未來自動化技術發展趨勢（2）

正在入侵自動化領域的跨界者

1.機器人顯然已經被納入了自動化行業

就技術而言，在PLCopen的Part4里實現了協同運動控制，將原有的CNC、機器人與定位同步控制納入統一軟件架構，這使得機器人能夠與傳統機器融合在一起構成產線，盡管如此，原有的機器人與工藝設備集成仍然會有難度，2015年開始，Comau與B&R合作的openRobotics突破原有的產線集成，將機器人作為一個對象由其平臺的mapp來實現軟件集成，這里，機器人將被視為一個執行單元，與工藝設備的同步、定位控制、邏輯、安全動作進行集成。

2.開放的軟件集成變得簡單

傳統來說，MES是屬于IT的嗎?MES在智能制造中扮演的角色越來越重要，然而，在過去不成功的MES實施中，自動化的缺位是一個問題，由于MES對自動化的不了解，對數據的獲取的困難，以及硬件互聯的問題導致了MES很難有一個好的結果，但是，當基于更為開放的互聯如OPCUA接口、以及自動化采集軟件對數據的統一標準，MES與自動化緊密結合，在這個時候，對于智能制造的應用而言，MES是屬于IT技術嗎?軟件—來自IT世界何至于MES，包括HTML5、WebServer、Andriod操作系統、ROS機器人操作系統通過智能制造與自動化在融合。

3.云平臺與人工智能

云服務的平臺正在由Cisco、華為等來自傳統的移動互聯公司構建，這些服務基于大量數據采集，IoT技術提供直接的數據采集服務，盡管這些技術目前尚未真正大量的使用，但前沿的技術企業已經在為我們尋求跨界的應用，以前，那些算法被應用于商業系統，而今天這些技術同樣開始被移植于智能制造系統。

(1).人工智能算法對傳統的服務的改善。預測性維護往往是需要“專家系統”的—這個專家系統是基于對機械零件如軸承、聯軸器等進行數十年的工程參數累積而形成的，這使得傳統的專家系統往往非常昂貴，而新時代，人工智能算法的成熟使得可以基于大量數據的自學習能力來應用于預測性維護成為了可能，現在，新的測量系統的專業企業正在基于這些數據分析來進行更廣泛的智能制造應用，例如：通過測量大量的零配件轉配過程的誤差，為質量的提升給出預測性調整。

(2).企業能力的外包服務。那些具有強大設計能力的公司，除了為客戶提供產品外，甚至可以把自己的設計能力、工藝管控能力、生產制程的管理能力通過云服務平臺輸出，使得盈利模式可以得到繼續的延伸。IoT并非是一種傳感技術那么簡單，它所代表的是對數據采集的更為靈活且自由的重構，很多傳統自動化系統中需要通過SCADA、專用的數據平臺的數據是可以直接通過數據交換系統被存儲到云端的，這些數據可以被云應用服務來進行分析。