工業4.0時代的數據與連接，是如何體現智能與AI的？

德勤諮詢提到，工業4.0讓組織能夠利用基於網路、數據驅動、自主和認知的數字與物理技術來創建真正創新的業務解決方案。

用相對通俗的話來說，工業4.0要做到最基本的就是生產業務的數字化，並通過數字化來徹底改變工廠運營的方式。工程師和運維人員與工廠設備、生產流程交互的過程，都因為自動化、甚至AI發生變化。他們能夠以更為實時的方式解決每天的生產問題。其中涵蓋的熱點就包括了IIoT工業物聯網技術、AI機器學習技術、各種各樣的連接技術，以及大數據、雲，乃至底層電網、功率器件全方位的革新。

有大的市場機遇，就存在技術和管理方面的挑戰。這就要求各層級的參與者通力合作，共同推進和解決各類難題。比如說工業4.0開展到當前這個階段，工廠開始擁有大量的數據，這些數據怎麼去發揮效率，又有什麼用？再比如，工廠設備設施間的連接，需要採用何種方案，又或者驅動數據的底層技術，小到機械臂的MCU平台選擇問題。

由Aspencore旗下《國際電子商情》《電子工程專輯》以及《電子技術設計》主辦的「智」動化與工業4.0論壇蘇州場於8月1日在蘇州國際科技園舉辦。BISTel、艾德克斯、Silicon Labs、Sigfox等十數家企業的技術專家就工業4.0各層級的話題展開了討論。而全天的討論，可以用「數據、連接、底層支持」三部分來概括。

「數據」的充分利用，一直是BISTel的強項。以此為例更能窺見當前工業4.0在這個時代的發展進程。BISTel China銷售副總裁Stanley Shi說，當前製造業面臨的挑戰包括工廠內大量的設備、感測器，要求更快的數據採集頻率，導致了過量的數據。與此同時帶來的是更複雜的問題、更長時間的分析；加上缺少工程人員，帶來超負荷的工作量。

要讓數據本身具備智能，這是BISTel智能應用平台期望解決的問題。該平台包含了三大部分，其一是實時監測——配合前期的數據管理。狹義的說，這是「獲取數據」的過程。實時監測模塊，首先對工廠內部的設備進行實時的監控。通過各種設備工程解決方案，實現工廠範圍內的設備配方管理、設備性能OEE分析，對工藝流程進行持續的優化。

其二是大數據分析平台，對不良進行分析、歸類，通過運營演算法做數據挖掘，找出工廠製造過程中的關聯數據、參數，利用基於參數數據分析的方式找出問題根源。其三是健康預測，對工廠資產、設備、重要部件的健康度、健康狀況做出評估和預測。最終延伸出「自適應智能」，通過自我學習、自我更新，建立起智能生態系統。

分析階段是基於AI的分析系統，「通過人工智慧數據演算法、人工智慧應用，決策實施系統，來實現更高的產出、更簡單的工作流程。」「分析這塊我們追蹤數據，有很多trace data的演算法。」工廠內設備產生的連續性數據，實際對參考設備健康，追蹤產品良率和質量，都是有價值的。所以BISTel通過AI演算法，進行數據分割、清理，將數據流中相似的曲線進行分類，異常曲線形態做實時監測、報警。

CVD化學氣象沉積過程中發現的節氣閥位置偏移，實際BISTel的HMP可提前兩天偵測到閥位置發生偏移的趨勢；壓力問題則可提前10天獲得預測

與此同時，利用追蹤數據還能進行預測。通過預測性維護演算法，自然就能降低設備的downtime，減少非計劃性的停機，降低維護成本。且系統不只是設備健康分析，也對產品做分析預測。比如就半導體生產，能夠根據一批晶圓的歷史追蹤數據、質量數據，監測此後每一批晶圓的質量狀況，以及未來的趨勢如何，給出可視化的晶圓現有質量與趨勢看板。

