年度盤點：2020工控行業十大技術，助力中國制造2025

　　在過去的一年，雖然工業發展遭遇了一些波折，但是憑借工業互聯網、智能制造等技術，工控行業還是在遭受疫情后快速復蘇，并且保持穩定增長。這些技術對于企業而言，不但能加快自身發展速度，也為企業轉型提供助力。下面就盤點一下，2020年工控行業10大技術。

圖片來源：OFweek維科網

　　1．數字孿生

　　數字孿生也被成為數字雙胞胎，最早是由美國空軍研究實驗室提出來的，它是指利用數字化技術營造一個與現實世界對稱的鏡像世界。

　　在企業的生產過程中，數字孿生可以應用在產品研發、生產管理、設備管理領域，幫助企業進行仿真測試、驗證，生產調度、調整和優化，以及模擬機械和電器聯動模擬。數字孿生在很大程度上能夠幫助企業在低成本的鏡像世界中對產品進行協同以及模型優化，給現實工廠提供更多的方案。

　　此外，數字孿生能夠幫助企業在實現生產之前，發現產品、設備以及生產管理上的問題，優化整個生產流程，提升產品質量，幫助企業提升生產效率，最終實現高效的柔性生產。

　　2．虛擬調試

　　虛擬調試是數字孿生的的技術分支，如今已經成為工控行業關鍵技術之一。在傳統的制造商生產過程中，往往產品已經初步集成后才發現設計缺陷，這種情況就大大增加了企業的成本。而引入虛擬調試技術后，企業在真正生產產品之前，就能夠通過這項技術，模擬驗證產品集成后的所有問題。在傳統工業向工業4.0方向上轉型升級的過程中，提升生產效率是企業所追求的指標之一，尤其是在研發周期較長的產品設計期，企業如果能從研發期開始來縮短產品交付時間，在與競品對比時將會成為一個重要的利器。

　　3．5G網絡

　　按照國際組織ITU的定義，2020年是全球5G商用的年份，也就是所謂的5G元年，但對于我國而言，2020年更是5G全面爆發的一年。

　　通常意義上的5G，指的是“第五代移動通信技術”。但與過去的1G、2G或是3G、4G不同，5G不僅只是技術的順序提升，同時也是多種無線接入技術演進集成后解決方案的總稱。其大速率、大連接、低時延的特性，滿足了未來人與人、人與物、物與物的智能互聯的需求，為實現“萬物互聯”打下了基礎。

　　4．工業大數據

　　工業大數據是指在工業領域中，圍繞智能制造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發貨和交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造等整個產品全生命周期各個環節所產生的各類數據及相關技術和應用的總稱，簡單來說就是在工業生產中生成的數據。

　　隨著信息技術、電子與數學技術、傳感器、物聯網等技術的發展，一批智能化、高精度、長時間導航、高性價比、微型傳感器應運而生，數據收集量飛速擴張。工業大數據技術的研究與突破，其本質目標就是從復雜的數據集中發現新的模式與知識，挖掘得到有價值的新信息，從而促進制造型企業的產品創新、提升經營水平和生產運作效率以及拓展新型商業模式。

　　4．工業互聯網

　　工業互聯網本質是通過工業互聯網平臺把工廠、設備、生產線、供應商、產品與客戶之間緊密地連接在一起。幫助制造業拉長了產業鏈，形成可以跨越設備、系統，甚至是廠區、地區的互聯互通，提高生產效率，推動整個制造服務體系智能化。此外，工業互聯網還利于推動制造業融合發展，實現制造業和服務業之間的跨越發展，使得工業經濟各種要素資源可以高效共享。由于人力成本急劇上升，企業急需通過工業互聯網降低對人工的依賴，提升產能和品質。在過去，工業互聯網時常會出現網絡互聯互通性差的問題，因此很難落地應用，體驗也不好。但隨著5G時代的到來，問題將逐漸到解決。

