对于智能工厂与智能机器之间的关系分析

1788年，詹姆斯·瓦特设计了离心式调速器（“飞球”调速器），即控制引擎速度的反馈调节阀，以大量提高蒸汽机的自我调控能力。这一创举确保了蒸汽机操作的稳定性和安全性，也将蒸汽机的使用带入了寻常生活中。正是由于机器的自我调控能力最终确保了引擎技术的发展，才有力地推动了第一次工业革命中生产力的显著提升。如今，工业4.0和智能制造“网络化物理系统”将继续承接历史革新，通过工厂机器和系统中的自动纠正反馈新模式，推进当今时代的发展动力。

图1： Arne9001 | Dreamstime.com – 工人在制造厂的机床控制板上操作

嵌入式信息处理、干扰传感、仿真及智能网络连接技术的进步把低级的自我调控系统转变成更灵活且适应性更强的智能机器。这类机器可以自动使用与自身状态及环境相关的信息来对物理进程进行监控，且通常为实时监控。这样，全厂的运作进程都可以得到充分的优化。同时，物联网、网络化物理系统和云计算技术的发展又推动了物理世界与虚拟世界的融合，前所未有地提供了有关生产系统各层次的信息，并实现了对生产安全性、可靠性、生产力和效率的持续优化。

智能工厂

图2： Dudau | Dreamstime.com – 自动化工厂

未来，工业4.0智能工厂将变得越来越灵活且更具适应性，被更多自动智能机器启用。更高效率和大规模定制的机器将遍布各个工厂及整个供应物流链，这将促使对生产成本、安全性和环境进行重大即时的改进。

标准化的有线及无线通讯技术将通过信息汇集来优化生产和供应网络。同时，可使用汇集的信息对生产过程的控制、预测和优化做出明智的决策。

智能机器

工业4.0智能机器将继续发挥更大的自主性、灵活性和适应性。智能机器可通过自我监控和预测来检测故障甚至是诊断问题。对本地机器的运行状态进行监测将有助于延长机器的使用寿命，而全厂获取机器状态信息将使整个生产环境受益，并使运营者得以优化维修计划，提高正常运行时间。

试想一下，假设有一台机器因老化导致不可接受的停机或预防性维修过度。这种情况中，可以对机器进行改进，使其具有预测功能。这就包括：改进振动传感器来检测机器轴承的状态，及改进红外传感器来检测旋转设备的过度加热状态。通过分析传感器中的数据，可以优化维修计划，提高机器的正常运行时间，且可避免因过度预防性维修产生的额外开支。

ADIS16229模拟设备便是改进型机器和新机器市场中使用无线连接的传感器解决方案。这种双轴MEMS振动监测传感器可实施振动分析功能，且其还包含了一个ISM波段收音机。诸如ADIS16229的此类产品展示了无线传感器发展的前景：即无线传感器可以安装在机器的任何位置来实现传感、诊断和预测功能。

通讯

图3： Hyside | Dreamstime.com –工业网络交换机

只要大规模定制中仍然需要智能工厂的标准化高带宽数据通信基础设施，那么，强大的工业以太网将继续被广泛采用。IPv6将提供高效、安全、高度可配置的寻址，使工厂运营者得以无缝访问机器中用于配制和询问的特定传感器节点。在新兴的IEEE时间敏感网络标准中，控制和测量周期的精确时间是协调机器运转的必要条件。随着科技的不断发展，未来将越来越多地采用无线传感、监测和控制系统。强大的有线连接也将继续扮演重要的角色，特别是在电噪声丰富的环境中发生重大作用。Power-over-Ethernet技术将在分布式传感器、执行器以及其他网络设备中进行配电，这也将有效降低电缆成本。

结论

工业4.0智能工厂和智能机器将有力地改进整个供应链及整个工厂和机器的效率。而连接传感技术的飞速发展也将提供有价值的信息，以减少能源消耗、节省时间、减小污染、降低停机时间及防止事故发生。