新一代電氣自動化系統(tǒng)正與工業(yè)物聯(lián)網深度融合,走向智能化。其技術棧在傳統(tǒng)控制層之上,疊加了邊緣計算與云平臺層。
邊緣層是關鍵:邊緣網關(如研華、樹莓派+Ignition Edge)負責從PLC、傳感器、智能儀表采集多源異構數(shù)據(jù)(時序數(shù)據(jù)、報警、視頻流),進行本地預處理、協(xié)議轉換與緩存。邊緣計算節(jié)點可部署輕量級AI模型,實現(xiàn)設備預測性維護(通過振動、電流信號分析預測軸承故障)、視覺質檢、能耗優(yōu)化等實時分析,緩解云端的帶寬與延遲壓力。
數(shù)據(jù)上云后,在云平臺(如AWS IoT, Azure IoT, 阿里云工業(yè)互聯(lián)網平臺)進行大數(shù)據(jù)分析、數(shù)字孿生建模與全局優(yōu)化。例如,通過分析全廠設備的能效數(shù)據(jù),優(yōu)化空壓站群控策略;通過聚合歷史工藝參數(shù)與產品質量數(shù)據(jù),利用機器學習尋優(yōu)佳生產配方。
這一演進對電氣自動化工程師提出了新要求:需掌握基礎IT知識(網絡、數(shù)據(jù)庫、Python腳本),理解MQTT、 RESTful API等數(shù)據(jù)接口,并具備從海量數(shù)據(jù)中提煉業(yè)務洞察的系統(tǒng)性思維。安全貫穿始終,需實施縱深防御,從控制器安全功能、網絡分段、邊緣設備加固到云身份認證,構建端到端的安全體系。
工業(yè)物聯(lián)網與數(shù)據(jù)驅動下的自動化系統(tǒng)演進