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當前，我們已進入了互聯網時代，互聯網技術以不可阻擋的潮流進入各行各業，給各行各業的變革帶來強大的動力，同時也對各行各業的發展產生巨大的影響。在這新技術發展的歷史關頭，作為互聯網時代的產物，智能制造的概念誕生了?；ヂ摼W時代涌現出的許多新技術推動了智能制造的發展。當然如何應用這些新技術到工業領域，特別是制造領域，正是我們目前要解決的重大問題。 德國數年前提出的所謂“工業4.0”的口號，其主要任務就是實現“智能工廠”和“智能生產”。從這個概念出發，無論是智能工廠還是智能生產，其根本的核心就是生產制造模式的變革。 智能制造的目標就是對目前的生產制造模式進行轉型升級，從而達到改善和優化生產制造價值鏈，融合產品生命周期鏈，提高企業管理業務鏈的目的，使得推入到市場的產品質量更好、成本更低、速度更快、效率更高。一句話，企業在市場的競爭力更高。那么智能制造的生產模式需要什么樣的自動控制系統？這種控制系統與工業3.0中的自動化技術有什么區別？應用到智能制造中的自動控制技術要做什么樣的演變，才能滿足智能制造的生產模式的要求？這些都是我們現在要探索的問題。

1　自動化制造生產模式VS智能制造生產模式

要實現智能制造是否要對目前的PLC控制系統（或自動化控制系統）進行改革呢？這里我們必須要了解工業4.0創導的智能制造模式與自動化制造模式有什么區別，工業4.0的智能制造模式對于工業3.0的生產制造模式有什么改變和延伸。而這種延伸和改變是否對PLC控制系統提出了新的需求。

1.1　自動化制造生產模式

德國工業4.0將第三次工業革命定義為以自動化技術為核心的生產制造模式。通過廣泛地采用了自動化技術、機器人技術、IT和通訊技術構成了一個以自動化金字塔為核心的生產制造模式，它提高了生產效率，降低了制造成本，產品質量也大大提高。對此PLC技術發展起到了決定性的作用。幾十年來，PLC技術無論是在運行速度、應用范圍、數據處理能力還是通信能力上（如現場總線，工業實時以太網）均大大提高。一個完美成熟的PLC系統已經形成，成為了推動工業3.0發展的中堅力量。然而PLC控制系統的設計原理及功能主要是解決生產制造運行的過程和狀態的控制問題。（CPU速度、容量、通信接口、控制點數），即對生產制造系統中實時數據的控制和處理，而對非實時數據的分析、存儲、歸納、總結等任務，往往通過工業以太網接口送到上位信息化平臺進行處理。因此目前的PLC自動化控制平臺沒有涉及到生產制造管理、企業管理乃至產品生命周期的管理。這樣的PLC系統就不能很好地與生產管理系統MES和企業管理系統ERP整合起來。往往一家生產型企業管理系統的制定要有三家從事不同軟件公司參加（ERP、MES和PLC供應商）。由于各家公司專業的差異性，各種技術應用的屏蔽性使得生產制造和生產管理不能充分地融合以獲得最大的效益。因此MES和ERP的價值也沒有在工業領域得到普遍的認同，僅僅起到錦上添花式的功能，沒有在工業生產制造領域得到廣泛的應用。另一方面，PLC控制系統的任務也僅僅限于生產制造流水線運行控制監視和維護，而對于產品生命周期的整個管理任務也沒有牽涉到。所以目前的PLC系統遠遠不能完成生產制造對于成本、速度、效率和質量等的綜合目標的要求。

