無縫通信：工業4.0的支柱
前言：
想要在當今的工業4.0環境中獲得競爭優勢就必須確保多種先進技術能夠協同工作，涉及雲和邊緣硬體的混合方案可能是最佳解決方案。
被稱為“工業4.0”的製造業的數位化轉型，彙集了多類技術，但是競爭優勢來自它們能否協同工作。
在工廠車間，變革性技術包括新的感測、控制和通信系統。這些技術還涉及功能安全和電源管理功能，幫助人們更智慧地工作並且擔當新角色，在某些情況下，可以以更加綜合的方式與機器人近距離工作。
我們已越過了早期採用階段的臨界點，各個組織和企業在各自的業務中至少部署了其中一些技術，而對於那些希望進一步採用工業4.0技術的人員來說，下一步需要讓這些技術協同工作（見圖）。而要實現這一目標需要一個基礎來統一其各種智慧功能。
這是工廠實現工業4.0技術的示例。
標準和規範對於實現這種統一至關重要。它們不僅使系統可以更有效地交交互操作且為製造商創造長期競爭優勢，而且還使反覆運算學習成為可能。互聯的分散式設備可為人工智慧（AI）和機器學習提供支援，以發展和優化製造操作。
通信實現控制
讓製造車間保持運作的技術可分為五大類：通信、感測、控制、安全和電源。這些類別是以前就存在的，但是工業4.0提出了一種可利用各個離散領域創新的無縫通信方案。
如此說來，功能安全和電源管理是製造環境中的關鍵考慮因素也就不足為奇了。成功實現確保工人安全和節能兩個優先事項後，便具有了競爭優勢。電源管理還與環境控制有所聯繫，確保溫度和氣候條件有利於特定類型的製造。與此同時，工業通信、感測和控制使人們在注重功耗的同時能夠安全、高效地工作。
即使技術進步，工業通信仍然是最基本的技術，因為它使單個控制單元可通過網路管理多個輸入和輸出（I/O）。工廠中的網路控制體系結構包括電機控制、運動控制、機器人技術和經典可程式設計邏輯控制（PLC）之類等應用。
PLC提供一系列包括測量、溫度和位置的狀態資訊。PLC的現代示例即機器人抓取或修改傳送帶上的東西。機器人控制是電機控制的特殊版本，其通過自己的感測生態系統控制多軸機器人手臂。機器視覺用於定位機器人手臂，並結合功能安全性，可使操作員監控環境並確保在機器人附近工作人員的安全操作。
這樣的安全性和精度水準需要通信和處理能力。例如，德州儀器(TI)的SitaraAM6x處理器系列，具有Arm Cortex-A53和Cortex-R5F內核可實現十億位元工業乙太網網路，並包括安全診斷庫。Sitara處理器有助於啟用功能安全系統並支援智慧功能，可動態控制和優化智慧工廠中的生產，同時具有高能效。
Sitara處理器構成系統的一部分，具有廣泛的交互作用，但是除非各種控制系統可相互通信，否則這些交互作用無法實現。就像時間敏感網路（TSN）和IO-Link之類規範出現前，I/O互聯要穿過不同的類比路徑，不同的控制系統獨立工作，成為自己獨立的活動孤島。
TSN這套標準屬於完整的即時通信所必需的三個主要元件類別：
時間同步
計畫和流量成型
選擇通信路徑、路徑保留和容錯能力
流量成型與網路中具有不同優先順序的乙太網資料包相關。與其他資料包（非即時）相比，某些資料包具有更高的優先順序（即時）。根據應用的不同，可通過資料包的類型、到達時間或頻寬來確定優先順序，有時會將流量整形與道路交通HOV車道（穿越交叉路口的快速路徑）進行比較。
TSN的名字很貼切，因其瞭解網路中的所有器件都必須是同步的，無論是PLC還是機器人。此外，每個器件都遵循處理和轉發通信資料包的相同規則，並具有冗余以確保容錯能力。
國際電子電機委員會61131-9T建立了雙向、數位、點對點IO-Link工業通信網路標準。在短距離內有時甚至在不理想的條件下，IO-Link可將數位感測器和執行器通過有線或無線方式連接到某種類型的工業現場匯流排或某種類型的工業乙太網。
例如，TI的DP83867實體層收發器可滿足工業4.0的時間同步需求。但是，它還旨在通過外部變壓器直接與雙絞線介質連接，從而在惡劣環境中促進10-/100-/1,000-Mb/s乙太網局域網的實現。
與TSN一起，IO-Link支援使用可即時生成和使用豐富的資料集的感測器和執行器，這是智慧優化製造和支援數位轉換所必需的。
統一通信是工業4.0的支柱
通過TSN和IO-Link執行的統一系統通信已即時在將生產系統數位化的領域，實現了許多不同的工業 4.0功能。
它不僅可在一個裝配站上快速地完成更多工作，甚至可將這些裝配站的控制系統連結起來。統一通信並支持預測性維護以此提高了機器的可用性。使用者不僅可以在單個TSN骨幹網路上運行包括PLC、運動控制和機器視覺在內的多個控制系統，還可為這些系統提供服務並從中心角度診斷任何問題。現在各個部分都使用相同的語言，而不是使用具有獨立通信協定的獨立系統。
另外，通過即時資料交換，可實現各個生產區域之間的可比性或相容性。資料從機器人控制順暢移動到PLC控制器再到機床，提高了生產系統的整體效率。
此外，工業4.0提供了完全的透明度，因為它將生產資料登錄到企業資源規劃（ERP）系統中。而且，儘管ERP系統不能直接控制產品在工廠車間的生產速度，但是更多的商業智慧的存在使製造商可做出更明智的決策，並通過資料來告知製造績效以及其如何影響成本和利潤。
確定資料去向
資料科學在工業4.0中也發揮著重要作用。通過使控制系統相互通信，各個組織可使用更多資訊共同工作來做出更明智的決策——根據業務目標優化生產。由於每個器件和每個I/O都會產生資料，因此現在幾乎可以快速分辨系統是否需要維護以防止中斷。
通用通信集成控制系統，也正在改變人類和機器在工廠車間的工作方式。儘管先進的機器人技術已取代部分人類執行的任務，越來越多的資料科學家參與制造過程，並且其他工人可在距離機器人更近的地方協同工作。
龐大的資料量有時可能會超出可傳送到中心進行處理的頻寬。通過基於雲的業務應用擁有一個整體視圖是工業4.0的標誌之一，但這並不意味著每條資訊都將滲透到雲端——即時通信主要只存在於生產車間。即使從長遠來看，也沒有必要將所有資料都發送到一個中心點。
相反，我們旨在為生產環境中的器件添加更多智慧元素。電機應用程式內部生成的資料具有更高的資料速率，且需要本地預處理，有時甚至需要在電機控制器內部進行本地預分析。並非所有資料都要上雲端。
結論
最終，工業4.0具有三種潛在的情況。一種是因為頻寬可用，資料都發送到雲端。另一種是極端相反情況，因為資料量非常龐大，無法發送到雲端，因此所有資料都在邊緣進行處理並做出決策。
第三種（很可能是最佳選擇）是一種混合解決方案：嵌入在邊緣硬體中的預處理功能的組合，可將壓縮資料發送到雲端以通過標準化通信進行決策。這種方案最能支持分散式機器學習和人工智慧在製造車間的實際應用，同時也使供應鏈收益。
Thomas Leyrer是德州儀器工廠自動化和控制工程師。
