赋能创新的技术趋势
2026-04-0318个技术领域的进步正在赋能并启发制造商。开放标准、更强大的桌面计算机以及更低成本的软件，使得为可编程逻辑控制器（PLC）和可编程自动化控制器（PAC）进行设计、建模和自动生成代码变得切实可行，从而改善自动化。其他技术已经超越了单纯的解决问题，实现了生产力和性能的提升。以下是值得关注的18个技术领域的进展概览：
AI、ML和专家系统；云计算；超级自动化；低代码/无代码平台；边缘计算平台；模块化设计与编程；BioPhorum活动；语义/上下文数据；通信；多平台封闭生态系统；开源；IEC 61499；Eclipse Foundation 4diac/Forte；OPC 基金会现场级通信；数字孪生；智能传感器；空间计算/智能视觉；互联工人技术；远程专家服务；机器人技术。
AI、ML（机器学习）和专家系统
随着人工智能（AI）、自然语言处理、机器学习及其他专家系统在商业上的广泛应用，人工智能在各个层面的商业使用正在加速。以更低成本实现的更高处理能力正在推动该技术的发展。人们往往想立刻应用新技术，但与任何技术一样，这些新工具需要被正确理解和应用；它们并不是解决所有问题、提高运营效率的即时“灵丹妙药”。AI 应用的质量和价值直接取决于其内部算法和数据源。在工业自动化和控制领域，应用不当的 AI 可能会对性能、人员和工厂安全产生负面影响。
欧盟委员会《人工智能法案》（AI ACT）法律框架指出：“在 AI 背景下，‘可靠’意味着什么？如果一个 AI 应用程序在符合数据保护规定的情况下构建，能够做出无偏见且易于理解的决策，并且可以由人类控制，我们就称之为‘可靠的’ AI 应用程序。” 该监管框架将 AI 系统的风险定义为四个级别：不可接受的风险、高风险、有限的风险和极小的风险。关键任务的工业控制和自动化应用属于《人工智能法案》的高风险类别。被认定为高风险的 AI 系统包括用于以下领域的 AI 技术：
关键基础设施（例如交通），可能危及公民的生命和健康。
教育或职业培训，可能决定某人受教育的机会和职业生涯的过程（例如考试评分）。
产品的安全组件（例如机器人辅助手术中的 AI 应用）。
就业、工人管理和获得自雇的机会（例如用于招聘程序的简历筛选软件）。
可能干涉人们基本权利的领域（例如评估证据的可靠性）。
基本的私人和公共服务（例如信用评分，可能剥夺公民获得贷款的机会）。
执法、移民、庇护和边境控制管理（例如自动审查签证申请）。
司法管理和民主进程（例如搜索法院裁决的 AI 解决方案）。
正确应用的 AI、ML 和专家系统为工业企业提供了巨大的潜力，可以显著降低运营费用，并提高员工效率、质量、生产力和整体运营，同时降低维护和维修成本。AI 技术有助于实现所有工业自动化旨在提高生产力和效率的目标。只要设计得当并使用正确的数据，工业 AI 应用就能根据数据中的模式和趋势，更有效地处理复杂和快速变化环境中不可预见的场景，且几乎不需要人为干预，也无需为每一种可能的场景进行显式编程。
AI 应用的目标应与公司的整体战略保持一致，然后确定潜在的 AI 用例，以便对项目进行评估和优先排序。现在有越来越多的无代码、自助式软件工具，使得行业领域专家（而非数据科学家）也能轻松应用这些技术。工业自动化和控制系统拥有丰富的数据，可以通过这些技术得到更有效的利用。此外，AI 处理器芯片使高性能应用能够在控制器和边缘计算机内运行，以满足苛刻的应用需求。
服务器和云端 AI/ML/专家系统解决方案适用于广泛的应用，但网络通信速度和延迟因素对许多实时工业和过程应用构成了限制，而嵌入在工业边缘设备和传感器中的 AI 芯片则克服了这些限制。市场上包括 Nvidia、Intel Myriad-X、Google Edge TPU 和 Hailo 等公司都提供了相关产品。这些新技术已在包括带有图像识别的视频分析等其他领域得到了验证。
这些芯片可以通过插入式扩展板模块来应用，这些模块价格极具侵略性，符合许多计算机（包括嵌入式工业 PC）中常见的 M.2 和 mPCIe 连接器标准，能够在不降低计算机中其他应用性能的情况下增加高性能的 AI 处理能力。这类似于早期的 PC 协处理器扩展，用于实现高性能浮点数学计算性能和视频显示协处理器以实现高分辨率/高性能图形。
