工業自動化系統集成是現代制造業數字化轉型的核心引擎,其發展歷程與未來走向深刻影響著工業生產的效率、靈活性與智能化水平。從當前的發展態勢與研發焦點來看,工業自動化系統集成正沿著一條清晰而充滿變革的路徑演進。
一、 當前發展態勢:融合與智能化成為主旋律
經過數十年的發展,工業自動化已從單機自動化、生產線自動化,邁入以系統集成為特征的整體解決方案階段。當前的發展呈現出幾個鮮明特點:
- 深度信息技術融合:傳統的可編程邏輯控制器(PLC)、分布式控制系統(DCS)等自動化控制系統,正與物聯網(IoT)、云計算、大數據、人工智能(AI)及5G通信技術深度融合。系統集成不再僅僅是硬件與軟件的連接,更是數據流、信息流與業務流的全面打通與協同。
- 軟件定義與平臺化:硬件趨于標準化和模塊化,而軟件的價值日益凸顯?;诠I互聯網平臺或云平臺的系統集成模式興起,通過統一的平臺實現不同品牌、不同協議設備的接入、數據采集、應用開發與運維管理,大幅提升了集成的靈活性和可擴展性。
- 柔性化與個性化需求驅動:面對市場需求的快速變化和小批量、多品種的生產趨勢,自動化系統集成更加強調柔性。集成方案需能夠快速響應工藝調整、產線重組,支持大規模個性化定制。
- 全生命周期服務:系統集成服務從傳統的設計、安裝、調試,延伸至涵蓋預測性維護、能效管理、工藝優化、遠程運維等在內的全生命周期管理,價值創造點向運營端持續延伸。
二、 自動化控制系統及系統集成的研發焦點
為應對上述發展趨勢,相關的研發工作正聚焦于以下幾個關鍵領域:
- 開放式與互操作性:研發重點在于打破“信息孤島”,推動采用OPC UA、TSN(時間敏感網絡)等開放式、統一的標準協議,實現跨廠商、跨層級設備與系統的無縫通信與互操作。這是實現深度集成的基礎。
- 邊緣智能與云邊協同:在靠近數據源頭的邊緣側部署具備計算和AI能力的智能控制器或邊緣網關,實現數據的實時處理、本地決策與快速響應。與云端進行協同,云端負責海量數據存儲、復雜模型訓練和全局優化,形成高效的分層計算架構。
- 人工智能與工業知識的深度融合:將機器學習、深度學習、機器視覺等AI技術深度嵌入自動化控制系統。研發方向包括智能感知(如視覺質檢、預測性維護)、智能決策(如工藝參數自優化、生產調度優化)和智能控制(如自適應控制、協同控制),使系統具備自感知、自決策、自執行的能力。
- 數字孿生技術的集成應用:構建物理實體與虛擬模型實時映射、交互反饋的數字孿生系統,成為研發熱點。它在系統集成中用于設計仿真、虛擬調試、運行狀態實時監控、預測性維護和操作員培訓,極大地降低了試錯成本,提升了系統可靠性和運維效率。
- 網絡安全縱深防御:隨著系統的開放與互聯,網絡安全風險劇增。研發需貫穿于控制系統硬件、軟件、通信協議及管理流程的全環節,構建覆蓋邊緣、網絡、平臺和應用的縱深防御體系,保障工業系統的安全可靠運行。
三、 未來走向何方:邁向自主智能的工業新生態
工業自動化系統集成將朝著更智能、更自主、更泛在的方向演進:
- 高度自主的智能系統(AIS):系統將具備更強的環境感知、自主學習和協同決策能力,能夠在動態變化的環境中自主完成復雜任務,實現從“人機協同”到“機機自主協同”的跨越。
- “軟件定義一切”的柔性制造:基于統一的數字平臺,通過軟件靈活配置和調度物理資源(設備、機器人、物流單元),實現生產線的“一鍵重組”和生產模式的快速切換,真正實現大規模個性化定制。
- 產業鏈級協同與優化:系統集成邊界將從單個工廠擴展到整個供應鏈乃至產業鏈。通過工業互聯網實現上下游企業間設計、生產、物流、服務數據的互通與業務協同,實現全局資源優化和效率提升。
- 可持續與綠色化集成:能效管理、碳足跡追蹤、資源循環利用等綠色制造要求將被深度集成到自動化系統中,通過智能優化控制實現節能降耗,助力工業可持續發展。
- 低代碼/無代碼與平民化開發:為了降低開發門檻、加速應用創新,面向工程師甚至業務人員的低代碼/無代碼開發工具和平臺將更加成熟,使行業知識和經驗能快速轉化為可部署的自動化應用。
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工業自動化系統集成的發展,本質上是信息技術(IT)、運營技術(OT)與行業知識(KT)不斷深化融合的過程。其未來航向已清晰指向構建一個互聯互通、數據驅動、軟件定義、智能自主的工業新生態。對于從業者而言,持續關注并投入于開放式架構、人工智能、數字孿生、網絡安全等核心技術的研發與應用,將是把握未來競爭主動權的關鍵。