6XV1840-2AH10以太网电缆

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1 前言通过前面几个章节的描述，我们的生产活动已经可以正常进行，产品也可以正常生产；不过在生产过程中不可避免的会出现各种意外情况，现场进行售后服务也受到工程师工作排期，交通或其他公共卫生事件的影响所限，无法非常及时。但无疑会影响设备用户的设备非运行时间；另一方面大家都希望“未雨绸缪"，“防患于未燃"，这些其实都可以通过设备中的数据获取，通过分析判断获得端倪。在本章节中将着重于这两方面的痛点加以介绍。2 生产设备的数据采集与持续优化(Product Optimize)设备在运行过程中如果出现非正常的情况：如超温，超电流，超转速或各种报警。之前面对这种情形，通常需要工厂设备保障科的人打电话申请设备制造厂商的售后服务工程师，然后再到现场完成诊断和修复。对于双方而言，停机时间，差旅成本，问题类型的预判都是未知的因素，不少情况下还需要多次上门服务，才能*解决问题。数字化技术能否对服务过程如何产生积极的影响，也就是实现IT和OT的融合帮助我们解决问题呢？

答案当然是肯定的。目前数字化技术之于设备的维护和诊断主要体现在出问题后的远程诊断和版本维护以及运行过程中的预防性诊断两个方面。不过都需要基于一个前提：设备的控制器配置有网络接口，并且可以连通到外网(Internet)。2.1 生产设备出现故障后的远程诊断和版本维护2.1.1 基于工厂网络端例如设备在运行中出现报警等异常情况的时候，若相关设备连通有网线且控制器具备相关功能，工厂的设备部门可以通过网线，远程连通设备（车间可能和设备保障部可能相隔很远）完成问题的初步判断，再携带工具到现场解决问题。其实早在10年前，机床行业的用户就可以通过Access MyMachine/P2P 连通目标控制器（例如802D sl, 828D ），这样工程师可以在电脑上观察到被连通设备HMI界面上的状态，例如具体触发了哪些报警。可以进行一些远程的操作：检查参数列表监控PLC的状态信号进行加工程序的模拟数据备份和回传版本维护等操作设计

述

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人工智能，边缘计算，云计算， 三者者紧密相连，云计算位人工智能训练和存储相关判读模型，而后将更新后的模型推向边缘设备端，在日常生产中相应的判读工作直接通其中第二点对于专家系统而言特别重要，试想将来的工业用户，在设备发生故障的时候，可以将连入互联网的硬件设备接入专家系统，让专家系统对故行设备直接给与判定（由于杂，且接入服务的客户端又比较多，因此需要使用多台服务器同时协同才可以完成运算，而在服务器负荷不饱满的时候，这部分计算能力又可以用来支持其他的复杂运算，如日常理），将大大缩短设备的非规划停机时间。

2022年初，“元宇宙（Metaverse）“的概念突然火爆于互联网端，其中当然寄托了大家对现实中出现波折的“全球化" 能否在另一个虚拟空间展开的期待甚至是信心，而把这中，其实组成这个工业元宇宙的则是一个个的数字孪生，贯穿以VR/AR 技术，5G，云计算，人工智能甚至区块链等科技的协同，当然最终落地还需要和传统硬件和运营技术的无化不仅仅是技术，更在于人，因为上述的一切都还是要靠人才能实现，因为：操作各类系统的是包含你我在内的每一个人。实现这些技术的是包含你我在内的每一个人。我们解读的数据每一项KPI，它们背后都是几十人，上百人的辛勤劳动。