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自動化早已不是那個自動化
隨著工業互聯網的熱炒，使得自動化在其中扮演了一個越發有意思的角色，一些缺乏對制造現場了解的人總是會把PLC理解為就是做邏輯控制的，而且提起現場總線總是CAN、Modbus等，似乎自動化是一個“傳統產業”，一個已經過去的時代，人們喜歡用自動化、信息化、智能化來為智能制造進行“斷代”來闡述其關系，然而，事實卻并非如此—因為，自動化是一個不斷在進步的領域，而且，它是一個純粹的應用產業，它所有的創新源泉來自于“客戶需求”。
今天，我們有必要重新梳理自動化——它不僅是控制、也包括了邊緣計算的融合、數字孿生、機器學習的融合，成為整個制造的基礎與核心構成。
1、開放互聯
開放互聯成為必然趨勢，在經歷了現場總線、實時以太網，自動化的開放互聯正邁入OPC UA over TSN的時代。
工業互聯網遇到的大的挑戰在于“連接”問題，復雜的現場總線和各種協議使得IT訪問OT變得異常困難，不經濟，成為了推進工業互聯網的大障礙。
OPC UA是一個推行“普通話”的過程，它使得各家不同廠商的控制器可以被采用統一語言，而TSN則扮演著“同聲傳譯”的角色。
圖1-基于OPC UA的制造業信息集成
目前整個自動化行業的主流廠商、ICT廠商如華為、CISCO等均以開發了基于TSN的解決方案，即將進入批量運營階段。
如圖1所示，OPC UA為整個智能工廠提供了在上下游供應鏈、車間橫向設備間的集成，也完成從傳感器到云端的垂直連接，更為重要在于OPC UA信息模型為軟件的開發提供了保障，大幅降低工業互聯的工程成本。
2.柔性制造
無論談論智能制造、工業4.0還是所謂的工業物聯網/互聯網，其實，本質都是通過信息的采集，實現全局的制造效率提升，響應“大規模定制”中的高品質、低成本要求。
但是，在底層執行中，會遇到一個“機械”的剛性連接障礙，因此，為了解決這個問題，各家主流自動化廠商均推出了柔性電驅輸送系統，如圖2的ACOPOStrak，它帶來的改變在于：
（1）傳統的產線復雜性、精度、柔性問題被解決；
（2）滿足個性化定制的生產需求。
圖2-可支持匯流與分流的ACOPOStrak柔性電驅輸送系統
它本身代表著電氣控制向機械的延展，運動控制邁入了機電軟一體化時代。
3.邊緣計算
邊緣計算主要聚焦于進行數據的采集、連接，并在邊緣側實現對產線、工廠的實時任務調度、優化、策略問題的解決，自動化廠商在原有架構上融合新的Web技術、云連接技術，將這些任務以分布式形式實現統一的構架。
圖3-邊緣計算軟件與硬件擴展架構
自動化廠商積極的融合IT技術，解決現場的問題，作為一個銜接制造現場和IT的中間層，邊緣計算解決了本地的設備集成、OEE計算、能源計量、運營維護、品質管理的功能。
通過OPC UA，自動化系統可以與來自開放世界的各種邊緣計算實現開放連接，發揮各自的能力，包括與云端服務的對接，自動化可以為其提供基礎的制造現場數據，以及預先處理好的結構化信息。
4.機器學習
今天，我們討論機器人工智能，然而，工程本身就是數學問題，在1931年，科爾莫哥洛夫發表了統計學和隨機過程方面的《概率論中的分析方法》，它奠定了馬爾科夫過程的理論基礎—它成為信息論、人工智能和機器學習的基礎科學工具，然而，數問題可以轉換為軟件問題，首先在數學工具上可行，那么軟件才具有可行性，接著是實現—是否有足夠的計算能力，以及如何與對象結合。
事實上，在早期的控制器即可以實現復雜的控制，例如，貝加萊在90年代初即推出基于pSOS+定性分時多任務的操作系統，已經可以支持語言的編程，今天的PLC已經可以直接運行基于C/C++等語言開發的程序，基于PC架構的控制器可以通過多種形式來實現機器學習、人工智能的算法運行。
