促成更智能、更高效制造的 工业4.0 关键技术

由Miro Adzan和Thomas Leyrer共同撰写

当今的终端设备市场需要更短的产品生命周期、更多的单独配置产品及快速适应瞬息万变的消费者权益。在制造车间，关键参数包括较低的资源利用率，特别是更低的功率、更快的制造时间和更低的生产停机时间。这些要求需要一个更复杂、更智能的工厂，利用云，并使用远程大数据分析功能优化并适应制造流程，增强在整个生命周期跟踪产品的能力。

机器和生产单元与互联网的联系实现了过程数据的实时视图。机器与产品的联系还提供了产品数据的实时视图。由工业服务机器人操作的自动化机器和生产单元处理原材料和生产部件。在生产过程中进行产品和机器质量检查，以进一步缩短周期时间。这种方式减少了人机互动，并在生产过程中聚焦更高价值的任务。

创新的突破使得工业4.0成为现实。许多意义非凡的技术是由像德州仪器这样的工程公司实现的。对于TI来说，解决子系统设计挑战至关重要，这将提高包括效率和灵活性在内的智能制造设计，同时提供制造流程的实时视图、连通性和通信。

以下为促成更智能、更高效制造的工业4.0的一些关键技术，：

兼容的工业通信。为了获得完整制造系统的透明视图，所有数据必须通过具有共同格式的工业通信技术提供。您可能听说过“IT连接到OT”这一短语。这意味着信息技术（IT）世界使用互联网协议（IP）和更高层协议来实现安全的Web访问。操作技术（OT）世界使用专用的现场总线和工业以太网，其通常仅使用以太网标准，而不使用基于软件的网络堆栈组件。这种现场级和企业级之间的不兼容性要求将兼容层定义为工业4.0框架的一部分。将开放平台通信统一架构（OPC UA）连接到较高层，并将现场总线连接到较低层的工业4.0网关是兼容性问题的短期解决方案。

将通信扩展到产品级需要低功耗通信。射频识别RFID是获得产品和机器通信的关键技术。将传感器部署在产品附近和机器处时，电源通过电缆。IO-Link通过双向数字通信为基本开/关状态通信的扩展建立标准。IO-Link网关使用工业以太网或无线LAN直接与OPC UA通信。对于手动操作员的检查，Bluetooth®低能量连接将数据发送到移动终端。

高精度传感。生产过程的效率很大程度上取决于工业传感技术。小批量的机床设置时间变得更加重要。尽管仍需要在线碰撞避免系统，但工具、工件和夹具之间避免碰撞可进行离线模拟。许多材料和工具需要水冷却，这使得光学传感器难以检测碰撞。在灰尘和潮湿环境中工作的扫描仪是必需品。

机床在其使用寿命期间会出现故障且生产质量也会降低。机床的连续力感测可在早期指示机床断裂情形。机床质量会影响温度传感器和声学传感器的数据。预测性维护是一个潮词，其描述了尽早更换早期预示有机床断裂情形的概念，而不会影响生产流程或生产质量。

机床的多轴控制使用闭环运动来定位刨槽机或材料。尺寸和表面的公差具有来自轴、机床和夹具的机械方差的额外方差。使用线性编码器和激光距离传感器的精确距离测量用于机器校准、运动控制和质量监控。

制造过程取决于诸如温度和湿度等环境数据。主动冷却和清洁系统对环境条件有影响。用于液体和空气的流量传感器为机床的环境系统提供输入。

电机驱动和控制效率。电机是生产系统中需要大部分能量的组件。具有闭环电流、速度和位置控制的变频驱动器实现了对功耗有直接影响的动态转矩曲线。通过绝对编码器对隔离和转子位置测量的高精度电流测量为每个控制周期提供控制算法。除了高效的电机控制算法外，功率级的效率是功耗的关键因素。氮化镓（GaN）晶体管的更快的开关频率降低了生产单元中的电动机驱动系统的功率。

现代生产单元具有四个一起工作的主要子系统：定义整个生产过程的计算机数字控制（CNC）系统、驱动生产用电动机和致动器的运动控制子系统、用于其它传感和控制应用的可编程逻辑控制（PLC）系统，以及用于材料处理的服务机器人。

嵌入式处理。提高生产系统的效率和灵活性体现在许多方面。工业通信、工业传感和工业控制构成了智能工厂的基础。本地智能在嵌入式微控制器和微处理器上运行。得到的产品和过程数据通过无线和有线工业通信被发送到用于大数据分析的工业云。

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