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東營2024PLC智能制造考試的用途

發布時間:2024-04-16 10:00:59來源:魔方格

智能制造是基于新一代信息技術,貫穿設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節,具有信息深度自感知、智慧優化自決策、精準控制自執行等功能的先進制造過程、系統與模式的總稱。具有以智能工廠為載體,以關鍵制造環節智能化為核心,以端到端數據流為基礎、以網絡互連為支撐等特性,可有效縮短產品研制周期、降低運營成本、提高生產效率、提升產品質量、降低資源能源消耗。

智能制造系統是智能制造模式展現的載體,也是信息技術與控制技術集成應用的環境,其核心是大規模信息處理、識別、分析、決策等工業控制技術的研發和應用,因此工業控制系統是智能制造系統里自動化和信息化的基礎,其中可編程邏輯控制器(PLC)又是工業控制系統廣泛應用的核心部件。

隨著互聯網和信息技術的發展,智能制造應用的全面推進,PLC作為傳統的自動化的關鍵設備也必將得到更加廣泛的應用,新技術的不斷出現將使PLC向智能化、網絡化的方向發展。智能制造時代,PLC產品面臨著全新的機遇和挑戰。

PLC問世50年了,作為工業3.0時代的代表性產品,其技術、產品始終處于發展之中。在邁入工業4.0的當下,PLC面臨怎樣的變革呢?

工業4.0和智能制造,有著共同目標指向,都是技術進步推動產業轉型升級,從而實現經濟社會更好發展。智能工廠是智能制造的載體,也是制造企業轉型升級的愿景。工廠自動化是PLC的傳統領域,智能制造PLC不會缺席。

智能工廠具有全面感知、優化決策、精準執行,自動化方式實現的業務管理和制造作業過程的特點。而這些的實現,必須要有多功能、強性能的工業控制器。從曾經的角色和在工業企業中的現有存量來看,PLC具有得天獨厚的優勢,但也面臨全新的挑戰。

挑戰首先來自于需求端。智能工廠要全面感知,挖掘數據價值,前提條件是互通互聯和數據采集。原來現場控制網絡和車間一級的網絡與互聯網是隔離的,互通互聯與數據采集解決問題的重點在多種現場通信協議間的信息交換。現在的橫向集成、縱向集成、端到端集成,工業互聯網構建與應用等,實現互通互聯的同時,也帶來了網絡安全問題。對于PLC來說,互通互聯帶來的安全問題又分為信息安全和功能安全兩個方面,而后者又是PLC不同于一般業務管理用計算機的重點所在。如何確保控制系統在互通互聯的環境中的功能安全,要研究的問題還很多。

智能工廠的優化決策要在各個層級上實現,在設備和產線級,需要控制器提供更多的智能功能,提供更快更強的運算能力,提供和支持機器視覺、深度學習等人工智能算法,提供IEC61131-3標準以外的高級語言編程等。

現場的同一臺設備、同一個工藝段、產線,可能有多個或多類控制器。如柔性加工單元,可能是CNC+PLC;機器人工作站可能是機器人控制器+PLC,這些功能是否可以由一個控制器完成?其實PLC、CNC、機器人控制器、DCS功能相互的融合伴隨著各自的發展歷程。

挑戰同時來自新技術對原有產品和解決方案的顛覆,其中較主要的挑戰來自云計算模式。云計算的本質是大規模分布式計算,它將非關即開的數字化設備模型化為傳統上的“模擬”系統,增進了系統的伸縮性和可靠性,并且規模越大越經濟,使我們今天擁有似乎無窮無盡的網絡資源和計算能力,擁有了7×24運行的各種線上系統。

PLC產品和技術發展到今天,大型PLC系統本身已經是一個分布式計算系統,只不過這種分布式系統是基于現場總線和局域網的。

支撐云模式分布式計算系統的相關技術應用于工業控制領域,將帶來工業控制系統體系結構、技術架構、產品形式、應用方式的革命性變革。

邊緣計算興起就是這種變革的一個體現。邊緣計算提出了云、管、邊的體系架構,我們也可以簡化為云、邊的結構。在云端,標準硬件組合而成的機器構建的基礎實施,大幅降低單位計算成本的同時,提供了強大的計算能力,使得在計算機系統的虛擬空間里構建模型、進行仿真運行和優化運算有了更好的選擇。現場I/O和實時控制由邊緣控制器實現,軟件自動生成和部署技術使得邊緣端的功能升級更加便捷和安全,可以更好地提供現場控制所需的智能,并且解決了傳統控制系統產品升級換代時需要重新配置系統、編制用戶程序所帶來的不便。因為是重新規劃的系統,統一的技術架構和通信協議可以更好地實現互通互聯。

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