物联网(IoT)无疑让终端消费者的生活变得更加轻松。但是，当与其他成熟的技术(如低功耗智能传感器、太阳能和电池技术)结合使用时，它也可以成为帮助土木工程师在灾难性事件发生前检测老化的市政和国家基础设施中的结构问题的重要组成部分。太阳能技术是地球上增长最快的可再生能源，全球发电量每年平均增长40%。随着如此多的物理基础设施被添加到能源网格中，能够快速收集和利用使用物联网技术可以让这变得容易得多来管理大量的电池板和收集的能量。     了解资产管理挑战 太阳能比传统能源有许多优点。首先，来源本身是无穷无尽的，收集和输送太阳能产生的排放非常少(化石燃料行业不能声称这一点)。尽管如此，太阳能确实给那些习惯于管理相对稳定的能源供应的能源公司带来了一些挑战。在资产管理方面，太阳能不是最容易使用的资源，应用物联网技术将需要安装端到端的基础设施，以便从源到目的地收集数据。这包括将每个太阳能电池板连接到公用电网，这是一项巨大的工作，也需要所有相关的蜂窝模块、网关和网络平台都正确集成。所有这些数以百万计的连接必须不包含连接中断，并且需要仔细预测和解决数据安全中的任何漏洞。显而易见，这样一项任务会变得非常复杂。 管理太阳能或任何其他可再生资源(无论是太阳能、风能还是生物质能)的另一个挑战是必须应对能源供应的波动。通常情况下，环境变化会显著改变能源生产。负责管理供应的人员需要能够快速适应这些波动，以确保服务不会中断。太阳能发电厂往往分布广泛，随着安装的太阳能电池板数量持续增长，确保每个太阳能电池板高效运行变得越来越困难，这使得这些因素变得更加复杂。更糟糕的是，安装的面板越多，潜在漏洞的数量将呈指数级增长。为了缓解这些担忧，一体化云边缘物联网解决方案可用于连接所有相关的太阳能资产，并将安全风险降至最低。 简单的集成系统是未来的趋势 现在，我们已经介绍了一些更突出的挑战，让我们更深入地了解如何使用物联网技术解决这些挑战。以这种方式使用物联网的主要优势之一是，它几乎消除了重大的硬件集成和安全问题，同时允许利益相关者无缝访问云中的运营信息，并将其与现有系统集成。 谈到太阳能基础设施，物联网允许用户从中央控制面板监控系统的每个组件。当出现问题或故障时，或者当检测到系统漏洞时，可以派遣技术人员来解决问题，以免影响系统中的其他资产。 即使能源供应随着环境条件的变化而波动，集成了物联网监控的系统也将能够更好地防止断电以及与计划内和计划外停机相关的其他生产力问题。 改善基础设施的实际应用 使用这项技术来改善电网的功能是一回事，但使用物联网、太阳能和低功耗智能传感器来改善更实际的东西则完全是另一回事。与监控电网中各种资产的完整性类似，工程师可以使用这些技术在非典型环境条件下监控桥梁等老化基础设施的物理完整性，并将数据实时传输回中央集线器。自从美国道路和运输建筑商协会报告说全美近9%的桥梁存在结构缺陷以来，桥梁已经成为部署这种监测的焦点。虽然桥梁对于运输货物和服务至关重要，但它们也在自然灾害期间疏散大量公民方面发挥着关键作用，对于任何救援行动都至关重要。在危机时刻有能力评估他们的状况可以在灾难性事件中减少生命损失。通过部署足够多的传感器，土木工程师可以在桥梁的结构完整性超过阈值时得到警告，并制定计划来解决问题。 当然，桥梁只是这项技术的一个应用。看起来，可能性是相当大的。类似的技术部署可以用于监测其他重要资源的结构完整性，如城市供水。像水一样，废水管理也可以通过使用智能网络将基础设施与控制和监控系统连接起来来改善，例如监控和数据采集(supervisory control and data acquisition的缩写)(监控和数据采集)平台。随着地上和地下基础设施遭到破坏，嵌入式传感器可以捕捉数据并将其转发给城市管理人员和技术人员，以便分配足够的资源来进行先发制人的修复。在城市中心，在垂直农场中使用屋顶收割作物的农民需要实时获得重要的农业参数，如蒸散率、土壤湿度饱和度和地下水状况。所有这些应用以及更多应用都依赖于这些类型的物联网传感器和那些工业自动化培训以确保它们有效运行。 低功耗智能传感器、物联网、太阳能和电池技术的发展可以帮助土木工程师在现有市政和国家基础设施的重大问题变得灾难性之前发现它们。随着这项技术变得越来越便宜，越来越容易获得，现实世界的应用数量将继续增长。