通過內在知識庫的不斷「自我完善」「自我更新」，自主性完成發現問題、學習問題、採取行動的閉環，這本質上就是AI能夠做到的。這和Oracle資深解決方案架構師Vicky Qiu在談到智慧工廠的數據時提到的數據需要能夠「自運行」是異曲同工的。Vicky Qiu說：「第一，我們關心數據的範圍。現在的數據範圍已經從傳統的關節型數據，擴大到了設備端的萬物互聯，延伸到整個物聯網，也就是大數據。」「第二，我們也更關心，企業現在都是互聯的企業，不是孤立的，而需要和上下游的生產商合作。」

「這個變化很快的時代，我們考慮如何降低IT從業人員方面的投資，加快數據資產的利用。AI技術讓效率得以提升，自然就能減少信息化管理人員。但與此同時數據分析對IT人員的效率、技能要求會變高，包括數據工程師、數據科學家等。」Oracle推出的基於AI的數據資產管理平台，是對於數據倉庫類型的管理平台，同時利用雲的技術與製程。雲端的資產數據也能進行資源化利用。這是「節省數據科學家勞動力」的一套方案。

數據資產能夠做到的是「自維護、自修復和自安全」。

實際上這種數據的AI方案，對於MES生產執行管理系統本身就會有著進一步的推動作用。浙江簡鹿科技發展有限公司COO周彥君分享了MES車間智能製造執行系統的相關經驗。所謂的MES系統，當事件發生變異時，借著實時正確的信息、生產執行系統規範、原始工作情況、數據反應及回饋，作出快速的響應以減少無附加價值之生產活動，提升工廠生產製程的效率。

周彥君提到，為MES提供技術支撐的，就包括了計算機網路、資料庫、軟體技術，以及自動控制、感測器監測技術的發展。或許在數據越來越有價值的今天，MES很快也會有AI的介入。

Sigfox全球生態鏈合作總監嚴更真提到了一個基本理念：數據的價值應該大於獲取數據的總成本，唯有如此客戶才會投資。而與獲取數據相關的，實際上就是「連接」，連接自然成為工業4.0時代的重要一環。今年「智」動化與工業4.0論壇蘇州場，除了「數據」之外，另一個重要的話題就是「連接」，小至藍牙大到Sigfox、LoRaWAN這樣的技術。

Sigfox是低功耗廣域網的提出者。Sigfox連接的典型應用，比如全球商用空調巨頭COFELY，設備需要布局在外或者條件比較惡劣的地方。在產品賣向全球的情況下，如何降低維修成本是個挑戰。如果能夠通過預診斷的方式，將全球運行產品的數據都獲取到位，做出提前的判斷，自然就可成為盈利的方向。所以COFELY選擇了Sigfox。

在數據價值＞獲取數據的總成本，這個不等式背後，實際要做到的就是提升數據的價值，以及降低獲取數據的成本。而這裡的總成本實則包括了硬體成本、鏈接成本、基礎設施、部署成本、維護成本甚至電池成本等。Sigfox期望的就是降低連接的成本，提供完整的方案和生態。

Sigfox在全球部署了地面基站+物聯網衛星，提供了統一網路、統一運營平台，全球無縫的通信網路，「同一份合約全球有效」。預計今年年底，就能覆蓋70個國家地區。「不需要和不同的運營商談不同的資費、運營，對全球大工業公司的使用都非常合適。」具體到工業4.0相關的數據傳輸，實現「感測器數據，追蹤，事件上報，以及資產的管理」，以低功耗、低成本的方式實現全球性資產追蹤，就顯得很有價值。「LV在追蹤行李箱的誤處理、丟失方面，比如在某個機場的誤處理，這是Sigfox在航空物流市場的典型應用。」