　　6．智能傳感器

　　發展工業大數據和工業物聯網產業，一系列配套的基礎設施建設是不可或缺的。而其中，智能傳感器有著舉足輕重的地位，甚至可以說沒有智能傳感器存在的話，工業互聯網也無法發展起來。

　　所謂傳感器，是一類將環境中的自然信號轉換為電信號的半導體器件，是數據的采集入口，也是物聯網、智能工業、智能設備、無人駕駛等的“心臟”。智能傳感器(intelligentsensor)是具有信息處理功能的傳感器。智能傳感器帶有微處理機，具有采集、處理、交換信息的能力，是傳感器集成化與微處理機相結合的產物。與一般傳感器相比，智能傳感器具有以下三個優點：通過軟件技術可實現高精度的信息采集，而且成本低;具有一定的編程自動化能力;功能多樣化。

　　7．協作機器人

　　為了降低制造成本，提高生產效率，引入工業機器人等自動化設備代替人力已經成為許多制造業企業的優先選擇。但傳統工業機器人也存在一定問題，它具有一定的危險性，不能與人互動，且需要長期投資，回報相對較慢。

　　隨著市場趨勢的變化，局部自動化的重要性與日俱增，協作機器人應運而生。顧名思義，就是在機器人與人可以在生產線上協同作戰，充分發揮機器人的效率及人類的智能。這種機器人不僅性價比高，而且安全方便，能夠極大地促進制造企業的發展。與傳統工業機器人相比，協作機器人安裝起來更加靈活、編程簡單、易于操作、投資回報相對較快，極高的安全性讓其能夠實現與人協同工作，互補不足。協作型機器人作為一種新型的工業機器人，掃除了人機協作的障礙，讓機器人徹底擺脫護欄或圍籠的束縛，其開創性的產品性能和廣泛的應用領域，為工業機器人的發展開啟了新時代。

　　8．AI（人工智能）

　　AI發展至今，是集潛力與爭議于一身的熱門話題。雖然褒貶不一，但是并沒有影響其迅速。根據CBInsights數據，到2030年全球市場規模將達到15.7萬億美元的規模，約合人民幣104萬億元。

　　在這巨大的市場潛力中，AI應用于工業領域占據了很大的市場比重。發展至今，AI在工業領域的具體應用可以粗略的分兩類：一類是傳統自動控制相關的業務及技術領域，指利用設備或裝置，使機器、設備或生產過程的某個工作狀態或參數自動地按照預定的規律運行;另一類則是通過對企業生產及服務過程中積累的歷史數據，采用深度學習等AI的模型算法，發現數據的內在規律及新的價值，用于改善設計、生產及服務等工業業務環節。

　　9．智能制造

　　智能制造是全球工業制造業發展的趨勢。隨著廉價勞動力漸漸缺失，人口紅利逐步消失，工廠企業需要找到一種全新的生產模式，以緩解昂貴的勞動力成本和應對快速更新的產品需求。而智能制造的出現，正是解決這些難題的關鍵所在。

　　智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。與傳統制造完全不同，智能制造依托于先進的數字化制造技術，工廠可以進行按需生產，從世界各地供應商采購原料，避免了大量庫存的風險，并通過社交媒體管理客戶反饋，實現個性化的制造，達到更快、更靈活、更高效的產品交付水平。毫不夸張地說，智能制造是促進我國制造業進一步發展的關鍵點。

　　10．邊緣計算

　　在智能制造、工業互聯網等新興技術和概念興起的同時，對于數據的處理要求也越來越高。2020年，平均每人每天會產生1.5G的數據量。但是目前云計算無法快速高效地處理這些龐大的數據，邊緣計算成為另外一條解決方案。通過分散式運算的機構，數據資料、應用程序和服務運算都轉移至網絡邏輯上的邊緣節點處理，切割成更小與更容易管理的部分。并且，邊緣節點更接近與用戶終端裝置，能更大程度降低延遲。在企業生產過程中，邊緣計算能夠讓生產出現快速響應和反饋。實時對數據分析，能夠快速阻斷設備發生意外終端的情況，提高生產安全性。