人工智能(AI)越来越成为热门话题，这无疑是我们对这项技术着迷的结果。尽管这项技术给人类带来的潜在好处似乎是无限的，但仍有人警告不要广泛采用这项技术。毕竟，人工智能经常与一种可以理解的担忧联系在一起，即它可能会减少制造业的就业机会。 然而，增强智能(IA)可能有助于减轻这些担忧。尽管人工智能可以用来代替工人，但人工智能是为和人类工人一起使用而设计的，提高他们的技能和生产力和效率。     增强智能和人工智能的区别 毫无疑问，人工智能减少了完成一项任务或操作一条装配线所需的熟练工人的数量。在全球的植物中，机器人技术和人工技术的使用越来越频繁去完成更艰苦和危险的任务。这种快速的采用给许多人留下了负面的印象，也许是对它能给企业和消费者带来什么的理解有问题。 增强智能实际上是我们定义的人工智能的一部分。然而，这种技术的子集在为企业提供可观的投资回报方面脱颖而出，同时减轻了对现有劳动力的负面影响。 自然，拥有人类操作员仍然有相当大的价值(AI仍然无法与人类适应意外情况的能力相抗衡);IA技术的目标是提供必要的洞察力和反馈，以增强操作员在这些情况下的决策能力。操作人员掌握的信息越多，当出现问题时，所采取的行动产生预期结果的可能性就越大，当事情按预期运行时，就能提高生产率。当然，在从事这项技术的工作时，工作人员需要具备更高的教育水平，因此要精通这项技术在机器人训练中或者PLC编程无疑会使它们与众不同，但随着技术变得越来越复杂，这是可以预料的。 那么，增强智能到底是如何工作的呢?这么看吧。人类拥有非常具体和强大的技能组合——但我们并不擅长处理大量数据和及时提取关键信息。这就是内务部的用武之地。大多数企业有能力收集数据，但缺乏以有意义的方式提取和应用数据的手段。增强智能可以采用一种算法，这种算法可以创建由具体数据驱动的预测性洞察力。这反过来意味着功能和流程可以重新设计以提高效率，并允许发现新的机会。最重要的是，应用人工智能不一定需要在新设备或基础设施上投入大量资金。 信息架构&工作的未来 人类工人有缺点;随着时间的推移，我们有疲劳的倾向，当完成重复的任务时，我们会变得分心，有时我们的行为会因缺乏客观性而受到控制。这些限制无疑会让艰难的工作变得更加艰难。实施IA可以减轻一些压力，并帮助员工在有缺点的情况下保持一致的表现。 信息架构在制造业中有许多应用，其中第一个应用是同步不同的制造系统，这对于打破通常阻碍制造商提高效率和节约成本的数据孤岛至关重要。其次，IA允许制造商将实时数据与高级分析结合使用，以获得实现更显著的成本优化、更高的质量、生产改进以及优化维护、维修和运营(MRO)策略所需的及时洞察力。IA允许制造商在整个车间的预测分析应用中采用机器学习，取代强力制造执行系统(MES)生产调度，并普遍优化生产工作流程。 在制造业之外，信息架构还可以用来提高其他日常任务的效率。以电话会议为例;想象一下，如果你打断了一个已经涉及并解决的话题，或者你打开了一个不在既定会议议程上的话题，你会收到通知。应用程序真的是无限的，不会局限于工厂车间或会议室。信息架构可以应用于几乎所有的工作场所，以提高效率，而不必减少劳动力的规模。 信息架构的广泛应用 如果我们真的想看到IA被广泛接受，那些负责设计应用程序的人需要强调技术的协作性。软件工程师将需要做繁重的工作来创建负责处理数据和提供见解的算法，但他们必须与行为科学家和那些具有人机交互背景的人密切合作，以使这项技术对企业和个人来说足够容易获得和有意义，从而愿意使用它。 为了更好地理解信息架构的广泛应用，我们需要将这种技术视为一种能够增强和赋予我们能力的技术，让我们能够最大限度地利用使我们成为人类的特性。是的，在企业中应用信息架构技术是有价值的，但开发该技术来提升我们的个人生活也有同样的价值。 增强智能是上命名的少数技术之一2019年Gartner新兴技术炒作周期预计将在未来两到五年内达到预期。通过强调技术和人类工人之间的合作，工作的产品更加一致，工作本身对员工来说也更加高效和愉快。这不是要取代人类工人，而是要帮助他们实现他们的潜力。

第四次工业革命，或称工业4.0，正在不断快速发展。工业智能工厂的新技术进步似乎一直在发生。本文将探讨工业制造领域当前最大的一些技术趋势。 1.物联网正在发展 尽管物联网(IoT)已经成为工业制造中越来越常见的主要产品，但该技术的应用数量仍在不断增加。在许多情况下，物联网已经成为推动许多工业创新的技术关键，并且是至关重要的分析组件。通过提供利益相关者做出对企业成功至关重要的战略决策所需的实时数据，物联网技术的采用与成本管理、流程效率和增强工厂运营安全性等事项的联系比以往任何时候都更加紧密。     尽管物联网应用如今非常普遍，但该技术在工业制造环境中仍有大量发展机会。由罗克韦尔自动化、BDO和QAD赞助的MPI集团在2016年发表了一项物联网研究，该研究检查了350家美国制造商在工厂运营中利用物联网技术的准备情况。令人惊讶的是，该研究的一些关键要点表明，人们对物联网在其业务中的作用了解有限。虽然近一半的参与者(46%)表示，到2020年，物联网将对他们的业务产生一些影响，但只有17%的人声称影响会很大。有趣的是，MPI Group研究的参与者所持的观点自2016年以来可能有所改变，因为预计制造业的物联网市场将从2019年的2210亿美元飙升至2025年的5750亿美元以上，其中北美制造商占主导地位。