1.2　智能制造生產模式

要了解智能制造，首先要了解智能的含義。中國的文化博大精深，將英文Intelligent翻譯成兩個字，一個叫“智”，一個叫“能”，“智”是指人的思維，分析歸納總結?！澳堋笔侵溉说谋臼?，技能技巧。所以智能不僅強調技能技巧，而更要突出應用思維分析能力的重要性。因此“智能”制造相對于自動化制造其構成的系統必須要有“思考分析”的能力。智能制造是工業3.0生產制造模式的升級版和變革版，其目標就是對目前的生產制造模式進行轉型升級，解決目前采用自動化制造生產模式不能解決的問題，即在互聯網時代產品生命周期不斷縮短的問題: 由于產品的生命周期越來越短，產品更新換代的快速響應要求越來越高，產品的品種越來越多，但是數量越來越少。多批量性生產成為目前產品市場需求的發展趨勢。而產品數量的減少又給產品的成本帶來了前所未有的壓力。成本降低然而投資商獲取利潤時間上的快速性要求又對傳統的生產制造企業的盈利模式帶來了極大的沖擊; 與此同時能源使用效率、節能減排等要求，使得傳統的生產制造業面臨了前所未有的挑戰。正因為這些挑戰，智能制造生產模式提到了議事日程。

智能制造的基本戰略思路就是如何利用迅速發展的IT技術、互聯網技術對傳統的自動化生產制造模式進行變革，將IT技術、互聯網技術融合于自動控制PLC系統中，改變傳統自動化生產制造模式。按照靈活性、快速響應性、成本效率性以及投資回報率短期性的要求，建立一個高度靈活、數字化的智能生產制造系統，將生產制造體系與產品生命周期管理整合在一起，形成一個以產品全生命周期為核心的智能制造生產模式，這種智能制造生產模式不僅僅從生產制造這一端來解決成本、效率、速度、質量和靈活性的問題，更從產品生命周期的管理的方法來全面地解決這些問題。使得研發、生產的產品的市場競爭力更強，產品的性價比更高，產品的更新換代更能滿足市場和客戶的需要。

因此，智能制造相對于傳統的生產制造模式有著本質上的變革和提升，在互聯網時代中智能制造延伸了生產制造的含義，從單純的生產制造鏈延伸到產品的設計、分析、加工、裝配，預測產品的綜合性能、成本、市場響應和服務（采購、庫存、銷售、發送、維護、報廢、回收）的產品生命周期的全過程。它既考慮了產品的質量、成本，同時又考慮了企業內部的運行模式、企業的應變能力以及企業在市場和客戶中的定位等，因此，可以最大限度地節約成本、時間，提高產品的質量，快速地把高質量、低成本的新產品投放市場，獲得巨大的經濟效益與社會效益。與此同時建立企業的互聯網生態圈，更加貼近用戶意識。無論是研發與設計、生產與制造，還是營銷與服務都可以滿足消費者需求作為出發點和歸宿點，推行用戶體驗式的設計、制造和服務的一體化，這樣形成研發、制造和服務三位一體的智能制造生產模式。同時產品的數字化，制造的數字化和管理的數字化保證了人、機和產品之間的無縫連接，制造信息流、管理信息流及研發和客戶信息流可以在控制系統中進行通訊和交換，這樣的生產制造系統具有自適應功能，以及柔性靈活、快速重構等智能化的特點。智能化的生產制造模式不但具有對大規模生產的適應能力，而且具備快速實現小批量、多品種的定制生產能力，滿足互聯網經濟下快速迭代的客戶個性化需求，使得企業快速贏得客戶、占領市場先機。

