當(dāng)80%的設(shè)備真正實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)的時候，你才能看到真正的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的威力。那時候被深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的機器會變得無比聰明，中國南部和和美國西海岸的草皮都會變成數(shù)據(jù)，機器會幫助人選擇最優(yōu)化的方案進行切割?！狟rett Buger
美國國家儀器狀態(tài)監(jiān)測解決方案經(jīng)理Brett Buger
應(yīng)用廣泛的IIOT
很多接觸到IIOT的人都在問，如何去定義IIOT，到底設(shè)備聯(lián)網(wǎng)后能為企業(yè)帶來哪些利益?其實如果返回頭去看過去的五年的話，每個國家都提出了不同的理論和想法，很多不同的見解。都屬于探索階段，概念很模糊。
但現(xiàn)在工廠自動化(FA)領(lǐng)域的設(shè)備組裝的管控，流程領(lǐng)域(PA)里的暖通，化工合成，廢氣處理等24小時運轉(zhuǎn)設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測，軌道交通，橋梁和重工業(yè)大型設(shè)備方面的預(yù)維護。甚至包括NI推出的測試機臺，ATE等都可以借助NI儀器的IIOT技術(shù)進行產(chǎn)品以及設(shè)備性能方面的提升，優(yōu)化空間也都非常大。
狀態(tài)監(jiān)測與預(yù)維護應(yīng)用
CNC機床在進行切削加工的時候，刀具如何作為消耗品如何維持一個較長的壽命。刀軌的路徑有些時候難以控制，這時候就需要在切削的刀軌上做預(yù)測性維護。NI在這方面有一些儀器可以預(yù)防抖刀的發(fā)生，借助狀態(tài)監(jiān)控工具，可以增加刀頭的壽命，優(yōu)化切割效率，提高刀軌紋理，電機的壽命也會得到相應(yīng)提高。
在中國上銀科技HIWIN也做過類似的送料軸監(jiān)測實現(xiàn)了預(yù)維護方面的優(yōu)化，用到了labVIEW和compactRIO，這樣就可以在最佳的時間點進行配件的替換，非常方便也降低了維護的成本。
晶元被切割后會被機器手臂快速將其進行擺放，但這時也是晶元非常脆弱的時期，NI在外部安裝了震動傳感器，和數(shù)據(jù)采集設(shè)備來監(jiān)控這臺設(shè)備的健康情況，這樣除了保證設(shè)備的健康外，降低晶元損耗也是關(guān)鍵。
在倫敦地鐵，NI分布的安裝大概30幾個compactRIO，和300多個傳感器來檢測鐵軌本身的壽命，還可以計算哪些時間里和哪些鐵軌最容易被損壞，這樣的主動預(yù)防的技術(shù)，可以降低很大的運營成本。因為在實際使用中很多鐵軌是不用更換的，但是如果能夠檢測需要更換的那根鐵軌，會給維護帶來很大的效率提升。這樣就可以去安排最佳的維護時間，和最優(yōu)化的維護方式。
以前割草機以人工為主，現(xiàn)在可以采用半人工，控制器方面采用compactRIO，除了能夠控制馬達外，cRIO可以連到外部的3g或4g的移動網(wǎng)絡(luò)，讓數(shù)據(jù)中心或指揮中心的專家給出前端操作人員建議。這其實也是典型的IT與OT的融合，系統(tǒng)是由Firefly來進行運營，NI則作為技術(shù)類專家進行支持。
IIOT的神經(jīng)——TSN網(wǎng)絡(luò)
在IIOT的網(wǎng)絡(luò)實施方面，NI積極的推動TSN網(wǎng)絡(luò)協(xié)議技術(shù)的普及，支持TSN的設(shè)備也在不斷被開發(fā)出來，其實TSN并不是屬于NI一家，是業(yè)界開放的協(xié)議。TSN也經(jīng)常被用來和其他網(wǎng)絡(luò)協(xié)議對比，其實沒有必要說推動一個總線或者協(xié)議去代替另外一個，或者非要去強調(diào)哪一個更好。
NI只關(guān)注技術(shù)本身，希望在TSN方面取得成功?，F(xiàn)在已經(jīng)有很多總線和以太網(wǎng)技術(shù)存在，也能做一些低延遲的控制，但是在控制網(wǎng)絡(luò)中，可以想象一下，智能設(shè)備和控制系統(tǒng)，運動控制和機器人等，所有這些，在同一個分布式網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，可以同步所有的網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備，但是卻不是影響整體的控制性能。不會讓非控制命令影響控制命令的執(zhí)行。再加上開放式的標(biāo)準(zhǔn)和低于100納秒的延遲，這不是其他網(wǎng)絡(luò)能夠提供的，因此NI對這項技術(shù)非常激動。
電機類的控制可以繼續(xù)用EtherCAT，但是相機和控制器之間的網(wǎng)絡(luò)就必要用到TSN，因為這是一個需要快速反應(yīng)的橋接。TSN在新的機械設(shè)備和新的工廠的建設(shè)方面，是一個比較好的切入口。
新型的工廠，新型的制造流程，這時TSN可以作為基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品，為機器來提供更高速更良好的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。
邊緣計算與IIOT應(yīng)用的未來
現(xiàn)在大部分的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用還是在云端，原因就是我們必須收納這樣的海量的數(shù)據(jù)才能建立出比較準(zhǔn)確的模型，未來的話，這些模型和數(shù)據(jù)很可能再回邊緣去計算，以提高整個系統(tǒng)的響應(yīng)速度，也就會遇到邊緣計算能力提升的問題。
而NI對于邊緣計算的看法分為硬件和軟件兩個方面。硬件方面需要一個高效能的處理裝置，compactRIO就是這樣的一個強有力的平臺，NI也會對這個平臺不斷進行升級，當(dāng)云端數(shù)據(jù)推向compactRIO的時候，它可以滿足邊緣運算的需要。軟件方面除了labVIEW，NI還和PTC等公司進行不同的合作，來實現(xiàn)IIOT時代不同情況下具有想象力的應(yīng)用。這所有的目的就是讓復(fù)雜的任務(wù)更加簡化。這也是NI對未來的邊緣計算的一個看法。
NI在應(yīng)用方面現(xiàn)在展現(xiàn)的以狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)維護為主，但其實這只是IIOT應(yīng)用的一部分。傳感器的融合就可以帶來更加智能化的設(shè)備，當(dāng)接入到遠程服務(wù)后，就會展現(xiàn)出人工智能的能力，當(dāng)80%的設(shè)備被聯(lián)網(wǎng)的時候可能才會體會到物聯(lián)網(wǎng)和AI結(jié)合的威力，屆時大量采集的數(shù)據(jù)會觸發(fā)的機器深度學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)可以幫助優(yōu)化人的決策。
比如在美國西海岸和中國南部的草的種類肯定不會一樣，因為天氣環(huán)境濕度這些生長因素也不一樣?？刂葡到y(tǒng)在不知不覺得學(xué)會了辨識，自動選擇采用不同的解決方案，選擇最適合環(huán)境的工作方式，這背后的主旋律其實就是算法的支持。一旦數(shù)據(jù)資料互通，IIOT的各種應(yīng)用也會進入爆發(fā)期。NI也在朝著這個方向不停努力。
（轉(zhuǎn)載）
