关于工业控制领域里的一些前端技术

“中国智造”升级，工业4.0如火如荼，工控行业涌现出众多新兴技术，为传统工业制造提速，极大地提升了传统制造的自动化程度。同时，新兴的技术也为传统企业升级转型提供了新途径。

原本用于军事领域的红外热成像技术，随着控制成本的降低慢慢得以发展普及，目前已经广泛应用在工业检测领域，包括产品流程设备、转动机械设备、机电系统等。通过红外热成像技术的应用，企业能够在设备安全、运行可靠性、绝热检测以及质量检测等方面节约大量的时间成本和人力成本。当前，工业物联网、未来工厂的发展十分迅速，红外成像技术的应用能够在工业生产安全、提升效率等领域产生巨大的推动作用。

众所周知，工业4.0离不开智能制造，而智能制造则与机器视觉息息相关。由此可见，机器视觉对于现代工业的发展有多么重要。事实上，机器视觉是工业自动化和智能化的核心技术，具有高度自动化、高效率、高精度的特点，以及强大的环境适应能力。当前的机器视觉技术已经运用与识别、检测和数据智能互联方面，在提升企业生产效率和降低人力成本的同时，也能确保产品质量。不过，国内的机器视觉与国外先进技术相比，还有很大的差距，机器视觉在工控行业的成熟应用，还有很长的路。

作为目前工业自动化领域自动化系统最常见的设备基础，PLC的应用，极大地提升了工业控制系统在操作、控制方面的效率和精度。当前，PLC技术不仅在数据处理、计数控制、运动控制、顺序逻辑等功能发挥重要作用，也能在工业大数据领域为企业提供高效的数据传输支持。

5G技术在今年热度快速提升，也取得了巨大发展。5G网络技术具有高可靠、低延迟的特点，不仅能够应用在手机等消费终端，也能够在工业自动化产业中发挥巨大作用。基于5G技术，工业生产中的闭环控制应用得以实现，从而也极大地推进了工厂工业自动化控制的步伐。在闭环控制系统中，通信延迟必须在ms级别以内，才能确保生产过程中数据及时传输，达到精确控制的效果。

与互联网大数据相比，工业大数据最大的特点是具有明显的目的性。当前的工业大数据技术主要用于提升研发质量和效率，优化生产过程和供应链需求。从本质上讲，工业大数据有助于促进企业自动化生产的发展，同时推动现代工业向智能化发展。

随着工业物联网、智能制造等技术的兴起，各行业对于数据处理的要求也水涨船高。据统计，到2020年，每个人一年将产生1.5G数据量。然而，当前的云计算技术还无法很好地处理如此庞大的数据。边缘计算的应用，应用程序、数据资料和服务运算都能够通过分散式运算的机构转移到网络逻辑上的边缘节点进行处理，并且切割成更小、更易管理的部分。此外，边缘节点与用户终端装置更接近，更大程度地降低了延迟。通过边缘计算技术，企业能够确保生产快速响应并提供反馈，通过对数据进行实时分析，杜绝设备终端发生意外，提高生产安全性。

在工业生产中，通过协作机器人与传统机器人互补，让传统工业变得更加智能化。通过多传感器的融合，协作机器人在人机交互具有更强的灵活性和智能性。同时，对于小型生产企业来说，协作机器人的应用也有效减小了生产线建设上的资金压力，能够快速收回成本。

所谓的数字双胞胎，是指利用数字化技术创造一个与现实世界对称的镜像世界。这个概念最初是美国空军研究实验室在2011年提出的，在企业生产过程的产品研发、生产管理、设备管理等领域，数字双胞胎技术能够帮助企业进行仿真测试、验证，优化生产调度和调整，以及进行模拟机械和电器联动模拟。因此，数字双胞胎技术能够帮助企业在低成本的镜像世界中对产品进行协同以及模型优化，从而为现实的工业生产提供最佳的解决方案。

虚拟调试其实是数字双胞胎的分支技术，目前已经成为工控行业关键基础技术之一。在传统的工业生产过程中，往往发现设计缺陷时，产品往往已经初步集成，这样一来，企业的成本就很高。通过虚拟调试技术，企业能够在真正生产产品之前模拟验证产品集成后的所有问题，从而进行排查和修正。因此，虚拟调试能够优化整个工业生产流程，提升产品质量和生产效率，实现高效的柔性生产。

工业物联网是本年度工业领域中的大热门，作为物联网时代的新途径，能够为工业制造领域创造巨大的经济价值。目前，工业物联网技术在优化企业生产过程的管理体系方面已经扮演了重要的角色。借助分布式系统结构、传感网络技术、无线通信协议、视觉系统等基础结构，工业互联网使供应链管理、生产工艺优化、产品设备监控、安全生产等流程都得到了优化。可以预见，随着工业物联网技术的成熟，这种技术将会为未来的工业带来更多变革。