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工业4.0中的硬件商机

发布时间:2017-08-18

现在,以工业4.0为代表的智能制造正改变着未来制造业的形态。在这新的制造体系中,数据是灵魂性的要素,位于核心地位。下面就随工业控制小编一起来了解一下相关内容吧。

不过这并不意味着硬件在工业4.0中会被边缘化,毕竟数据还是需要透过硬件作为载体,进而在现实世界中呈现其价值。因此,智能制造中“数据”的崛起,也会给硬件带来了不少的商机。接下来,从工业4.0“数据流”的走向,可以更了解发掘出各个环节潜藏的硬件“钱途”。

传感

在工业控制系统中,传感器是数据采集端,它们负责将工业现场的大量非电量的物化参数转化成电信号,再由系统从中解读出关键的数据信息,作为控制决策的依据。智能制造对数据的依赖必然会刺激对传感器的需求,未来工业市场对压力、位移、加速度、角速度、温度、湿度、气体、光敏等多种传感器的需求,会呈现整体提升的态势。

另一个值得关注的部份,还有机器视觉核心部件的CMOS图像传感器市场。根据IC Insights预测,全球工业用CMOS图像传感器市场将从2015年的3.96亿美元成长到2020年的9.12亿美元。此外,多目三维视觉在工业场景中的应用,可借助图像传感器收集的图像数据也会更加丰富,作用也会更为显著。图像传感器也将成为工业传感器市场中不容小视的一块“蛋糕”。

互连

智能制造系统生成的数据,需要经由一个快速、稳定的网络进行传输和共享。德国的《工业4.0研发白皮书》中将无线技术视为工业4.0网络通讯技术研究的重点项目。无线互连技术与传统的有线工业通讯相比,优势显著:一、网络建构与维护成本低,根据测试,使用无线的测控系统其安装与维护成本可降低90%;二、提高生产线设备配置的灵活性,且更符合智能制造“大规模定制”愿景所需的“柔性”要求;三、可适应多样性的组网应用场景需求,Mesh、星型等多种网络的部署需求。

因此,不论是工业领域原有的无线协议—如WIA-PA、Wireless HART和ISA,还是通用的无线协议—如Wi-Fi、Zigbee、NFC、Bluetooth、2G/3G/4G网络通讯,都正影响、渗入工业领域。如何将NB-IoT等新兴的LPWAN无线通信技术融合到工业应用中,也已被列入一些公司的考虑重点中。5G也在工业4.0的范畴,按照计划2018年将实现公共5G网络基础设施的设计与标准,为工业提供广域网服务。

不过,工业应用对无线通信有更特殊的要求,特别是在可靠性和低延时等方面。因此,一些通用的无线技术短期内还是会用于设备和产品信息的采集、内部信息交互等非实时控制的场景,未来它们会与实时工业控制网络形成复合的通讯系统,为数据架设高效可靠的管道。

无线互连与传感技术也在走向融合,具有无线数据通讯功能的无线传感器也会成为一个新的市场增长点。无线传感器网络可以摆脱传统传感器总线的束缚,让数据汇聚的方式更为灵活,成本也更低。在此基础上,传感器产品还可加迭其他如能量采集等技术,形成更加多元化的产品,扩展应用版图。

图一 : 目前,无线互连与传感技术也在走向融合,具有无线数据通信功能的无线传感器也会成为一个新的市场增长点

无线互连的蓝图固然让人兴奋,但是在工业领域有线连接这样的“老司机”同样不可或缺,特别是对于需要大带宽、高可靠、快速响应的工业数据通讯应用。因此,也催生了高性能、高可靠的工业连接器需求。面对此高附加值的市场,连接器厂商也正不遗余力地耕耘,例如现今的M8/M12连接器已可支持高达1Gbps的网速。

资料决策

将资料汇集到云端进行分析和处理,并与既有的数据库进行分析并提供决策建议,是工业4.0的核心关键。这会牵动工业应用对数据中心的需求,不论是使用公有云,还是构建私有云,数据中心总量的增加是必然趋势,预计到2019年全球数据中心基础设备的市场规模将达到440亿美元。

未来面对日益繁重的数据处理任务,需要更强大的处理器做支撑,新型的异构式的处理器架构正在登上舞台,以解决多核通用处理器遇到的运算瓶颈。开发者们正在考虑CPU+GPU的模式,发挥GPU在浮点运算等能力的最大极限。同时,FPGA这种程序设计逻辑架构也备受瞩目,FPGA与通用的处理器整合后有望成为未来数据中心服务器的主流架构。服务器处理器市场霸主Intel对全球第二大FPGA厂商Altera的收购,正印证了该趋势。后续,高通也宣布与全球第一大FPGA厂商Xilinx,以及Mellanox结成同盟,与Intel形成市场对峙。

值得注意的是,伴随着数据中心运算能力的飙升,其功耗也越来越可观,根据2015年的统计资料,全球数据中心总量已超过300万座,其耗电量已占全球耗电总量的1.1%-1.5%。从单一数据中心运营成本分析,电费支出达70%,已远超过硬件基础设备的成本,数据中心的节能需求极大。因此,数据中心的电源架构也正在改变,比如通过中央变压器将交流电直接转为380V的高压直流,并通过高压直流总线分配到各个用电单元,简化结构也提升效率。类似的改变,也为与数据中心相关的电源管理组件提供了市场机遇。根据了解,2015年中国数据中心节能改造规模为30亿元左右, 预计未来5年内该数值会持续上升。

图二 : 不论是使用公有云,还是构建私有云,数据中心总量的增加是必然趋势,预计到2019年全球数据中心基础设施的市场规模将达到440亿美元。

执行

数据在云端分析处理后,形成的建议决策,将回传给执行端,进而造成机械动作,形成一个“从端到云,从云到端”的完整控制循环。制造业中的机械动作都是由电机驱动的,因此精密的电机控制将成为催生工业4.0的市场增长点,从硬件的角度来看,这也会为MCU、DSP、FPGA等核心数字控制芯片提供施展拳脚的机会。

图三 : 2010年后,中国工业机器人市场进入快速上升通道

工业机器人是工业4.0体系中重要的“存在”,它是一个更加智慧、综合的执行设备。2015年全球工业机器人销量为24万台,过去五年中的年成长率为15%。中国市场,被认为是下一个工业机器人将呈现大幅成长的地区,而以中国市场为例,其在2010年至2015年工业机器人市场的年成长率达到了35%,总量为6.6万台,若以此速度发展,预计到了2020年中国将占到全球工业机器人市场的40%。在市场拉动下,工业机器人所需的几个核心部件—伺服系统、减速器、控制器—也将同步增长。特别是工业机器人控制器市场,业界逐渐认识到以往由机器人厂家自主设计研发的封闭的体系,已不能适应快速发展的市场需求,标准化和开放性正在成为趋势,市场上已有一些独立的机器人控制器厂商开始活跃,未来他们是否能够借市场之力,改变工业机器人的生态,确实值得拭目以待。

总之,数据驱动的工业4.0变革,给制造业带来的不是简单的线性产品迭代,而是伴生着新架构、新品类、新模式。现在我们仅仅是窥见其一斑,更多的硬件机会还需要应对市场的发展,不断去发掘。

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