魏泽尔的设想已成为现实;我们正生活在这样一个世界里,相机、手机、家用电器和汽车都由计算机控制。微型计算机(即所谓的嵌入式系统)使这一切成为可能。然而,真正的进步只有在这些微型计算机不再独立运行,而是能够在网络上交换信息时才能实现。这得益于过去十年网络技术的进步:在庞大的消费市场的推动下,我们拥有了适用于众多应用领域的高性能、价格合理的技术设备。为了应对这种情况,自动化技术也开始采纳这些理念。.
机器故障示例
当制造工厂中的一台机器发生故障时,整条生产线都会停止运转。
机器会通过蓝牙向操作员的智能手机发送信息。操作员赶到机器旁,进行一些测试,确定问题出在电机上。操作员使用智能手机发出优先维修工单,工单到达公司维修中心后,维修中心会首先通过在线诊断系统检查机器故障。然后,维修中心会(通过智能手机)派遣技术人员前往维修地点。技术人员进入车辆后,将位置信息输入车载导航系统,GPS会引导他们穿过公司庞大的厂区到达正确的建筑物。到达后,室内定位系统会接管导航,并与操作员的智能手机配合,引导他们找到故障机器。
在这里,技术人员将平板电脑无线连接到机器的控制系统,并进行一些系统测试。他们确认需要更换电机,用智能手机拍摄铭牌照片,并将信息发送到中央备件仓库。仓库会识别出正确的零件并立即发货。维修技术人员可以通过平板电脑跟踪备件的运送过程,并在入口处取回备件,以便对机器进行维修。他们再次使用智能手机,通过RFID标签验证零件编号和版本,以避免所有组件复杂交互过程中出现问题。然后,他们通过平板电脑启动系统,并在大屏幕上验证其运行是否正常。确认维修成功后,他们通过智能手机完成维修单,并从仓库发起新的零件订单,同时录入成本中心核算数据。.
从构想到现实
从技术角度来看,这已经可行,尽管企业距离真正实现这一目标还有很长的路要走。然而,发展趋势正朝着这个方向转变,尽管其路径与消费品行业有所不同。工业企业期望已安装的设备展现出高度的成熟度和极高的可靠性。工业用户也希望确保十年后仍有替代智能手机可用,而不是像目前普遍的情况那样,九个月后就被可能与前代产品截然不同的新型号所取代。但消费品行业适用的技术同样适用于工业领域。2004年,来自工业界和科学界的代表组成了一个小组,讨论智能信息和通信技术的影响和应用领域。这促成了智能工厂的构想,并于2005年在凯泽斯劳滕建成,成为一个集研究和示范于一体的中心。.
智能工厂计划
SmartFactory的核心是一个测试和示范设施,其中利用典型的工业组件实现了液体肥皂的生产流程。该生产线负责肥皂的预处理,随后进行着色、灌装和贴标。
该生产线由“SmartFactory KL eV技术倡议”协会管理,该协会目前由来自工业界和科学界的15家领先企业组成。该倡议的主要目标是创建一个独立于制造商的测试和示范设施,用于研究和开发新技术在工厂运营中的应用潜力。在此背景下,其目标并非用自动化技术取代人工,而是通过普适计算为工人提供最佳支持。
这种真实而典型的工业生产过程构成了各个研究学科朝着“未来工厂”方向开展工作的基础。.
数字产品记忆:为了控制灌装过程,每个瓶子上都贴有一个RFID(射频识别)芯片,其中包含订单和生产过程的所有重要参数。这样,每个产品都拥有自己的记忆。未来,“智能”产品将通过M2M(机器对机器)通信影响其周围环境,从而实现更高效的生产流程。.
无线通信系统还能提高工厂的灵活性和敏捷性。传统的有线通信系统可以缩小规模,从而减少安装和改造工作量。然而,在工业环境中,无线网络的要求远高于其他领域:可靠性和安全性至关重要,因此对无线电频段进行周密的规划和控制必不可少。.
对于有线连接,设备的位置是默认已知的。
当大量有线连接被取消时,机器定位问题就变得至关重要。尤其是在使用移动操作系统时,运行环境的影响尤为显著:某些工厂或系统功能只有在操作员靠近系统时才能激活。在智能工厂中,我们安装了三种不同的实时室内定位和跟踪系统。这些系统可以帮助维护技术人员定位故障设备,或根据设备在生产线上或系统内的位置,为操作员提供执行特定任务所需的重要数据。
自配置自动化系统是迈向灵活适应型工厂的又一步。在一定程度上,“即插即用”机制也可应用于工厂。
其前提条件是新标准的出现以及已安装组件抽象模型的构建。

变得聪明
借助当前嵌入式系统技术,许多简单的现场设备可以转变为“智能对象”,并在自动化网络中以类似于Web服务器的方式提供其功能。这种从现场层到规划层的信息和功能在技术上可行的统一化将带来企业IT结构的变革:严格的层级式自动化金字塔将演变为融合网络,从而实现对不同层级控制和规划的访问。类似于“物联网”,越来越多的现实世界中的物理对象被识别并与它们在IT世界中的虚拟表示相匹配,一个日益网络化和集成化的“对象工厂”的图景正在逐渐显现。
未来,IT安全将比以往任何时候都更加重要,它旨在保护数据安全以及IT和生产系统的完整性,使其免受内部和外部威胁。
作者:
Detlef Zühlke,教授,工程学博士,德国人工智能研究中心 (DFKI) 有限公司创新工厂系统科学主任,凯泽斯劳滕。.