云计算
云计算正在以更低的成本提供高效且强大的应用程序。通过供应商（包括 Amazon Web Services (AWS) 和 Microsoft 架构）提供的技术解决方案，这些应用程序正被用于改善制造业，它们是从传感器到企业再到云端的重要工业数字化构建块。建立在开放标准之上的云软件架构和工具经过了高度优化且易于使用，可用于开发各种应用程序，包括历史数据库、人工智能、专家系统、机器学习和数字孪生。证明企业致力于整合整个制造业务的一个证据是，包括 AWS、Microsoft、IBM 和 Capgemini 在内的技术公司都加入并参与了 OPC 基金会。
云应用程序提供了许多以前只有现场系统才能提供的功能。这对于中小型制造商尤为重要，因为它们以前没有财务实力进行现场系统所需的大量投资。云应用程序为中小型制造商提供了以前只有大公司才能拥有的功能，以提高效率和利润。
在美国，员工人数少于 100 人的公司占美国所有制造商的 94% 以上。在欧洲，2021年欧盟约有 2260 万家中小型企业 (SME)。例如，全面的系统即服务 (SaaS) 制造业务解决方案是实现所有功能综合数字化（包括企业资源规划 ERP、制造执行系统 MES/MOM、质量管理等）的有效途径。
互联工人技术 (Connected worker technology)
可以通过移动设备赋能员工，为他们提供传统上固定在控制室内的信息和控制能力，使他们能够更高效、更有效地工作。这些设备包括智能手机、平板电脑和集成了前置高清摄像头、音频和视觉信息的智能眼镜。这种能力已经存在了一段时间，但在商业和消费产品的推动下，成本已大幅降低。新技术正在实现远程监控能力以提高运营效率。这为用户提供了在实际应用中需要评估的机遇和挑战。
目标是提高制造或加工的正常运行时间和效率。主题专家变得越来越难找，公司需要想方设法更有效地利用他们。最新的远程监控工具允许专家分析问题和异常情况，并确定改进和优化操作的方法，而无需前往现场。将工人直接与制造系统连接的技术正在提高工人的生产力和响应能力，使他们成为实时生产中知情的、不可或缺的一部分。移动计算和通信技术成本的降低及性能的提高，继续提升着生产中工人的能力和价值。
广泛且不断扩大的商用现货技术（包括语音和视频耳机、智能眼镜和虚拟现实设备与系统）正在加速工人的互联，这些技术为工人提供了生产力提升工具，包括：
随时随地查看手册
设备识别和查找
实时叠加数据
与主题专家的视听连接
直接访问生产可用性信息
远程专家服务 (Remote expert services)
连接性和边缘处理器使供应商能够提供远程专家监控服务。专家和分析软件不断监控控制器和控制系统是否存在异常情况，并向现场人员建议当前的问题或预测未来的问题。提供这些服务的控制设备供应商拥有专家和软件，可以快速检测他们提供的控制器、组件和软件的问题。由于大多数工厂拥有来自多个供应商的设备，如果提供商不监控所有设备和应用程序，则此服务的价值可能会受到限制。在一些一般设备和过程控制应用中，签约专家可以检测并就工厂生产问题提供建议。
特定制造和工艺领域的主题专家可以根据特殊问题和争议随时待命。服务方法的一个巨大优势是，第三方拥有远程的全天候 (24/7) 运营中心，可以不断监控您的系统。一些提供商可能会收集性能分析信息，以了解机器的运行情况，并在数据超出预定义参数时提供警报。这需要结合工厂员工的意见来制定规则，因为他们了解工厂的运作方式。或者，制造公司可以运行一个推理引擎，其规则由了解操作动态的工厂员工制定。
归根结底，当大多数问题被识别出来时，需要有人带着正确的工具、信息和备件到达现场才能让一切运转起来。确定实现更高正常运行时间和效率的最佳方法是整体的挑战。
机器人技术的成本和易用性发生了巨大的变化，特别是协作机器人（cobots）。模块化工业机器人组件的日益流行创造了更多可能性，这些组件可用于灵活、个性化地为不同应用组装出最佳的机器人结构。此外，易于使用的软件工具正允许人员和工厂直接定义机器人的动作，而无需进行编程。