按照以上的分析，原來的自動控制系統的金字塔的內容也有了新的含義，如圖1所示。

圖1 自動控制系統的金字塔

傳統的自動化金字塔結構分為現場層、控制層和管理層。主要做三件事情，即生產過程數據的采集、處理（控制）、顯示，這三層之間的數據通過運用現場總線技術、工業以太網技術和其他的專用網絡技術實現了生產制造現場I/O信號，控制數據和管理數據的通訊和交換。在現場層主要采用現場總線實現了現場生產的運行狀態，組態和執行等信號的采集和分配。在控制層對工程、生產和設備的運行數據進行處理和分析，將處理好的數據反饋到現場層，對于現場的設備進行控制。同時采用工業以太網的方法將控制數據和一部分現場數據送到相應的管理層。在傳統的金字塔模型中管理層收集這些控制或現場數據進行顯示，同時送入上位機。而上位機才對這些非實時的數據結合企業管理的其他信息（企業策劃、資本狀況、流程優化、設備維護、產品服務、采購、供貨期、產品反饋）進行綜合性能指標分析和運算，然后調度生產制造現場進行執行。所以，在自動化金字塔中，非實時性信息的處理往往離線或由上位工控機來執行。大量的企業管理、生產管理的非實時性數據的分析、判斷和處理不能在控制層進行，這是目前金字塔式自動化控制系統最大的缺陷。如現在所用的MES、ERP、EPLM系統不能在PLC系統中運行，PLC要通過專用接口將相關的數據先送入上位機，然后在將上位工控機計算好后的部分結果送到PLC層面上進行監控。目前IT標準已進入工業領域，工業互聯網已廣泛地應用到工業領域，但是它還沒有進入到工業的核心領域——自動控制系統。工業互聯網的基礎已完成，各種的生產制造管理的IT軟件，如工業連接、高級分析、基于條件的監控、預測維護、機器學習和增強現實等應用已成為實現。由此一來，“IT融合OT”的口號應運而生，以IT技術為代表的廠商希望利用這個口號將工業互聯網的相關技術融合到OT的場景中去，希望利用打造工業互聯網平臺的方法來融合OT技術。本質上工業互聯網平臺的產生是在傳統云平臺的基礎上疊加物聯網、大數據、人工智能等新興技術，實現海量數據匯聚與建模分析、工業經驗知識軟件化與模塊化、工業創新應用開發與運行，從而支撐生產智能決策、業務模式創新、資源優化配置和產業生態培育的發展。不管是關注產品全生命周期為導向的大規模定制應用模式的互聯網平臺（試圖利用互聯網來對接企業與用戶，打通需求、設計、生產、服務等環節），還是打通產業鏈上下游，進而優化資源配置，或者依托平臺實現從企業管理層到生產層的縱向數據集成，進而提升軟件的智能精準分析能力等等，這些互聯網企業達成的平臺都沒有與控制的實時數據進行交流，他們做了大量分析，但是對于現場的控制作用微乎其微。所以到目前為止所謂的“IT融合OT”實質上僅僅是“IT湊合OT”。在這種形勢下，人們在思考，如何將IT技術真正地能引進到控制領域從而使得控制系統數字化、網絡化和智能化成為可能。目前是否在IT領域和OT場景中加一個嵌入式運算載體，并且通過OPC UA的通訊接口或加上TSN技術將非實時數據的運算的結果送入PLC控制器就能實現IT融合OT呢？筆者認為采用這種方法并不能將迅猛發展的人工智能，移動互聯網，云計算，大數據技術真正地融合到OT領域。真正做到IO融合OT，PLC控制系統本身必須要做相應的改革，才能使得IT技術真正地進入自動化控制領域。從而更好地發揮人工智能、大數據等技術在智能制造上的作用。

2　智能制造條件下PLC控制系統的改革

筆者認為PLC自動控制系統為了滿足智能制造生產模式的新要求，其本身必須進行兩方面的革新：

2.1　重塑PLC框架結構，新型PLC控制系統不僅能處理實時數據，同時也能處理非實時數據

智能制造中的企業管理結構模式中：管理層是企業產品生命周期的管理；控制層是研發端、制造端和服務端的整合控制；現場層采集的信息一定要有可控、可觀、可測、可通訊的功能。在這種情況下，智能制造對自動化系統提出了新的要求。PLC控制系統目前的最大問題是不能處理、分析、歸納和總結管理、服務和研發的所謂的非實時數據。這個缺陷形成了PLC控制系統在智能制造中應用最大的瓶頸，工業互聯網、大數據、人工智能技術不能直接進入到控制系統的核心——PLC控制系統中，限制了迅猛發展的互聯網新技術在控制器層面的應用范圍。因此在這種情況下，當前的PLC控制系統必須進行變革，才能滿足自動化系統運行過程和控制相關的實時數據處理及管理、服務等非實時數據的分析、存儲、歸納等要求。

但是實時數據和非實時數據的性質是完全不同的，如表1所示，由于非實時數據與實時數據在數量、時間、處理方法和傳輸效率方面的不同，使目前的PLC控制系統框架結構設計中僅對實時的控制數據進行處理，而沒有考慮處理管理、研發、服務等非實時性數據的問題。