推动这一预期投资增长的几个趋势包括对供应链管理和制造信息收集(生产日期、有效期等)透明度的需求增加。)使用RFID标签之类的东西。 毫无疑问，新冠肺炎疫情对全球经济造成了不可估量的损害，但规模合适的团队/组织和社交距离的要求等因素增强了人们对制造业物联网应用的兴趣。例如，使用支持物联网的设备对设备和系统进行远程监控，只是物联网重新引起人们兴趣的一个方面。 2.三维打印 对一些人来说，3D打印是一个不错的爱好，但它正成为制造过程中越来越重要的组成部分。原型和产品设计可能是一个非常昂贵和耗时的过程，特别是当需要开发多个原型迭代来解决故障排除问题时。拥有按需3D打印原型的能力是一种更具成本效益的设计和测试新产品的方法。 然而，原型制作并不是3D打印可以降低成本的唯一制造活动。产品的大规模生产需要定制模具和夹具，这在历史上一直是由一家值得信赖的工具公司掌握的。根据模具的复杂程度和模具公司的位置，交付模具可能需要几个月时间。随着3D打印技术的进步，汽车和航空制造业的制造商现在可以选择在更短的时间内以很低的成本现场生产高质量的模具和夹具。员工可能需要接受这方面的培训，这将带来大量的专业工作机会和在各自领域发展的机会。 3.制造商为后新冠肺炎时代做打算 后新冠肺炎计划本身并不是一种技术趋势，但全球疫情的持续时间和严重性几乎肯定会改变制造商的运营方式，以及如何准备和调整未来的类似事件。虽然疫情还远未结束，但许多制造商已经在思考他们回归正常运营的过渡会是什么样子，并面临一些困难的问题。 对于那些财务状况比其他制造商更糟糕的制造商来说，新冠肺炎可能是现代化运营模式所需要的借口，这种模式更加灵活，适应性更强，更有能力抵御隐喻风暴。 由于对其产品的需求激增，也有制造商在疫情期间看到产量激增。对一些人来说，这种需求可能会为生产设置一个新的水印，而其他制造商预计产量将减少到疫情前的水平。对其他人来说，在组织层面上重塑自我的需求是非常真实的。一个领域的熟练员工可能需要通过参加一些机电课程或参加另一个基于技术的项目来重新提高自己的技能。最终，虽然后新冠肺炎时代的战略可能会在全球总部的会议室里讨论，但没有两个计划是完全相同的。 新冠肺炎无疑给工业制造业留下了持久的印象，这些技术趋势将不可避免地继续繁荣，但制造业作为一个整体将迅速复苏，并继续推动创新;上面列出的趋势无疑表明了这一点。

用最基本的术语来说，可编程逻辑控制器(PLC)是一台配有微处理器的计算机，但没有键盘、鼠标或显示器。虽然这种描述看起来好像PLC功能有限，但事实恰恰相反。事实上，PLC是为了驱动最复杂的制造过程和承受非常恶劣的工业环境而构建的。这篇文章将研究这些复杂的机器是如何被用于不同行业.     石油工业 公众舆论可能会从化石燃料转向更生态友好的替代能源，但对石油和天然气的开采仍有强烈的需求。不幸的是，世界上许多剩余储量很难获得，这意味着公司正在从历史上简单的垂直钻井单井作业转向通过定向或非垂直钻井实现的多井作业。虽然这一过程效率更高(多井作业允许公司在每个地点钻多口井，这意味着作业可以集中进行，对周围环境的影响更小)，但它也更复杂，因此需要更强大的系统来控制该地点的设备。 为了准确读取输入和输出，并控制大量阀门、泵和传感器，使每个井和井场安全运行，由各自的PLC控制。PLC通常与人机界面(HMI)配对，允许用户监控系统的健康状况，手动超越控制，查看系统警报，或实时了解系统的运行情况。 PLC允许资源采集作业相对容易地扩大规模，因为随着新井场的增加，可以向系统中添加额外的PLC。PLC和HMI系统还帮助维护人员快速识别现场的潜在问题，从而减少执行系统诊断所浪费的时间。     玻璃工业 虽然PLC可以有效地控制执行器和阀门，并根据传感器收集的数据执行操作，但这并不是PLC在工业环境中的唯一用途。事实上，玻璃行业多年来广泛使用PLC来帮助管理生产过程所需的精确材料比例。玻璃制造是一项异常复杂的工作，这在很大程度上是由于PLC技术与分布式控制系统(DCS)相结合所提供的强大的数据收集能力和先进的质量控制。玻璃制造商一度完全依赖他们的DCS进行运营，但这些系统的相关高成本促使他们需要一种成本更低的替代方案。 近年来，玻璃制造中使用的设备变得越来越复杂，进一步增加了对基于DCS的PLC解决方案的需求，这反过来又推动了对已经完成PLC编程课程.     水泥工业 与玻璃生产非常相似，水泥行业非常依赖能够将各种原材料混合在一起的设备和软件，以便最终产品的质量始终保持在较高水平。PLC在该行业中的作用各不相同，但特别是PLC控制球磨、煤窑和立窑操作。     处于控制之下 不可否认，以上仅代表了在产品制造中依赖PLC的几个行业。当使用自动化时，PLC可以在大多数工厂中找到，包括那些大规模生产食品、车辆、纺织品等的工厂。如果你对PLC编程课程感兴趣或者PLC在线培训，一定要看看乔治布朗学院提供什么。

