杜品圣 博士
菲尼克斯电气中国公司
工业4.0大使
智能制造的生产模式需要什么样的自动控制系统?这种控制系统与工业3.0中的自动化技术有什么区别?在智能制造中，自动控制技术要做什么样的演变才能满足智能制造生产模式的要求?这些都是菲尼克斯电气开发PLCnext，以及对PLC系统进行变革和优化的初衷。(上篇指路：菲家讲台 | PLC升级换代：创新推动智能制造(上))
智能制造中的“提高速度”
智能制造中的速度可以分成研发速度、生产速度和响应速度。要提高生产速度，需要采取深度自动化的方法，使得生产制造自动化程度更高，生产流程更加精细化，制造工艺适应性更强和制造方法更加灵活。但是研发速度和响应速度的提高要采用互联网的技术、大数据、云计算的方法，通过分析、归纳和总结来预测产品更新换代的时间点，尽早开发新一代产品。另外，还可以利用大数据来了解产品在市场中的运行动态，并及时改善产品的性能特性来满足市场的需求。
智能制造中的“减低成本”
智能制造中产品成本包括生产成本、运行成本和管理成本。其中生产成本可以通过自动化技术和原材料的优化来实现，但是运行成本和管理成本则必须应用IT技术、软件管理技术以及互联网技术来实现，比如利用大数据来提高市场的响应能力，优化服务。通过精益管理、6S管理以及企业生命周期的管理来降低管理成本。利用大数据来分析市场对于产品更新换代的期待，并提出预见性的决策。在服务端利用大数据分析产品在市场应用的动态和客户的反馈，并采取相应的营销手段来增加产品的销量。为了实现智能制造，必须将工业自动化技术与互联网技术有机融合，才能从产品生命周期管理的角度来更好的提高生产效率及产品质量，同时降低成本。
智能制造中的“灵活多变生产制造”
智能制造不仅需要应用新的技术，同时也对生产制造系统提出了新的要求。由于社会生活的日益多元化，用户意识更加个性化。无论是研发与设计、生产与制造，还是营销与服务，都必须以满足消费者的需求作为出发点和归宿点。同时由于用户体验式的参与设计，制造和服务彻底颠覆了传统生产的垂直分工体系。机械制造生产线也需向模块化、适应化、个性化、透明化的新型智能制造生产流水线转变。
智能制造的工业自动化控制要保证模块与模块间、设备与设备间透明的信息交互，互联网技术和无线通信技术能被整合在当前的控制系统中;为了使得智能化的生产制造系统具有自适应功能，信息技术和控制技术必须实现整个制造系统不仅能够按照流程管理的要求执行，而且具备了柔性灵活、能够快速重构的特点。智能制造具有大规模生产的能力，而且还可具备快速、小批量、多品种的定制生产能力，满足互联网经济下快速迭代的客户个性化需求，使得企业快速赢得客户、占领市场先机。
我们可以清楚地看到，在互联网时代，传统的以自动化技术为导向的生产制造模式面临着四个方向的渗透和交融。
互联网时代科技发展日新月异，IT技术、物联网技术、人工智能、边缘计算、云技术、大数据、信息安全等迅猛地进入了生产制造控制领域，主要从纵向向下深度发展。
物联网技术与控制系统纵向融合，形成分散型智能化的现场设备网络。现场数据通信协议的通用性，数据采集的丰富性，使得人们对现场的运行状态和过程分析更为清晰。
控制系统与互联网技术的无缝连接，PLC系统不仅仅要采用IEC 61131的语言来表述控制任务，同时要用高级语言，如JAVA语言、WEB语言，直接打通互联网到生产制造的通讯通道，同时采用OPC UA来解决PLC与互联网连接通道，使得生产制造和生产管理的信息可以透明化的交换。PDM、MES等管理信息直接进入控制系统的数据库，管理数据进行分解执行。因此新型PLC系统需要新的功能和接口，即：开放的软件开发平台;开放的操作系统;开放的用户应用功能的接口;开放的网络集成环境。得益于这些功能和接口，数据可高效率的处理和分析，并让需要的数据都能及时发往对应的功能单元。最后，通过云计算实现分布式的工业控制，基于Web2.0的工业互联网技术和物理信息融合系统将在工业自动化控制系统中得以实践。
智能制造模式的核心是产品生命周期管理，其延伸了生产制造模式，即包括了三大部分，即产品研发、产品制造和产品服务。纵向的从研发、制造，一直到服务产品全生命周期链的信息交流，无缝通信是互联网在新的生产制造模式的一大任务。同时在生产制造模式中大数据的应用也是对传统的研发方法进行本质上的改变。