表1 實時數據與非實時數據

為了滿足智能制造的要求，我們必須改變原來PLC控制系統設計中沒有的實現非實時數據（研發、管理和服務）處理的功能。因此傳統的PLC控制系統的框架結構必須進行本質上的變革，使PLC控制系統的硬件和操作系統能滿足處理實時數據和部分的非實時數據的功能。即產品生命周期的研發、服務和管理數據也能在控制器進行運算和分析，這樣就形成一個全新的PLC控制系統，菲尼克斯公司開發的PLCnext控制系統，其系統架構模型即是按照這種思路進行設計的，其簡化的描述如圖2所示。

圖2 新型PLC的系統機構-從制造數據到管理數據的處理

在德國推進工業4.0的初期，菲尼克斯就針對智能制造對于新一代的PLC控制器提出的要求，開始開發了用于智能制造模式的新型PLC控制系統，并且命名為PLCnext。即互聯網時代的PLC控制系統，它的特點是既保留了傳統PLC編程的優勢，同時通過擴大了編程語言、工具及開源功能集成的自由度的能力，實現處理非實時性的數據的功能。其既能處理實時數據又能處理非實時數據的PLC控制系統平臺結構設計是采用了四大開放性的技術來實現的。

（1）Linux的PLC開放性控制平臺

PLCnext的操作系統是基于Linux系統開發的，這種系統是一種自由和開放源碼的類Unix操作系統，同時是一款免費的操作系統，用戶可以通過網絡或其他途徑免費獲得，并可以任意修改其源代碼。相對于傳統的操作系統，它有以下優點：由于Linux的內核大部分是用C語言編寫的，并采用了可移植的Unix標準應用程序接口，所以它可以支持許多的硬件平臺包括嵌入式系統在內的各種硬件設備。同時Linux系統中有許多辦公軟件、圖形處理工具、多媒體播放軟件和網絡工具，使企業管理的信息處理與控制系統的數據處理可以有機地結合在一起。更主要Linux系統繼承了Unix系統的特點，是一個真正的多用戶多任務的操作系統。這個特性使得PLC控制系統既要處理實時數據又要處理非實時數據的設想成為可能。在PLCnext的操作系統中多名開發人員也可以同時在不同的開發環境中從事同一個項目。這種功能使得來自產品開發、設備工程、生產部門的團隊可以在新產品開發階段就跨部門合作，協同配合。真正能夠滿足智能制造對PLC提出的全生命周期管理的生產制造模式的要求。

圖3 Plcnext技術

• PLCnext的系統架構
  

PLCnext 系統架構由PLCnext實時操作系統、內部用戶組件和外部用戶組件等3個部分組成，為自動化解決方案提供具有開放接口和最大靈活性的面向未來的控制架構。它采用實時Linux操作系統，其技術基于一個具有來自yocto（https://www.yoctoproject.org/ ) 的PREEMPT-RT 實時補?。∣SADL）的自身的Linux發布，來完成這些需求。在硬件方面，采用高性能的多核處理器和大容量的內存空間，支持信息安全IEC 62443標準。

• PLCnext實時操作系統
  

PLCnext實時運行系統用于執行實時用戶程序，支持IEC 61131-3、C/C++、C#、Matlab Simulink等多種開發環境。PLCnext Engineer工程軟件是PLCnext控制器的組態、編程、調試和可視化的工程工具，方便熟悉IEC 61131-3編程標準的用戶進行軟件編程。采用Visual Studio的專用插件，可以使用C＃開發和集成功能塊，使用C＃創建的IEC 61131功能塊通過eCLR運行系統實時執行。同時，用戶可以采用Eclipse或者Visual Studio開發符合標準的C/C++用戶程序, 通過與PLCnext技術平臺的簡易接口, 直接由任務進行調用，并支持遠程調試。采用 MATLAB Simulink開發的代碼，可以以用戶程序的方式直接導入到PLCnext Engineer軟件中，可實現基于模型設計和開發無縫一致的集成。