1.第四次工业革命或工业4.0 第四次工业革命，或通常被称为工业4.0，目前正在全球经济的各个方面进行。工业4.0代表了传统制造流程和经济中非制造部门的其他工业实践的持续自动化。 但是到底是什么技术推动了这场史无前例的运动呢?这篇文章将概述并强调在第四次工业革命中起催化剂作用的一些主要技术趋势。本次审查将审视作为这一运动基础的工业4.0技术趋势。     2.工业4.0技术:5G 5G数字网络是移动连接技术的最新发展，也是工业4.0制造不可或缺的一部分。5G网络已经开始对工业4.0产生显著影响。 虽然5G在现场相对较新，但它正在改变并将继续改变无线通信在制造业中的传统角色。在5G技术之前，当谈到智能机械和完全“连接”的制造生态系统时，前台系统、其制造设施和相关仓库的连接有限。凭借5G可靠而一致的连接能力，制造工厂、仓库和前台办公室可以依靠自主机器不间断地满负荷运行。 5G带来了大量的技术能力和网络特征，这对制造业至关重要。5G提供了低延迟、高可靠性、更大的带宽和连接密度，以支持各种制造应用。 在2020年的一篇题为5G驱动的智能制造普华永道中国合伙人、全球技术、媒体和电信领导者Wilson Chow指出，“5G工厂的丰富性，将有能力保持比有线或以前的无线设施更多的传感器之间的连接，提供了连接任何东西的潜力。” 难怪这些移动5G网络以更低的成本提供了更大的灵活性。此外，更短的交付周期使制造商能够在必要时快速重新配置或改变工厂车间生产。5G技术将增强并继续扩大制造业对物联网(IoT)的接受，物联网可以灵活地连接各地的机器和设备。     3.工业4.0技术:机器人技术 说到制造业，机器人并不是一种新的技术现象，然而，机器人技术的不断进步，自动化，机器学习当然是新的。机器人技术的一个最新方面是协作机器人或“合作机器人”的发展，这填补了机器人和人类工人之间的差距。Cobots旨在帮助制造工厂中的人类，因为它们配备了传感器以及电力限制功能，使协作成为可能。cobots与人类合作的一些独特方式包括: 功率和力限制 安全监视器停止 速度和分离监控 手动引导功能 这些特征中的每一个都允许cobots被容易地编程。它们是用户友好的，并且不需要工程支持来编程。Cobots可以快速设置。它们在设计时考虑到了短部署时间，并且具有开箱即用的功能。最后，cobots可以对员工产生积极的影响。由于cobots承担了高度重复过程的任务，人类工人被解放出来进行更复杂的过程，使他们保持就业，同时对他们的工作观产生更积极的影响。 例如，福特汽车公司自2016年以来一直在德国制造计划中使用机器人，为汽车安装和插入减震器。这解放了该设施中的工作人员，使他们能够完成更复杂的任务，并更好地适应安全和安保措施。 4.工业4.0技术:机器学习 机器学习是工业4.0最重要的技术因素之一。这项技术可以做到以下几点: 让数据的收集和存储变得简单而经济。 通过优化各种生产或工厂流程来提高工厂产能。 通过预测性维护分析降低与维护相关的成本。 通过更好的库存管理改善供应链管理。 提供可操作的见解，这些见解可以转化为提高制造质量和产品质量的行动。 由于这些以及更多的好处，随着他们不断看到积极的结果，各大公司正在投资于跨越其制造流程的机器学习技术和解决方案。他们看到劳动力成本下降，劳动力生产率提高，并且与机器人和自动化相结合，机器学习正在打开智能制造和互联工厂的领域。 5.制造企业在说:科技是的! 工业4.0涉及许多其他因素，但上述三项是推动制造商进入这一新时代的最大技术。 随着5G移动网络的引入，人类和机器人之间通过cobots进行更好的合作，以及机器学习作为机器人和自动化的一部分，难怪第四次工业革命正在汹涌向前。

随着现代制造流程变得越来越高效，拥有和运营智能工厂并非没有挑战。寻找更快、更安全、更高质量、更低成本地生产产品的方法，是制造业迫切需要反复强调的所有方面，甚至是汽车行业的行业领导者。未能认识到并适应工业4.0的运营，意味着试图实现上述目标只会给公司带来越来越少的回报。 在竞争如此激烈的情况下，为了成为最大、最好的公司，为了接触更多的终端消费者，现代公司到底在做什么?本文将介绍汽车行业的一些最新制造趋势。     概观 当然，汽车公司不是唯一在机器人、自动化、物联网以及大数据收集和分析方面进行大量投资的制造商，但它们通常可以被视为倾向于彻底改变制造流程的技术的早期采用者。统计数据本身就说明了一切。根据凯捷研究所发布的2020年报告，全球绝大多数(98%)大型汽车制造商(2019年收入超过10亿美元)已经在忙于推进各自的智能工厂计划，其中近一半(48%)在实现目标方面取得了良好进展，这一数字比2018年报告的数字高出10%。