圖4-機器學習可以直接運行于PLC
實際上，機器學習并非那么神秘，簡單說，自動化系統大的優勢在于已有的機器控制模型，在這個模型上加一個觀測器，采用成本函數對其進行約束，在非線性階段對其進行“學習”，而學習是一個數學意義上的概念，只要數學上有模型，即可編程，并運行于控制器上。對于更為復雜的學習，其同樣是可以在控制器上編程的，很多人理解的PLC是邏輯控制，但是，像貝加萊的控制器早已可以采用語言編程—這件事情20多年前就可以了。
圖5-通過Hypervisor技術實現多核任務處理
對于一些簡單的機器學習而言直接在PLC上即可運行，同時，在貝加萊新的Hypervisor技術，可以將PCI標準的AI加速卡插入，由Windows對其進行處理，并同時并行運行RTOS來與物理被控對象連接，可以直接在一個架構下實現學習與對象的直接交互。
5.軟件定義智能
自動化的確正在成為一個軟件行業，因為，智能通過軟件來實現，簡單的修改即可實現復用，而且，軟件本身在智能制造中的角色也變得更為復雜，我們會驚奇的發現，自動化行業里*的軟件，無論是RTOS還是集成開發環境如Automation Studio，還是針對行業應用的標準化PLCopen庫、以及為了實現開放互聯的Web服務器集成。
圖6-自動化軟件價值體系
軟件正在成為自動化行業的核心競爭力—數十年于各個領域知識的積累，并且在未來，這些積累的控制對象與模型成為知識集成的基礎，也為數據分析與人工智能奠定基礎。
6.機器視覺
隨著生產的集成，自動化正在將視覺系統也納入到其架構中，在2018年，貝加萊即推出“集成視覺”，這個視覺系統將機器的邏輯、運動控制與視覺感知在統一架構下進行編程開發，實現為直接的同步，并且，解決由于傳統視覺與自動化系統之間的“通信連接”、“配置”、“編程”的壁壘，這帶來很多好處：
?無需復雜的網絡配置；
?可以無縫的軟件變量耦合；
?可以別的實現同步關系；
?避免多個軟件的銜接影響各自性能的發揮。
圖7-集成機器視覺
集成視覺為機器與產線協同提供了為有效的改善，這將成為未來視覺發展的一個趨勢。
7.建模仿真
個性化制造大的挑戰在于“開機浪費”、“測試驗證”中的浪費，這往往是一個燒錢的過程，因此，在過去的數十年里，建模仿真技術一直應用于機器與系統開發，然而在過去，仿真后的程序又需要復雜的過程才能實現在控制器上的運行，而自2008年Mathworks推出基于C代碼自動生成的工具，貝加萊Automation Studio即可實現一鍵導入，這樣可以直接在控制器上運行自動代碼。
另外，通過與MapSim通過FMI接口，實現機械、電氣控制的協同仿真，這樣的方式可以讓機電一體化更為緊密的結合，在系統中對傳動鏈、控制邏輯與對象進行融合，并實現虛擬環境中的測試驗證。
圖8-基于數字孿生設計的ACOPOStrak應用
建模仿真也構成了今天“數字孿生”概念的核心部分，在圖8中，通過MapSim的建模可以與控制對象的模型進行交互，并通過Scene Viewer實現三維呈現，可以直接在控制器上運行并反饋現場實際傳感器回饋數據，實現真正的數字與物理對象的交互，為早期驗證與虛擬調試提供便利。
建模仿真是一種創新性的開發方法，在今天，我們越來越多的應用這些方法來解決很多產業問題：
（1）早期驗證與測試，虛擬調試，大程度降低測試驗證成本；
（2）開發可復用的軟件模塊，降低系統開發成本；
（3）通過自動代碼生成降低開發成本。
……
自動化顯然已經不是那個自動化，然而，自動化永遠都是以“用戶為中心”的產業，開放連接、集成各種領域知識，一切都是為了讓制造業的用戶體會到“質量的不斷提高”、“成本的不斷下降”、“快速交付”，以及今天更為“個性化定制”的需求。