實時操作系統的服務組件提供了內置的OPC UA服務器、Web服務器和WebHMI、數據記錄、PROFICLOUD網關和IT協議支持等多種重要組件?，F場總線管理器用來支持不同實時工業以太網和現場總線的連接，包括PROFINET、EtherCAT、Axioline本地 I/O總線和PCIe總線擴展功能。

為了保證在操作系統中進行實施任務和非實時任務的同時運行以及實時數據與非實時數據交換的完整性和擬同步性，PLCnext有兩個已申請專利的專門核心技術：執行和同步管理器（Execuzation& Synchonization Manager，簡稱ESM）和全局數據空間（Global Data Space，簡稱GDS）。ESM組件負責處理多核處理器和多任務系統的實時應用，它提供空閑、周期和事件任務并通過看門狗功能監視應用的正確執行，不同開發環境編寫的用戶程序可以在同一個控制器下運行。與ESM相結合，通過GDS，以一種方便和簡單易用的方式來管理任務、程序和組件之間的實時和周期一致的數據傳輸。用戶只需要在PLCnext Engineer工程軟件或基于XML的配置文件中通過進口（IN-Port）和出口（OUT-Port）來配置程序之間的數據交換連接，而無需經過全局變量或共享內存區。

圖4 任務同步和實時性

• 內部用戶組件和外部用戶組件
  

PLCnext包含了兩個非常重要的功能擴展，從而方便地實現對各種開源軟件和額外功能擴展的支持。內部用戶組件是PLCnext的實時功能擴展，用于執行具有一定實時性要求的用戶組件，例如SQL、Modbus TCP、MQTT、工業云通信接口等。外部用戶組件則是PLCnext的非實時功能擴展，用于執行沒有實時通信要求的應用程序，例如JAVA應用、.Net應用、Python應用、OPENCV圖像處理等，大大便利了大數據，人工智能等算法在PLC層面的編制和運行。使得互聯網軟件技術與PLC控制系統可以方便地融為一體。

同時 PLCnext技術獨立創建的程序部件和完整應用程序的任意組合的功能。 以及使用開源軟件和App的方法，非常顯著提高開發過程的效率。借助于菲尼克斯電氣發布的PLCnext Store，供應商和系統集成商可以自由開發各種工業apps，在PLCnext Store開放的平臺上發布和分享，供客戶下載使用。PLCnext功能擴展的5種類型如圖5所示。

圖5 PLCnext功能擴展的5種類型

由于采用了開放的控制架構，PLCnext 技術可以自由地實施自動化項目而不受專有系統的限制。用戶可以自由使用喜愛的編程語言和開發工具、開源軟件和應用程序，還可以單獨集成云服務和未來技術。

（2）開放性的軟件編程語言

PLCnext以IEC61131-3編程標準為基礎，開放性的采用C/C++, C#或者Matlab Simulink等語言來開發的不同的功能塊和控制程序。同時用戶也可以利用已有的開源代碼方便地與菲尼克斯電氣PLCnext平臺結合起來，搭建一個用戶為導向的自動化控制系統。比如可以直接用于運動控制的Matlab進行編程，并將其運動控制算法融合到常用的邏輯運算中，大大地提高了PLC系統的運算功能。同時又對應用于Web開發，大數據開發，Android開發的JAVA語言進行開放，使得信息控制的算法和功能可以整合到PLC控制平臺上。開放性的軟件應用平臺使得Visual Studio、Eclipse、Matlab Simulink、PC Worx等首次進行多用戶多任務的平行運行，共同實時地共享數據信息資源。使PLC的功能不僅僅局限于處理控制信息，同時還能處理生產研發、管理的有效信息，為ICT的信息順利地進入到OT領域打開了一個通路?；ヂ摼W技術可以方便地與PLC控制系統有機地整合起來。從編程的環境中滿足了前面所提到的控制系統縱向的發展的要求。