48%似乎不是一个惊人的数字，即使年同比增长10%，但该报告也表明，到2023年，对云计算、5G网络、虚拟装配技术、自主工业设备、机器人、无人机和增材制造等领域的累计投资预计将增加60%。这些技术和数字对最终消费者来说可能没有什么意义，汽车制造商希望这项投资将导致每年近1600亿美元的生产率增长，这可以影响销售商品的成本和销售产品的质量和寿命。 技术 将继续推动汽车行业采用更多智能工厂的技术类型在前面的章节中已有简要介绍，但那些被认为对成功至关重要的技术智能工厂将在下面更详细地讨论。 工业物联网:你可能已经熟悉物联网或物联网。毕竟，普通家庭中的许多设备都支持物联网。工业物联网本质上更加复杂，因为它需要无数的传感器、仪器和设备联网在一起，无论它们位于何处。物联网连接对于数据收集活动和流程优化至关重要，但只有20%的汽车制造商认为物联网可以扩展，尽管大约有三分之一的汽车制造商认为它将产生巨大的效益。 专用5G网络:相对于上一代网络，专用5G网络有望实现更高的速度和更低的延迟，是汽车制造商数字化转型不可或缺的一部分。 信息和运营技术的融合:不言而喻，一个成功的智能工厂将在It和OT技术之间实现无缝集成。从设计到生产的系统连接将在汽车智能工厂的成功中发挥重要作用，但在凯捷调查的汽车制造商中，不到40%的公司已经建立了IT和OT同步工作所需的模型。也许最有趣的是，只有大约30%的受访公司承认他们清楚地了解所有不同的数据流和流程，这些数据流和流程将允许这些系统的同步。     例子 像其他任何事情一样，在采用尖端技术方面，有些公司比其他公司做得更好。让我们来看看几个汽车行业的领导者。 奔驰。这家总部位于德国的汽车制造商长期以来一直是质量和精密工程的代名词。它已经使用先进的技术来虚拟模拟整个生产过程。这包括4，000多种不同的流程，可以在实际生产开始之前进行检查和优化。如果这还不够，梅赛德斯-奔驰还在建设一个高度复杂的智能工厂，用于制造混合动力、电动和自动驾驶汽车。这个特殊的智能工厂的有趣之处在于，工厂将使用机器学习和数据分析技术来创建自我学习和自我优化的生产系统。 宝马。另一家总部位于德国的制造商宝马计划进一步扩张，并对其位于美国的最大自动化工厂进行巨额投资，总额达16亿美元。 奥迪。像宝马一样，奥迪正在扩张大量资本(13亿美元)，以在墨西哥建立一个智能工厂。 哈雷戴维森。哈雷戴维森通过采用正确的技术和优化流程，将21天的生产周期缩短至6小时。 为工业4.0加速 显然，在发展智能工厂方面，汽车行业似乎正在加速前进。随着与工业4.0相关的技术不断进步并提高工厂效率，越来越多的汽车制造商无疑将加入智能工厂革命。在智能制造领域工作时，保持对当前趋势的了解是非常重要的，尤其是当你考虑到它的竞争性时。更多信息，请查看乔治布朗学院机电技术员计划，这为这个不断增长的行业准备学生。

如今，我们可以在智能手机上获得几乎所有可以想象的服务，很难想象在单个控制器发明之前技术是什么样的。对于工厂和制造厂来说，可编程逻辑控制器(或PLC)的发明彻底改变了工业自动化过程，因为其尖端技术用单一控制器取代了复杂的电磁继电器系统。 在工业工作场所，PLC仍然是优于其他系统的首选。该系统已经发展到结合现代技术，同时保持设计的耐用性，以承受工厂环境中的条件。 为了更好地理解和欣赏PLC，有必要了解PLC的历史，它是如何发展的，以及为什么它仍然是今天使用的最重要的自动化发明之一。 什么是PLC? 可编程逻辑控制器是小型工业计算机。他们的设计在单个设备中使用模块化组件来自动化定制的控制过程。它们不同于大多数其他计算设备，因为它们适用于工厂设置的恶劣条件，如灰尘、潮湿和极端温度。 工业自动化早在PLC之前就开始了。在他们发明之前的20世纪早期，控制机器的唯一方法是通过使用复杂的机电继电器电路。每个电机都需要单独开启/关闭。这导致工厂需要装满功率继电器的巨大机柜。 随着工业自动化的不断发展，当时的现代工厂需要几十个带开/关开关的电机来控制一台机器，所有这些继电器都必须以非常特殊的方式硬连线。PLC是作为一种解决方案开发的，它具有一个固体控制，作为硬连线继电器系统的电子替代品。 第一批汽车PLC 1968年，第一台PLC的发明彻底改变了自动化行业。1969年，通用汽车公司首先在汽车行业采用PLC，并开始将PLC部署到他们的运营中。今天，PLC已被广泛接受为自动化控制系统的标准制造业. 被称为“可编程序控制器之父”的迪克·莫雷首先提出了可编程序控制器的设想，这种控制器可以用于各种工作。他在1968年1月1日提出了这个建议。他们和他公司的团队(Bedford and Associate)一起为一个单元创造了一个设计，这个单元是模块化的，坚固耐用，同时不使用中断。他们称之为084，这是以他们的第84个项目命名的。 