2024年自动化行业报告：工业物联网数字化转型与智能制造

持续改进方法的选择

• 背景: 现代企业需要选择合适的持续改进（CI）方法，如精益生产、六西格玛、ISO-9000和约束理论（TOC）。
• 精益生产: 目标是减少浪费，实现“单件流”生产线，关注客户之声和按需供应。
• 六西格玛: 目标是提升过程有效性，通过严格的流程管理与分析工具将过程特性接近目标特性。
• ISO-9000: 提供管理模型，建立和管理自身程序，要求定义、监控和纠正过程偏差。
• 约束理论（TOC）: 关注过程限制因素，通过最大化限制因素的 throughput 提升生产线 throughput。
• 选择依据: 改进目标决定方法选择，每种方法都有优势和适用场景，可能需要组合使用。

智能工厂优化使用MQTT

• 背景: 智能工厂需要处理大量传感器数据，MQTT协议提供高效传输架构。
• MQTT优势: 轻量级数据包，发布-订阅模式，三种服务质量（QoS）级别，主动消息功能，降低带宽浪费。
• 应用: 设备数据采集，IT系统通过代理服务器检索数据，优化生产流程。
• 安全性: 用户名密码认证，SSL/TLS加密，MQTT网关实现协议转换，降低网络安全风险。

智能工厂仪表的优势

• 心跳技术: 包括诊断、验证和监控，实现预防性、主动性和预测性维护。
• 应用场景: 工艺数据收集，设备健康状况监控，主动维护决策。
• 实施建议: 从现有基础审计（IBA）开始，选择熟悉的应用场景，根据需求选择心跳技术的方面。

OT数据的网络安全

• 背景: OT网络安全比IT网络安全更关键，传统断开连接方式不再适用。
• 数据安全 vs 网络安全: 目标不同，数据安全需内部防御机制。
• 解决方案: 无形邮件插槽（防火墙端口），隧道应用程序或MQTT代理，数据二极管实现单向通信。
• 技术整合: MQTT和Sparkplug建立安全连接，Skkynet技术提供数据安全集成。

工业 AI 代理商

• 背景: 工业 AI 代理商是智能软件实体，代表和管理工业单元功能。
• 重要性: 提高生产力，自动化工作流程，提供直观信息访问。
• 关键技术: 工业数据基础，知识图，模型和代理编排。
• 挑战: 操作员工作流程的精确性和建立信任。

高科技制造业的增长

• 挑战: 遗留技术限制，个性化需求，供应链波动，监管压力。
• 解决方案: 工业4.0技术，包括物联网、AI、机器学习、虚拟孪生。
• 价值: 提高效率、质量和灵活性，降低停机时间，缩短产品上市时间。
• 合作伙伴选择: 需要谨慎评估，确保技术匹配和战略目标一致。

模块化自动化增强化工过程控制系统

• 背景: 化工行业需要更高灵活性，传统单一自动化系统限制。
• 模块化优势: 快速响应需求变化，分散控制功能，提高灵活性。
• 互操作性: VDI/VDE/NAMUR 2658标准，确保模块间和系统间互操作性。
• DCS角色转变: 从集中式系统转变为过程编排系统，管理生产流程和反馈。

涡旋流量计设计

• 挑战: 关键流量测量需要高可靠性，传统方案成本高、维护复杂。
• 解决方案: 四通道涡旋流量计，提供四个独立测量，降低成本和安装难度。
• 优势: 独立传感器，减少共同原因故障，维护方便，提高可靠性。

远程无线设备连接

• 背景: IIoT增加对低功耗设备需求，电池选择至关重要。
• 关键参数: 低自放电率，工作电压，功率需求，温度范围。
• 电池选择: 线轴型 LiSOCl₂ 电池，TLI 系列工业级可充电锂离子电池，PulsesPlus™ 电池。
• 专家建议: 根据具体需求选择电池，考虑长期部署和实际运行条件。

未来展望

• 技术融合: 模块化自动化与物联网结合，提升安全、效率、质量和可持续性。
• 挑战应对: 通过技术创新应对行业挑战，确保长期竞争力和可持续发展。