2020江苏自动化发展论坛
从感知到智能
2020江苏自动化发展论坛2020年12月12日在南京菲尼克斯公司顺利召开。本次论坛由江苏自动化学会、南京自动化及仪表协会联合主办，南京菲尼克斯公司承办。
江苏省自动化学会工业自动化专业委员会主任、南京自动化及仪表协会常务副理事长、南京优倍电气总经理董健先生主持。南京菲尼克斯公司副总裁缪竞红女士代表南京自动化及仪表协会理事长、菲尼克斯公司总裁顾建党先生到会祝贺。
论坛邀请三位嘉宾做主题演讲。
第一位嘉宾，南京菲尼克斯副总裁，菲尼克斯公司亚太研发中心主任杜品圣博士。杜博士是自动化领域资深专家，有丰富的理论知识和广泛的实际工作经验。杜博士演讲的题目为“自动化融合人工智能，实现智能制造的基石“。
智能制造的三个层面：智能工厂、智能生产、智能物流。智能制造的本源就是应用互联网时代涌现出的新技术，来进一步解决创新，质量，成本，速度的综合问题。通俗的讲就是“既要马儿跑的快，又要马儿少吃草”。
实现智能制造的关键还是平衡“创新，质量，成本，速度”之间的矛盾。从产品生命周期的角度来来平衡成本，速度和质量的问题，将研发，制造与服务的数据进行一体化的管理。因此新的生产模式必须拥抱互联网时代的新技术，如大数据，人工智能，云计算等等。
在今年世界智能制造大会上，中国工程院外籍院士孔翰宁（Henning.Kagemann）教授也对智能做了阐释：
智 ：智慧
能 ：能力
几十年人们都是通过发展自动化生产制造模式来解决智能中“能”问题。传统的制造模式可用下面的金字塔生产制造模式来表示。
与自动化生产相对应，以产品生命周期为导向的智能生产模式的金字塔如下。
人工智能就是一种按照人的功能进行开发研究的技术。
用人工智能来改造制造过程的三层结构，就是在每一层增加了人脑的功能部分。人工智能融合到自动化金字塔中，实现以产品生命周期为导向的智能生产制造模式。
结论是：
第二位演讲嘉宾为紫金山实验室工业互联网课题负责人，陈刚研究员。演讲主题为《工业互联网网络技术及应用--TSN技术进展和应用》。 TSN为时间敏感网络（TimeSensitive Network）英文单词首字母缩写。陈研究员分五部分论述了TSN技术的背景、发展现状。
第一部分 TSN技术的产生背景及现状
网络就像人们常见的公路，在上面传输的数据就像公路上的汽车。有的应用对时间的要求并不严格，比如收发邮件、下载某些视频、音频等。也有的场合对数据传输有确定性的时间要求，比如工业过程的控制系统、汽车自动驾驶等，对数据传输的及时性和数据的可靠性等方面都有严苛需求。
因此，确定性、低时延网络是一直是数据通信发展主要方向。
经过多年的研究，目前TSN相关标准及技术已经基本成熟。
工业控制网络通信经历了从串行通信（kbps）、现场总线系统（10mBps）、实时以太网系统（100mBps）等。但工业网络技术领域内技术标准均为国外公司主导，工业控制网络软硬件也均为国外公司垄断。不仅如此，在这方面还形成互不相容的技术标准，已经成为工业互联网产业自主发展的壁垒。
第二部分 TSN关键技术及优势
TSN技术首先在汽车上发展起来，它有如下的几个特点，一是延时的确定性，在传输过程中要通过几个节点和每个节点时间延迟都是确定的；二是对重要的数据采用冗余传送技术，在接收端两者一致。
第三部分 未来网络TSN解决方案及产品
混合业务传送网络对通信采用不同管理策略，因此要增加网络控制终端--交换机。我们国家已有独立自主的TSN通信芯片及自主的TSN交换机。可提供纳秒（ns）级的时间同步精度、微秒（us）级的延时，百/千/万兆的光纤/双绞线接口，达到40Gbps以上的交换能力。
第四部分 TSN技术应用场景
汽车控制系统是一典型的时间敏感网络系统，采用TSN技术后可极大的简化系统结构。
第三位演讲嘉宾陈夕松博士，东南大学自动化学院教授。长期从事过程分析、数据挖掘、优化控制等智能制造领域的研究及工程应用问题。陈夕松教授演讲题目为“过程性质快速感知--以近红外分析为例”。
1、 性质感知--PAT技术
PAT是过程分析技术，英文单词的首字母。
过程工业控制系统中，传统的检测与控制都是基于温度、压力、流量及界面，号称过程控制的四大参数。而对于最重要的成份指标，由于难于测量，而不得不舍弃。
过程分析技术就是直接对原料、产品等质量品质的直接测量技术，以促进对生产过程的理解。采用PAT技术可极大的提高过程控制的品质指标。
PAT技术可广泛应用于农业、医药、食品等各类生产过程。
以通常的石油化工过程为例，通常对产品质量控制采用温度、流量的双环串级控制，属于间接控制，当采用PAT在线检测后，就可以增加最外层的以质量为指标的三环串级控制。以产品质量为控制目标，大大改进控制精度。
1、 近红外光谱技术原理
PAT也有不同的实现原理，近红外光谱技术是其中一种。近红外技术是采用780-2526纳米波长的近红外光，作为检测源的一种新测量技术。利用不同物质对光谱的反射、透射及吸收等性质，分辨不同物质及含量，具有快速，无损特性。
2、 PAT与流程工业的智能制造
工信部在智能制造发展规划（2016-2020）中定义，智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
流程工业智能制造的一个重要环节是过程控制优化技术，需要根据原料成份调整控制策略。但实际上，不同来源甚至不同批次的原料，成份含量也有可能不一样。以石化工业为例，采用传统化验方法一般需要40多天；而企业从进油到加工完成一般在10天之内。
采用近红外光谱技术快速检测，可以及时获取原料的成份，从而采用优化控制策略，改善原油资源的利用率、能量消耗和废物排放等。特别流程工业都是大规模生产型企业，其经济意义更大。
因此，快速准确的检测关键工艺参数，是实现智能制造的重要基础。测量是控制和优化的基础。目前流程领域智能制造中关于控制或优化方法论的研究已经相对充分，加上PTA检测技术的成熟，为流程工业智能制造开创了新的天地。
基于化学计量学的PAT技术属于间接测量方法，需要大量的数据基础。未来可以通过基于工业云平台技术收集具有代表性的、充足的校正集样本，可以增强模型的稳健性和适应性，缩短建模时间，降低模型的维护工作量。
三位专家从不同的技术领域阐述了从“感知—传送--智能”的发展过程及应用前景。会后代表们还参观了作为全球智能制造“灯塔（样板）”企业的菲尼克斯公司。
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