与084同时，GM Hydramatic(通用汽车公司的自动变速器部门)的Bill Stone也遇到了同样的问题:他工厂中机器的可靠性和文档问题。他的解决方案提出了一种固态控制器，作为硬连线中继系统的电子替代品。 因此，Morely坚持认为他不是PLC的发明者。莫利说:“可编程控制器的时代是正确的。它发明了自己，因为人们需要它，其他人也有同样的需要。” PLC的设计使得工厂工程师和维护电工可以使用一种叫做梯形逻辑的软件轻松理解和使用它们。梯形逻辑广泛应用于当今的PLC中，它是一种使用梯形图的编程语言，类似于传统继电器逻辑电路的导轨和横档。 PLC在工业自动化中的发展 在084取得初步成功后，Bedford and Associates将其名称改为Modicon PLC，代表模块化数字控制器。Modicon 084成为与第一台PLC相关的名称。 在接下来的几十年里，PLC以多种方式发展，以适应各种环境并集成最新的现代技术。 开发了与Modicon相匹敌的类似系统的竞争者的出现引发了对新创新的需求。因此，Allen-Bradley开发的“数据高速公路”和Modicon开发的“Modus”允许PLC相互交换信息。 随着PLC被越来越广泛地采用，工业自动化对独立于供应商的标准化编程语言的需求导致了IEC 61131-3标准的引入，该标准是由国际电工委员会制定的PLC软件的国际标准。 在20世纪90年代初，最终用户开始提出特殊要求。工厂经理希望新的机器有带PLC监控软件的工业终端。他们想要能告诉技术人员出了什么问题而不是花几个小时排除故障的机器;这导致了可编程人机界面(HMI)的发展。 HMI与新设备的实施最终将互联网连接带到了工厂车间。 当今工作场所的PLC编程 在现代工业工厂和制造工厂中，PLC仍然是比PC更受欢迎的系统。随着他们的技术不断发展，对技术熟练的人才有稳定的需求PLC技术人员有资格安装、维修和维护系统的人员。 PLC被设计成继电器系统和开关盒的更简化的替代方案，具有专用的操作系统和有限的功能。与其他计算设备相比，这大大降低了恶意软件攻击的风险。PC设备需要顶级的防病毒软件和持续的监控——这是PLC在很大程度上避免的一个令人头痛的问题。 PLC的设计始终能够承受工业环境中的极端温度、化学物质、振动和其他条件。与最初的Modicon 084相比，今天的PLC只有它的一小部分，具有相当大的固态存储器，并且是业界最普遍的改进，大大提高了速度。 对接受PLC培训的熟练和合格技术人员的需求持续增长。许多技术学院和机构提供PLC在线培训对于那些希望在工作的同时扩大专业资格的人来说，这是一个方便的选择。在你现有的简历中加入PLC技术员证书会为你带来新的工作机会、晋升和更高的薪水。 PLC继续发展 PLC仍然是工业自动化历史上最重要的创新之一。这些设备用一个控制器取代了复杂的电磁继电器，至今仍被广泛使用。设计已经发展到改进技术，同时保持其工厂设置的耐用性。 合格的PLC技术人员对任何制造工厂或工业车间都是有价值的。随着PLC技术的发展，需要具备PLC编程基础技能的员工。在线PLC课程提供模拟软件，使您能够设计、运行、测试和调试梯形逻辑程序，并模拟现实世界PLC应用程序的操作。

智能工厂彻底改变我们世界的潜力不容低估。随着人工智能和计算机学习的进步，制造商越来越多地将注意力转向在其工厂内实施智能工厂的好处。虽然智能工厂的概念并不新鲜，但由于各种原因，仍然有一些制造商在这一趋势上行动迟缓，尤其是因为最近的全球疫情使世界陷入停滞。尽管越来越多的制造商开始意识到智能工厂的优势，但犹豫不决是可以理解的。因为市场动荡而拒绝实施智能工厂似乎是一个可以理解的决定，但这将是一个失误，因为智能工厂可以缓解我们目前看到的不可预测性。 请跟随我们了解什么是智能工厂，我们可以期待在未来从它们那里看到什么，以及它们如何改善我们的世界。 “智能工厂”是什么意思? 当我们谈到第四次工业革命(又称工业4.0)时，智能工厂经常被提及。这是因为智能工厂是工业4.0的一个关键方面，工业4.0非常注重连通性，自动化、机器学习和嵌入式传感器。 智能工厂将物理生产流程和操作与大数据、人工智能，机器人学、分析和物联网——通过这样做，智能工厂可以通过互联的机器、设备和生产系统持续收集和共享数据。通过采用智能工厂，制造商能够利用互联运营的持续数据流来解决问题、改进流程和适应新需求。结果是一个更加精简的过程，不仅敏捷，而且有弹性。随着越来越多的市场经历经济压力，这些高效的供应链比以往任何时候都更加重要，可以平衡制造商和客户的工作。 热衷于采用先进制造技术的一个特定行业是汽车行业。根据一份报告根据凯捷研究所的研究，汽车制造商计划到2023年将智能工厂的投资增加60%以上。