（3）開放性的功能塊開發平臺

PLCnext采用了全新的人機界面PC-WorxEngineer，為用戶提供IEC 61131-3標準下進行編程和體驗的自適應工程平臺。該工程平臺設計的獨特性，適應性、便捷性、直觀的界面，以及人性化的功能設置使得用戶能以最快的速度掌握界面的操作，并且用戶不僅可以免費使用PLCnext提供的標準功能塊，同時結合自己的應用場景編寫自己所需要的專用功能模塊一并使用。值得一提的是這種用戶自行使用和編寫的的自動化軟件功能塊通過PLCnext Engineer的編譯系統自動生成的功能安全、信息安全功能，大大減少了開發時間。PCnext Engineer軟件開發平臺為開放性功能塊的開發提供了一個高效且面向未來的工程平臺。

當然所有以上的用戶編寫的程序都放在PLCnext的功能塊數據庫里，其調用的方法需要在PLCnext Engineer中進行參數化和連接。而對于一些解決方案為導向的應用程序，菲尼克斯還提供了APPStore的技術建立了PLCnext Store的數據庫，用戶可以直接用JAVA，Python開放的自行編寫專門的功能塊，存入Store里供大家使用，更有意義的是它還可以利用其它的實時操作系統如Codesys進行程序的編譯，自行生成一個專用“獨立微控制系統”，這種開放性的用戶開發平臺為PLCnext建立用戶的生態圈打下了基礎，用戶可以從大量擴展軟件功能包中尋找自己所需要的功能包。同時，菲尼克斯公司提供的PLCnext Community也為這種開放性的PLC控制系統提供一個開放性的開發生態圈。

（4）開放性的各種通信接口平臺

一般的PLC控制系統都采用自己的通信協議和通信方法。如西門子公司的PLC系統往往采用自己的PROFINET或PROFIBUS。倍福的控制器采用EnterCat或Can-bus，貝加萊采用PowerLink，就是傳統的菲尼克斯控制系統也采用Profinet 或Interbus。這種各控制系統通訊協議的不一致性，往往給用戶帶來了極大的不方便。特別在系統的更新換代時無法使用最佳的控制系統解決方案。PLCnext特別考慮了通訊接口的開放性和兼容性, PLCnext Technology控制平臺為連接其他國際網絡傳輸協議整合了各種協議轉換調整技術，用戶可以按照不同的應用場景作出最靈活的選擇。PLCnext對于幾乎所有的通信協議，無論現場總線，工業實時以太網還是TSN都是開放的。解決了控制系統使用最大的瓶頸。此外，PLCnext控制平臺還支持云計算服務，基于PLCnext技術用戶可以很便捷地將每個PLCnext設備連接到云端并可集成自己的云計算方案，這樣使得進行預測診斷和（IoT）的融合又邁近了一步。

總結起來，PLCnext和傳統PLC相比主要具有以下5個方面的優勢：

• 增強的連接性：PLCnext技術能夠在高度網絡化的自動化系統中集成當前和未來的接口和協議，實現開放式通信。通過與基于云的服務和數據庫的直接連接，實現基于IoT的新業務模式。
  

• 增強的自由性： 靈活地集成開源軟件和App 。PLCnext技術支持獨立創建的程序部件和完整應用程序的任何所需組合。使用開源軟件和工業App（例如，PLCnext Store）可提高開發流程的效率。對于未來的功能擴展，沒有任何限制。
  

• 增強的便利性：PLCnext技術的開放性使用戶使用喜愛的編程語言成為可能，無論是 IEC 61131 還是高級語言?？梢栽谑煜さ拈_發環境中舒適地開發個性化的解決方案，例如PLCnext Engineer、Matlab Simulink、Eclipse 或Visual Studio。
  

• 增強的開發能力：借助PLCnext技術，不同年代的多個開發人員可以使用不同的編程語言并行而獨立地處理一個控制器程序。因此，用戶可以利用傳統 PLC的優勢以及PLCnext技術的開放性和靈活性快速開發復雜的應用程序。
  

• 增強的性能：根據需要可以將不同語言的程序序列合并到任務中。PLCnext 技術的任務處理機制，使得不同來源的程序例程像傳統的IEC 61131的PLC代碼一樣運行，高級語言程序將自動具體時間確定性。該平臺可確保一致的數據交換和程序代碼的同步執行。
  

