。

与此同时，三大技术的相互协同与融合创新，更将为制造企业带来加倍的效益。以食品饮料行业为例，设想一下，在一台能够包装各种美味巧克力的联网包装机生产场景中，如果未能将巧克力精确地放置在包装盒中的正确位置，包装盒将被拒收，需要手动重新包装，这样就会影响产量和盈利能力。然而，将AI集成到机器设备中，便可通过算法来训练摄像机区分包装完好的巧克力与包装不合格的巧克力，随后使用附属的边缘计算设备对接下来的传送带路径做出实时决策，机器变得更加自主，可以自行包装并检测其质量，而无需人为干预。

对此，施耐德电气以软件为中心的EcoStruxure开放自动化平台，可以帮助原始设备制造商（OEM）将AI和边缘计算等技术能力集成到控制系统架构中，实现更加精简的机械设计，同时减少误差、减少停机时间、提高生产力。EcoStruxure开放自动化平台的事件驱动特性，则使AI、边缘计算和开放自动化等技术的融合应用事半功倍。

近年来，市场不确定性增加，制造企业需要对工艺流程和基础设施进行大量变革，以保持竞争力、应对前所未有的劳动力和供应链挑战。而AI、边缘计算、开放自动化等技术创新的大规模应用，无疑为企业应对复杂挑战，迈向高效与可持续的未来工业提供了强大动力。

关于施耐德电气

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文章内容来源施耐德电气，责任编辑：胡静，审核人：李峥