工业自动化的未来是什么？随着技术的更迭，答案一直在变化。在智能互联新兴技术唱响主旋律的当下，这个问题又该如何解答？

5月7日，在2020西门子工厂自动化线上媒体沙龙上，西门子（中国）有限公司数字化工业集团副总裁兼工厂自动化事业部总经理卫岳歌、西门子（中国）有限公司工厂自动化事业部未来自动化技术与业务孵化器部门经理王超博士带来了西门子的最新诠释。

西门子（中国）有限公司数字化工业集团副总裁兼工厂自动化事业部总经理卫岳歌

未来工业自动化主场——技术大融合

“我们认为未来制造流程将基于各种关键技术要素，包括边缘计算、人工智能、区块链等。而这一系列尖端技术互相融合作用，将能够实现数字的智能应用，为工业领域数字化转型铺平道路。”卫岳歌称，基于现阶段的数字化需求，西门子工业自动化在人工智能模块及边缘设备和应用程序融合方面探索出了创新应用。

西门子（中国）有限公司工厂自动化事业部未来自动化技术与业务孵化器部门经理王超博士

为何选择这两个方向作为第一批融合技术？王超表示：“在没有边缘计算之前，在工厂车间层级进行相关应用的开发和维护，成本高昂，且需要非常专业的技能将自动化和IT层面的技术进行相应融合，进而才能在这个层级开发出更加好用的应用。如今，西门子边缘计算提供了一个很好的平台，这个平台支持预置与PLC等自动化系统的数据对接而无需额外代码工作，还能基于标准化IT语音和工具构建，有效屏蔽底层硬件的差异性，减少硬件依赖。这些优势显著降低了车间层级应用的开发与运营成本。”

“简单来说，工业边缘计算将云端的优势带到了现场层。”卫岳歌补充道，考虑到工厂庞大的数据量，以及其中敏感生产数据和质量数据的安全问题，一些OEM厂商并不想把所有的生产数据都上传到云端。“西门子工业边缘计算可以很好地解决用户的这些顾虑。这项技术支持边缘设备在数据生成之地即可进行预测性维护、质量检测等信息采集和处理，从而使工业控制领域得到进一步延伸和拓展。”

而人工智能可使机器设备执行以前由人类智能完成的任务。通过部署适当组合的人工智能技术，制造商可以显著提高效率和灵活性，加快生产操作，甚至能够自我优化生产运行。“我们知道深度学习是人工智能的一个重要实现方法，这也是人工智能具备的特别优势。”王超进一步解释说，“以前，在工厂层级做应用程序开发，其中应用到的控制逻辑，无论是加热还是旋转运动速度等，其逻辑规则都是专家根据自己的经验及理解来定义。但是人所能处理事务维度会有相应限制，如果纬度输入的元素越来越多，那么人定义规则在某种意义上存在很大的挑战。如今在应用中引入深度学习技术，由机器本身利用神经网络对逻辑中隐藏的规则进行分析和推演，并计算出相应的新规则。控制的准确率和精度得到了很大提升。”

王超介绍说，目前，西门子提供不同类型的人工智能和边缘计算产品及创新解决方案，如全新SIMATIC S7-1500 TM NPU模块可无缝集成到SIMATIC自动化系统中，实现人工智能算法和PLC逻辑的简便、经济融合，从而在基于人工智能的机器上，使用 SIMATIC 实现低成本应用。S7-1500 TM NPU模块配有高性能神经网络加速处理芯片，可实现神经网络的高效处理。该模块特别适合应用在现场层机器以及要求可靠、快速和确定性决策的工业场景。

“在全集成自动化环境下，这些拓展了新应用的产品，可提供涵盖从现场层、控制器层、边缘层直至云端的可扩展智能解决方案，并可根据应用环境和目标应用按需调整。让生产变得简化，让企业切实获得数字化红利。”王超说。

西门子PLC产品家族

工业人工智能+边缘计算——1+1>2

单人工智能与工业自动化的融合已为工厂生产带来了明显助益，若是将工业边缘计算和工业人工智能进一步融合，又将产生什么样的效果？

“毋庸置疑，是1+1可以大于2的效应。”王超对此充分肯定，他表示，西门子工业人工智能与边缘计算的融合是相辅相成的优势叠加。融合之下，边缘计算为人工智能模型算法的更新和迭代节省很多操作成本；底层数据的获取更加便捷直接，分析效率也得到提升；所有数据都在现场端本地低时延分析处理，更加安全可靠；开发新型人工智能应用也愈发简单和轻松，这些优势可以大幅度提升现有的自动化程度，在车间层级更好地实现各种新型智能化应用。”

王超的结论来自几个成功的工厂实践案例。西门子工业自动化产品（成都）有限公司（SEWC）发现，在印制电路板生产过程中，焊接工序环节会产生锡珠。为了保证质量，SEWC配备了价格昂贵的自动化光学检测系统来检测，最终发现检测结果有超过80%是“假错”，为了避免由此产生不必要的成本浪费，SEWC需要投入大量的人力进行复检。“我们利用工业边缘计算和工业人工智能将人工复检台替换掉，通过人工智能把‘假错’甄别出来，最终，SWEC工厂降低了至少75%的人工复检成本，同时不会产生缺陷的逃逸，实现了100%的质量保障。”王超说道。

除此之外，西门子已经将人工智能技术成功应用到汽车工业中。通过人工智能技术结合边缘计算，能更加迅速地预测判断焊接质量是否达标。由此，焊装生产线焊接自动化达到100%，实现了设备互联互通，实时采集、监控和分析焊接工艺数据。同时实现产品质量智能检测、预警、并自动优化，最终达到智能、高质量、高效率生产。

“我们一直在思考工业未来，对工业边缘计算和人工智能等技术融合进行探索，并在我们的产品线和解决方案中持续不断地集成这些技术，以满足未来自动化需求。我们相信，技术的融合集成将让当前最好的工业自动化变得更好。”卫岳歌总结道。