2.2　PLC控制系統必須整合人工智能的功能

PLC控制系統需要智能化的功能，唯一的方法就是將人工智能的技術整合到整個PLC控制系統的設計中去。那么什么叫人工智能呢？ 清華大學孫富春教授曾經做了這樣的描述：人工智能的最終目標就是探討智能形成的基本機理，研究利用自動機模擬人的思維過程。而近期的目標如何用計算機去做那些靠人的智力才能做的工作，一是模擬人的思維過程，二是模擬人的能力。從而可以認為人工智能就是按照人的功能進行開發研究的一種技術。反過來講，人有什么功能呢？有眼睛、耳朵、大腦、手腳、神經、消化、呼吸。人們正是仿照這些功能產生人工智能，即人工智能的七大功能，如圖6所示。

圖6 人工智能的七大功能

那么人工智能如何用到自動化上去？如何與PLC自動化系統結合起來？ 按照人工智能的7大部分的作用，我們做了以下分類：感知，認知和明知。感知就是視覺和圖像識別、機器人的深度化應用、聲控和自然語言系統；認知就是機器學習、深度學習，一直到神經學習；明知就是預測，專家系統和最佳策劃功能。

圖7 人工智能應用到自動化

為什么要把人工智能分成三類？這恰恰符合了自動化控制系統的三大功能：即數據采集、數據處理和數據分析。

圖8 PLCnext控制器增加的功能

筆者在PLCnext控制器中非實時數據的分析管理中增加了人工智能的明知部分，使得PLCnext內容可以對一些生產、研發服務等管理數據進行分析歸納總結，實現預測、專家系統和最佳策劃的功能。而在PLCnext的邏運算部分增加了人工智能的認知部分，使得控制器的運算部分增加了機器學習的功能。通過機器學習的辨識、建模和決策的功能使得PLCnext控制器不僅能夠按照已知對象的調節規律進行控制，同時也可以對未知的對象通過自學習的方法進行自適應控制，使得控制器有了人工智能的功能。在數據采集上即現場層增加了視覺控制，聲控和語言功能，這些功能不僅使我們對于控制對象的現狀、運行狀態以及未來的預測有了更多的現場數據，同時與機器人組成為一體，使機器人也有了視覺和語言功能，機器人的應用場合會越來越多，智能化的程度也愈來愈高了，進行分析的數據量更多更豐富。利用PLCnext控制平臺，有機地整合了人工智能的功能，PLCnext的新型框架結構使智能制造實現有了新的可能，同時也實現了智能制造的生產模式即全產品生命周期的生產制造模式。

3　總結

按照以上的闡述作為拋磚引玉，提出以下一些觀點：

（1）自動化制造不是智能化制造，其根本區別在于智能制造具有對外部變化的自適應能力，即 ：對實時和非實時數據的分析、歸納、總結和制定規律的能力。

（2）在PLC控制系統的運算中嵌入人工智能的功能是實現智能制造的重要條件。

（3）要實現智能制造，PLC控制系統本身框架結構必須進行變革。

目前，菲尼克斯正依據PLCnext平臺，開展了以人工智能為導向的智能制造探索工作。首先與大專院校合作，開發應用人工智能的各種工業場景的模塊化實訓平臺，如采用VR/AR與人工智能的算法相結合形成遠程預測監控系統，將機器學習算法嵌入到PLC的運行控制功能塊實現自學習的識別建?？刂茮Q策，采用大數據的基本算法在管理層自行生成專家系統以及最佳策劃的智能機理等。PLCnext新的控制平臺為IT真正融合OT打開了一個新的思路，開拓一個新的路徑。希望控制界的工程師們關注這一新的理念，讓我們共同拭目以待。

作者簡介：

杜品圣，現任菲尼克斯電氣中國公司副總裁、總工程師，兼任中國自動化學會理事、上海仿真學會常委、武漢理工大學客座教授、同濟中德工程學院客座教授、南京大學學生創業導師、中德工業4.0智能制造標準化工作委員會德國代表等。

摘自《自動化博覽》2020年1月刊