新连接技术如何降低工业 4.0 的壁垒

作者：德州仪器

在过去的几十年里，网络智能已经遍布我们的城市、家庭和办公室，对从恒温器到交通信号灯的一切事物实现了赋能，并随着制造商考虑如何通过连接技术和数字化的进步或工业 4.0 来提高产量而蔓延到工厂车间。

“大多数人都通过将边缘节点或终端连接到互联网在家中体验过自动化”，德州仪器副总裁兼高速数据 (HSD) 部门总经理 Ahmed Salem 说道。“同样，工业 4.0 涉及将信息技术的创新与运营技术联系起来，使制造系统变得更加智能和自主。”

笼式机器人定义了工业 3.0 时代，它们传统上用于重工业，并且往往只执行有限数量的可重复任务，而工业 4.0 涉及足够智能的机器人，它们可以与人类一起安全自主地组装从汽车、飞机机翼到智能手机和笔记本电脑的任何东西。

在速度与可靠性之间找到平衡

现代工厂网络架构的趋势是，通过持续制定行业标准和协议（如时间敏感网络 (TSN)、EtherCAT 和 Profinet）来提高效率、安全性和可持续性。

“在家里，同步或数据丢失问题只是令人沮丧而已”，Ahmed 说道。“但在工业自动化领域，可靠性和值得信赖的通信至关重要，因为数据丢失的后果可能代价高昂，甚至是灾难性的。”

即使是像发送控制信号时意外产生几毫秒延迟这样简单的事情，也可能导致压缩天然气机器不同步，造成永久性损坏。在最坏的情况下，断开连接可能会导致机械臂失控等危险情况。

由于这些原因，工厂过去依赖于经过实践验证的确定性通信技术，确保在设定的时间窗口内发送所有控制信号。然而，其中大多数技术都存在速度慢这一缺点，这会阻碍大量信息的快速流动，从而影响多传感器智能控制系统发挥作用。

相比之下，以太网长期以来一直提供高级自动化所需的带宽，最大速度为几十、几百甚至上千兆比特数量级。例如，EtherCAT 和 Profinet 就是专为应对工业环境挑战而设计的工业以太网协议。使用工业以太网的新工业通信装置比例从 2016 年的 38% 增加到今年的 68%。

此外，TSN 标准的开发使以太网成为控制网络的常见选项，因为以太网可通过高度精确的分布式时钟和自动确定时间敏感控制消息优先级等功能，确保在指定的时间窗口内发送控制信号。

德州仪器的产品组合品类丰富，包括上述连接解决方案以及更多有线或无线解决方案，并经过验证和测试，符合最高的工业、汽车和监管标准。

与传统基础设施搭配使用

虽然较新的协议和 TSN 使以太网适合在工业控制环境中使用，但安装成本仍然是阻碍其得以采用的因素。

以往，以太网设计使用多根双绞线电缆，最大长度可达 100 米。这意味着，想要采用以太网的制造商不仅需要更换所有电缆，还将不得不改变使用较早单线对技术建造的工厂的整个布局，这涉及到的电缆长度长达几公里。

大多数制造商无法承受停止生产线数周来更换昂贵基础设施的成本，因此单线对以太网的开发（可以使用工厂的现有电缆运行）一直是实现技术采用的关键。

“单线对以太网是一种易于采用的以太网版本，无需从根本上改变您构建制造设施的方式”，以太网联盟行业联盟主席 Peter Jones 说道。“与其期望工厂满足现代信息技术的要求，不如去问问他们需要什么，以及我们能提供什么帮助。”

作为以太网联盟的成员，德州仪器致力于通过支持单线对、多线对或光纤布线的物理层收发器系列，帮助开发工业以太网的多种形式。自动化系统设计人员可从这些产品中选择 10/100Mbps 和 10/100/1000Mbps DP838x 工业以太网收发器实现高速率和低延时，或选择 DP83TD510 收发器实现 2 公里的电缆长度。所有收发器都能够抵抗工厂环境中的高温和电磁噪声影响。

制造业的精益化未来

建设制造业的美好未来是一个持续过程。随着复合传感器变得越来越经济实惠，人工智能 (AI) 功能变得越来越精进，人们对更高通信带宽的需求也在日益增加。但随着这些挑战的出现，创建更可持续和更高效制造工艺的机遇也相继而来。

专为支持边缘 AI 而设计的处理器（例如德州仪器的 AM6xA 处理器产品系列）可省去与集中式可编程逻辑控制器通信的需求。在本地运行机器视觉算法不仅可以使机器人与人类一起工作，甚至可以使它们向人类学习。例如，通过调整可以使个人以更优顺序执行一系列装配任务。

从长远来看，工业 4.0 还将涉及对关键系统（包括传感器、执行器及其连接的通信基础设施）的持续监控以及预测性分析的部署（可以自动预测何时需要维护或维修工作）。

对于较新的基于视觉的机器人系统，V3Link 等技术可实现低延时、同步和可扩展的无压缩视频传输，有助于避免工厂车间发生事故。

改善人与其他机器人之间的协调需要先进的本地处理，并且通常还需要无线连接，以实现可靠的室内定位系统（请参阅 Wi-Fi、低功耗蓝牙 (BLE) 和 Sub-1Ghz/BLE 等重要选项）。

“关闭工厂进行维护的成本很高”，Ahmed 说道。“如果您制定了定期维护计划，就必须定期维护，无论是否需要。相比之下，预测性维护意味着您可以仅在需要时执行维护工作，从而避免不必要的停机和浪费。”

对于各制造商来说，在安全性、效率和可持续性方面的这些改进比可选优势更重要。“这些举措对整个社会来说都非常重要，因为我们希望优化我们的系统以更好地应对 21 世纪的挑战，”处理器副总裁兼总经理 Roland Sperlich 说道。

“在接下来的 10 年里，我认为我们将开始看到传感器技术和边缘 AI 在降低功耗方面发挥作用，例如，允许我们动态关闭工厂的某些部分，然后在需要时快速让它们恢复生产”，他说道，“随着世界各国都需要适应不断增长的人口和超负荷运转的电网，这些创新对于实现节能至关重要，而节能不仅符合客户预期，也符合我们所有人的需要。”