向右滑动:上一篇 向左滑动:下一篇 我知道了
广告

小工厂,旧设备,怎样玩转智能制造?

时间:2019-03-21 作者:刘于苇 阅读:
近几年工业4.0高速发展,对于中国的一些传统型制造企业,要想跟上自动化、智能化的步伐,往往需要在设备升级换代上,投入大量的资金。有没有更适合目前中国国情的智慧工厂解决方案?

近几年工业4.0高速发展,对于中国的一些传统型制造企业,要想跟上自动化、智能化的步伐,往往需要在设备升级换代上,投入大量的资金。有没有更适合目前中国国情的智慧工厂解决方案?在日前举办的2019上海慕尼黑电子展上,《电子工程专辑》采访了ADI系统解决方案事业部总经理赵轶苗。9zmEETC-电子工程专辑

微信图片_20190321150058.jpg9zmEETC-电子工程专辑

ADI系统解决方案事业部总经理赵轶苗9zmEETC-电子工程专辑

工业一直是ADI非常重要的一个业务部分,去年工业业务整体营收62亿美金,其中很大一部分是B2B业务。ADI支持工业发展的核心产品包括传统的放大器、模数转换器、RF器件、MEMS以及Power等,此外还提供应用解决方案。比如高可靠性无线解决方案SmartMesh——Dust Networks;在工业互联网的互联互通这块有fido系列,一颗芯片可以支持国内较多采用EtherCAT和PROFINET等多种工业互联网标准,同时支持下一代时间敏感网络(TSN)。9zmEETC-电子工程专辑

对于机器健康的监控,ADI还推出了CBM系统,基于MEMS振动传感、温度传感、电路DR传感的各种传感技术以及相应的信号链和连接方式建立。传统上,可能大家的机器坏了就不得不把生产线停下了,然后去修复,CBM系统的作用就是可以较早地把这个问题暴露出来,在一个更好的、更流畅的环节里面把它修复好。9zmEETC-电子工程专辑

传统企业实现智能制造,主要靠生态

中国的制造生态,制造厂有大有小,不同的客户有不同的需求和痛点,对于传统制造企业如何实现智慧自动化,赵轶苗认为:“现在大家做智慧工厂,更多的是像做一个生态系统。一方面芯片厂提供方案给设备厂商,再通过设备服务制造企业客户;另一方面,如果客户直接找到我们,我们也可以选择合适的设备供应商,大家一起来解决问题。这可以是一个多向的合作方式。”9zmEETC-电子工程专辑

赵轶苗表示,上述提到的ADI很多项技术方案,客户已经在使用。比如软件可配置I/O,就有一家国际知名的控制设备生产厂商在使用,他们将一套软件可配置的I/O接口技术用到其系统里后,任何他们系统里的变化都可以通过软件直接更新,可能几个小时就搞定了,传统意义上这项工序要折腾好长时间。9zmEETC-电子工程专辑

但从传统工厂转变为智能工厂,也不能一蹴而就。首先传统工厂的行业特点就不太一样,赵轶苗认为,智能制造的核心有几点:比如前端传感技术、更多的数据连接和数据通信,再高一层可能会用到云端技术甚至是AI技术来优化整个生产流程。但是各个工厂特点和痛点不一样,比如说A厂的最大问题是通信,B厂的最大问题生产效率,必须结合这个问题做适当的推进。并不是说,所有工厂都要一步到位,把所有都做成智能化。解决了棘手问题,才能从生产效率提高和更好的投资回报上来一步一步实现工业4.0。9zmEETC-电子工程专辑

在智慧工厂转型过程中,新进设备和老设备的兼容性问题上,赵轶苗认为首先要做到互联网通。不管是新老设备,接口和通信尽量统一起来才能进行下一步,ADI的fido工业以太网系统可以解决这个问题。“它是工作端的网络交换芯片,可以支持现在市面上所有的工业以太网标准,老设备可能用比较老的工业以太网方案,新设备则可能有不同的工业以太网方案,我们可以通过这个产品把多协议的融合做起来,把一些老设备通过这个芯片能够对接到新的生产环境里面去。” 赵轶苗表示。9zmEETC-电子工程专辑

现场产品方案展示

微信图片_20190321150039.jpg9zmEETC-电子工程专辑

9zmEETC-电子工程专辑

 9zmEETC-电子工程专辑

9zmEETC-电子工程专辑

 9zmEETC-电子工程专辑

9zmEETC-电子工程专辑

9zmEETC-电子工程专辑
 9zmEETC-电子工程专辑

 9zmEETC-电子工程专辑

本文为EET电子工程专辑 原创文章,禁止转载。请尊重知识产权,违者本司保留追究责任的权利。
刘于苇
电子工程专辑(EETimes China)副主分析师。
您可能感兴趣的文章
  • 艰难之后,2020年半导体产业期待复苏 2019年,动荡的全球贸易局势为半导体市场蒙上了一层阴影。不过值得庆幸的是5G、AI、云计算、大数据和物联网等新兴技术持续保持高速发展,让半导体产业进入继个人电脑和智能手机后的下一个发展周期。
  • 真正的“工业智能”该如何实现? 今年汉诺威工业展主题为“工业智能”,意指人类透过人工智能(AI)系统教导机器采取有逻辑、目的性的行动,以满足生产线与客户端的需求。可见AI已成为实现工业4.0或智能制造的关键,但真正的“工业智能”该如何实现?
  • 事件导向的视觉技术已进入生产阶段 Prophesee首席执行官Luca Verre认为我们需要一种新的感知范式,特别是在AI、计算机视觉和大数据的时代。受人类视觉的启发,Prophesee开发出神经形态传感器和摹拟眼睛与大脑的机器学习算法,提倡用基于事件的视觉方法进行感知和处理,从而选择有效场景并忽略不相关的事物。
  • 连接工业系统和物联网: IAP(物联网访问协议)实现工业系统 工业控制系统是工厂,办公室和政府机构中的各种设备之间通信的物理实体,而且通常是独立于IT部门运行的。整合这些物理的和数字的资产,包括运营技术(OT)和信息技术(IT),通常被称作工业4.0 —— 通过控制和认知技术的整合实现工业运营的变革。
  • 实现工业自动化不可缺少的技术 8月15日,由全球最大电子科技媒体集团ASPENCORE旗下《电子工程专辑》、《电子技术设计》和《国际电子商情》主办的2019“智”动化和工业4.0论坛在成都举行,来自意法半导体、Silicon Labs、Winbond等十家领先企业的技术专家与智能制造和工业自动化领域的专业人士进行了面对面的互动交流。
  • 智能制造,是如何解决晶圆生产中的问题的? 在聊到工业4.0、智慧工厂、智能制造、IIoT的时候,除了研讨会、论坛以及文字资料,实际真正重要的是“落地”,唯有落地才能真正解决生产问题。我们在听到很多有关工业4.0的美好规划时,又有多少内容是已经能够真正实现,应用到生产一线的?
相关推荐
    广告
    近期热点
    广告
    广告
    广告
    可能感兴趣的话题
    广告