通过向智能工厂转移，汽车公司希望看到生产率提高超过1600亿美元。他们希望实施的一些技术包括:高级自动化、云计算、5G网络、虚拟装配技术和3D打印。这不仅会导致生产力的大幅提升，公司还可以扩展到执行定制计划，并纠正人类难以察觉的质量问题。 未来会发生什么 数字化和自动化将继续存在，因为它们允许公司生产更多产品，同时降低成本，提高各方面的效率。但是，随着我们的进步，智能制造技术只会继续发展，引发新的有趣的技术发展，让我们保持警觉。 第五代移动网络 与其他行业相比，制造和交通部门在物联网上的支出更多。因此，公司需要能够管理来自这些互联设备的大量数据。5G可以促进这一点。5G，即第五代移动网络，提供更快的速度、更低的延迟、更大的带宽和边缘计算能力。 由于5G可以使制造商通过单一网络连接更多的传感器和设备，公司可以更好地了解他们的供应链。智能传感器可以将数据转换为不同的测量单位，与其他设备通信，并记录指标。如果出现安全或性能问题，他们还能够关闭机器。商业当他们从云中的传感器获得数据时，将能够更好地了解哪些系统表现良好，哪些系统表现不佳，这将有助于他们做出更明智的业务决策。 远程学习和增强现实 在虚拟世界中测试项目和设备也将在智能工厂中变得更加普遍。随着新工具的开发，以满足日益增长的远程学习、工作和协作需求，我们将看到增强现实的发展。这意味着加拿大的工程师可以就某个问题实时咨询中国的工程师，从而加快反馈和恢复过程。 毫无疑问，人工智能和机器学习在智能制造中发挥着举足轻重的作用。然而，来自人类的输入仍然很重要。他们不仅要监督技术，还需要收集、解释和应用数据。就业机会肯定会有变化，但这并不一定意味着职位减少。 就业前景 随着越来越多的制造商接受向智能工厂的转变，他们的劳动力必须具备适当的技能。这意味着智能工厂里会有更多的机器人，是的，但也会有更多由人类管理的机器人。雇员需要具备必要的技能和专业知识来监督智能工厂的各个方面，如机器人解决方案的管理和运营以及网络安全。他们还必须管理设备维护，并学习如何对它们进行编程。几乎每一个适应智能工厂的部门都需要新型工人，创造数百万个新工作岗位。 然而，随着越来越多的公司继续实施数字技术，数字人才缺口呈上升趋势。根据MHI的说法年度行业报告公司发现实施数字技术非常困难，因为缺乏拥有必要技能来操作这些技术的工人。公司可以考虑通过向员工提供在线完成技术课程的选项来发展他们的技能和知识。员工和那些想改变职业的人也可以报名参加技术课程获得急需的必要技能。 如果你对智能工厂感兴趣，并想了解更多，请查看我们的在线技术培训计划。在舒适的家中学习的同时，今天就推进你的事业。 效率是最终目标 智能工厂已经成为许多行业的标准，并将继续蓬勃发展。它们使制造商能够保持竞争力，提高供应效率并降低成本。随着机器变得越来越复杂，随之而来的就业需求也会增加。

随着现代制造业的发展，PLC或可编程逻辑控制器已经以一种或另一种形式投入使用。事实上，PLC已被证明是如此重要，以至于它们表面上帮助取代了全球数千家工厂中许多严格手工执行的流程。 与许多其他工业组件不同，PLC似乎不会注定从使用或记忆中消失;相反，这种坚固的工业化计算机很可能继续作为数百万工业过程的首选操作者。在本文中，我们将研究PLC领域的一些领先趋势。 与PACs更好的连接 曾几何时，临立会的角色范围远比今天狭窄;传统上讲，PLC依赖于专有编程，用于控制现场设备。另一方面，PACs(可编程自动化控制器)使用更加标准化和模块化编程语言并依靠它来控制整个生产线或工厂。 今天，这些区别的界限可以说更加模糊，因为PLC可以控制更多种类的自动化设备和过程。此外，PLC中使用的编程语言的数量——过去大致相当于PLC制造商的数量——在数量上更少，并且从一家公司到另一家公司更加标准化。 面向未来的增强型应用PLC 编程标准化是有益的，原因有几个，尤其是对于需要学习和理解他们所使用的编程语言的技术人员(标准化编程语言意味着PLC技术人员的技能可以更广泛地从一个制造商或行业应用到下一个)。然而，从技术的角度来看，标准化增加了PLC可用于执行的潜在应用。像计算机一样，PLC多年来变得更加强大——因此，缺乏标准化可能意味着现代和未来的PLC将无法发挥其潜力，这是有争议的。此外，更高的标准化允许制造商在选择PLC时考虑PLC技术的更重要的方面，例如它能多容易地适应I/O扩展，它有多快，以及它能处理多少来自操作的数据。 提取更多可用数据 物联网(IoT)已经开始重塑制造业格局。虽然物联网技术允许从设备和位置实时收集大量数据，但这种规模的数据收集会影响传统PLC的性能。想一想，从一个满是在24个轴上运行的机器的工厂中每秒多次收集数据、汇总数据并通过网络发送数据是多么耗费资源。很快就清楚了，提高现代PLC的速度和处理能力以处理如此高的信息负载是制造商的首要任务。 