Semtech華東區客戶經理陳建魏則表示，在針對這類型大範圍的連接方案時，「我們還能提出另一種解決方案，就是LoRa」。LoRa是帶寬較低，但覆蓋範圍很廣且網路架構相對靈活、功耗低、成本低的一種連接方案。「韓國99.9%覆蓋了LoRa網路，瑞士法國，還有國內的深圳、杭州、上海很多地方都覆蓋了LoRa。」「我們和FedEx進行合作，網路很簡單，三個基站就能覆蓋整個矽谷。應對城市覆蓋，也不需要太多的基站。」

Silicon Labs展示的多協議支持

而在室內區域網方面，Silicon Labs（芯科科技）中國華東區銷售經理牛凱分享了針對工業4.0室內方案的解決之道。「無線連接是工業4.0的解決方案，增加更多的監控和控制系統，用無線對有線連接方式做替代，使用OTA升級的方式滿足未來的功能需要，以及使用高級加密方法進行安全保護。」這是Silicon Labs在做的事。

Silicon Labs專註於「一個無線方案適用所有」，其Wireless Gecko系列的二代產品，實際已經在今年的CES展會上展示過，提供對藍牙、WiFi、Zigbee、Z-Wave等的一體化支持。而且「全球頻段的分部情況都是有差異的，我們提供多頻段、多協議的無線解決方案，不需要開發者考慮射頻論證之類的問題。」

包括在藍牙mesh、WiFi、藍牙/Sub-GHz多支持等方面，Silicon Labs都有充沛的開發經驗。基於此，Silicon Labs得以在工業4.0方向進軍。比如實現資產管理：資產標籤通過藍牙信標的方式進行數據發送，藍牙mesh節點在收到信標數據後轉發給網關，網關再將數據轉發到雲端進行位置信息應用，也就實現了實時位置管理，通過無線連接對勞動力、設備、庫存等在較大區域範圍內進行可靠的分析管理。

再比如工廠內的智能照明，通過各種物聯網協議進行mesh組網，實現定製化的工廠照明和遠程、智能控制；智能能源管理：電廠、熱能廠、水廠都能通過無線智能能源管理系統更便捷地管理能源生產，提供連接的同時，簡化現場設備設置維護和數據採集過程。

在討論工業領域的連接方案時，自然也不能少了NB-IoT。歐孚通信CEO俞文傑分享了台灣日月光作為其客戶，應用NB-IoT智能派工手錶的方案案例。歐孚通信完成IoT派工手錶，在日月光工廠內服役。這台手錶通過eLTE-IoT與歐孚通信MQTT企業電信SMS系統平台連接，往前再藉由web API連接至智能手錶管理系統，以及自動派工系統。佩戴手錶的工人可以選擇接單和拒絕。這樣能夠方便地實現工單、員工管理。這是智能連接在智慧生產方面的一個典型應用。

「億歐認為，工業自動化階段，之後就是網路化，到了這一步，對連接的需求就會比較大。」瑞昱半導體無線網路部門產品經理孫再強表示。他特別提到了「多連接技術」趨勢，所謂的多連接技術，實際也就是多種連接方式的融合與需求，這實際也印證了Silicon Labs的方案，並且也是瑞昱當前的一大特色與優勢。比如在應用NB-IoT的設備上，也總是能看到其他配套的連接方案，比如智能門鎖還需要配備藍牙，煙感還需要低功耗mesh。「在NB-IoT的1.0時代是一家獨大，2.0時代就需要多家晶元供貨了，但大部分產品都只做一種連接，沒有解決工業上多連接的問題；3.0就需要多個連接去做了。」從這幾家企業的分享來看，多連接的確是當前工業4.0發展時期的寫照。

富昌電子電機控制業務發展經理余國民說：「不管數據與連接如何智能，總還是離不開底層技術的，所以『智』動化與工業4.0論壇還包含一些必不可少的基礎方案。包括了智能設備測試，驅動工業自動化系統發展的功率半導體，以及電網基建等。有趣的是，與此同時基礎設施自身也在變得更智能，或者說他們本身就是工業4.0發展的技術受惠者。」