边缘计算 视觉技术越来越多地用于工业过程中的培训和错误检测功能。机器学习算法用于评估捕获的图像，并寻找工具退化等问题，或确保精确的零件安装。边缘计算或专用PLC模块为托管这些算法提供了理想的平台。 旨在承受更恶劣的环境 PLC已经被描述为坚固的工业计算机，能够承受制造工厂中通常存在的不太理想的环境条件。PLC制造商正在不断向市场推出更强大的PLC，这些PLC可以在极端寒冷、风暴、洪水和热浪等气象事件中继续运行。在这些PLC中，电子信号被替换为光纤信号，因此即使在电气噪声很大的地方也能保持性能。 部分归功于物联网(如前所述)，PLC现在可以安装在远离电气干扰的远程位置，这对于需要精确操作和监控的敏感过程非常有益。 PLC正在发展，而不是衰落 PLC确实已经存在了几十年，但现代PLC以及未来的PLC远远超出了在21世纪中后期改变制造业的小型工业计算机。 看到这些计算机，这些负责过程自动化、工厂效率等的计算机，仍然被最先进的制造过程和功能所依赖，真是令人着迷。如果您想了解更多关于PLC以及如何编程的信息，请考虑查看PLC技术员程序在乔治·布朗学院。

随着我们踏上第四次工业革命的征程，制造业继续见证PLC(可编程逻辑控制器)、自动化和机器人的无缝集成，开启了智能工厂时代。尽管PLC是在近60年前开发的，但它们的适应性和效率与尖端技术并存。让我们更深入地研究这种和谐的关系，探索制造商如何利用这些组件来创建未来的智能工厂。 智能工厂和PLC:过程自动化的基础 PLC是实现过程自动化的工业计算机，可能不是家喻户晓的名字，但它们的影响是显而易见的。PLC将输入转换为输出，将工厂设备的信号转化为动作。从停止传送带到当生产线上没有产品时节省电能，再到精确地定时装配线上的产品合并，PLC执行命令使工厂像钟表一样运转。它们的起源早于宇航员登月，但今天，它们毫不费力地与尖端制造技术和机器人技术共存，证明了它们的多功能性和长寿性。最初设计用于取代笨重的硬连线继电器逻辑系统，PLC提供了一种更简单、更有效的替代方案，推动它们在所有工业环境中广泛使用。它们在工业4.0环境中的相关性仍有待研究，因为新兴应用程序侧重于数据收集以进行分析、帮助流程改进和确定效率。对于那些寻求在自动化中适应未来的制造业来说，投资PLC培训无疑是一个明智之举。 智能工厂中的自动化:拥抱效率和增长 虽然自动化有时被视为对传统制造业工作的威胁，但这种担忧在很大程度上是没有根据的。相反，自动化带来了大量的机会工厂车间的效率这真是令人着迷。制造商可以通过用机械化设备和PLC取代人工操作员决策和人工响应，最大限度地降低阻碍增长和盈利的低效率。这种变化使技术工人能够专注于关键和令人满意的活动，如为自主设备开发编程逻辑或维护执行这些任务的设备。焊接、装配、提升、切割和其他重复性任务现在可以由机器人同伴熟练地执行，解放了人类工人，让他们能够探索自己的全部潜力。在线技术培训或工业课程可以让劳动者驾驭这一转变，确保在快速发展的工业部门有一个安全和充满希望的未来。 智能工厂机器人:自动化和人工智能的协同作用 机器人技术经常被互换使用，事实上，它是自动化的一个子集。诞生于二战后工业繁荣时期的工业机器人，已被证明是大规模生产消费品和工业品的无价资产。通过将机械运动与先进的计算机软件相结合，这些机器人以无与伦比的速度和精度运行，甚至超过了最熟练的人类工人。随着机器人技术的进步，“人工智能”集成带来了更大的潜力，使机器人能够在任务中模拟人类的推理、学习和适应性。机器人远没有取代人类，而是与工人和谐协作，处理重复性的体力任务，并确保工厂车间的安全。在…期间有些机器人保持静止，有些则自主移动y，就像配送中心的拣选机器人一样，由于尖端的传感器技术，它们可以无缝地在环境中导航。 PLC控制机器人的好处:提高效率和多功能性 根据2021年计划工程研究随着PLC控制机器人的发展，公司在工业机器人和可编程逻辑控制器之间获得了统一的控制点。利用现有的PLC编程专业知识，制造商可以简化新机器人设备的集成和维护。它消除了对专业机器人制造商经验的需求，使自动化解决方案的管理更加高效。由于单一编程语言通常支持整个解决方案，采用PLC机器人控制简化了故障排除和维护，从而更快地收回投资并降低支持成本。制造商还可以根据具体需求和能力选择机器人OEM，从而提高工厂环境的灵活性和效率。通过降低培训成本和促进无缝升级，这种方法确保了更快的投资回报和更现实的集成先进机器人自动化解决方案的途径。 未来的智能工厂将在PLC、自动化和机器人的集成上蓬勃发展。随着工业4.0的继续发展，拥抱这些变革性技术将推动增长和生产率，并为制造业的技术工人创造新的机会。 探索广泛的在线技术培训项目，工业课程，PLC培训，或机器人培训，发现乔治布朗学院提供什么。在智能工厂的世界里，为令人兴奋的未来做好准备。