如電網就在實現智能化、虛擬化演進過程。深圳市風雲實業有限公司技術總監詹晉川提到了電網本身的智能化。智能變電站監控系統的集群測控裝置在架構迭代中，開始採用多核、片內連接的方式，便於做虛擬化功能；實現信息模型化、傳輸網路化——通過網路化的方式傳輸網路報文；與此同時進行軟體虛擬化，在不同核運行docker容器，不同的容器資源獨享。這樣一來也就具備了應用無關性，還能實現動態遷移、熱備用等特性；並且支持新型部署方式、測試功能集成，以及軟硬體的獨立升級等。

艾德克斯（ITECH）技術工程師張彬則著重講解了工業與智能設備測試解決方案，包括各類發電機/電機測試方案，如BSG電機測試、直流電機測試、調速電機測試，還有工業電源模塊測試方案等；並且在測試方案以外，推薦了公司的一些系列產品，例如可靈活插接的IT-M系列電源、IT89/88/8700電子負載系列及各類電源模塊測試系統。

活動現場的展台上，艾德克斯展示了IT8900大功率直流電子負載系列產品，可模擬用電設備以驗證短路或電流異常時，電源供應器能否正常判定並及時作出反應；還有兆瓦級IT6000源載系列，比如其中的IT6000C系列雙向可編程直流電源，集成了雙線性電源和回饋式負載功能，可實現source功能提供功率，也具備sink能力，可吸收功率還可將消耗的能量清潔地返回至電網；而IT-M系列電源具備靈巧的特點，產品在200W-600W功率範圍內，實現了?1U的體積，可以像「樂高」一樣，模塊化組合搭配。

在功率元器件方面，包括新能源在內的工業領域應用，一直都是這一市場的發展熱點；如果做細分，實際工業領域的功率元器件市場規模也大於其他包括家電、汽車在內的領域。

意法半導體功率分離器件技術市場部經理孫君穎分享了針對工業4.0的功率器件解決方案。總體上包括了高電壓功率MOSFET、低電壓功率MOSFET、IGBT、碳化硅MOSFET、氮化鎵、功率RF、功率模塊等覆蓋相對較廣的各種產品。孫君穎特別提到現如今智能功率器件的增長速度已經和32位MCU一樣，預計IGBT/MOSFET IPM近5年的複合年增長率達到25%，到2021年市場規模就會達到26億美元。所以他也在會上特別介紹了650V HB2系列IGBT，後續將做到車規級應用。此外他還提到了SLLIMM智能功率模塊、650V/1200V SiC MOSFET、低壓MOSFET F7系列產品；以及意法半導體的FERD技術，相較傳統功率肖特基技術實現VF/IR最佳平衡。

富昌電子電機控制業務發展經理余國民特別分析了工業電驅面臨的新形勢和挑戰，除了工業4.0對性能和功能提出更高的要求，更豐富的網路互聯功能之外，中美貿易戰也對國內的這一市場發生了影響：高端製造面臨打壓，關鍵元器件供應的不確定性，增高的技術交流壁壘。「選擇元器件時，美資元器件如何做替換？」作為系統集成商，「不只是傳統意義上的代理商」，富昌電子給出了一些應對挑戰的系統化解決方案，選擇合適的方案，從總體上降低BOM成本和系統成本。

「國內大家都在做低端競爭，我們總是跟別人對標這些東西，還有價格戰。所以國產的產品始終徘徊在中低端。工業4.0的機遇應該要留給國內，不是從採購上去壓低工人工資，而是從技術上去降低成本。」而「貿易戰帶來的挑戰，對我們的高端製造業產生衝擊，但對很多客戶而言卻也恰好是個機會。」在工業4.0的機遇面前，迎接挑戰轉變思路，實贏得這場戰役的必然選擇。

有關智能工廠的智能生產解決方案，我們特別採訪了BISTel的Stanley Shi，後續我們還會就智能生產和工廠數據的AI利用做更為詳細的報道。

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