一篇文章告诉你未来自动化技术发展趋势

　　以台达为例，台达公司作为一家资深的自动化技术与设备供应商在IoT时代也将其自身的定位突破了传统自动化的限制，也在积极发展云计算、大数据、通讯技术以及无线传感等技术以实现对制造业技术的再度升级，公司已经基于成熟的自动化技术的基础尝试了众多智能制造方面的产品。

    跨界体现在以下几个方面的融合

　　智能制造对于集成的需求使得自动化必须与更多原来边界的科技如MES、仿真软件等在融合;

　　产业的融合使得其它技术向自动化扩张，如IoT、AI、3D打印、触摸屏，Web技术等;

　　人工降低的需求使得自动化从工业向农业、医院、智能楼宇等多个方向延伸;

　　正在入侵自动化领域的跨界者

　　1.机器人显然已经被纳入了自动化行业

　　就技术而言，在PLCopen的Part4里实现了协同运动控制，将原有的CNC、机器人与定位同步控制纳入统一软件架构，这使得机器人能够与传统机器融合在一起构成产线，尽管如此，原有的机器人与工艺设备集成仍然会有难度，2015年开始，Comau与B&R合作的openRobotics突破原有的产线集成，将机器人作为一个对象由其平台的mapp来实现软件集成，这里，机器人将被视为一个执行单元，与工艺设备的同步、定位控制、逻辑、安全动作进行集成。

　　2.开放的软件集成变得简单

　　传统来说，MES是属于IT的吗?MES在智能制造中扮演的角色越来越重要，然而，在过去不成功的MES实施中，自动化的缺位是一个问题，由于MES对自动化的不了解，对数据的获取的困难，以及硬件互联的问题导致了MES很难有一个好的结果，但是，当基于更为开放的互联如OPCUA接口、以及自动化采集软件对数据的统一标准，MES与自动化紧密结合，在这个时候，对于智能制造的应用而言，MES是属于IT技术吗?

　　软件—来自IT世界何至于MES，包括HTML5、WebServer、Andriod操作系统、ROS机器人操作系统通过智能制造与自动化在融合。

　　3.云平台与人工智能

　　云服务的平台正在由Cisco、华为等来自传统的移动互联公司构建，这些服务基于大量数据采集，IoT技术提供直接的数据采集服务，尽管这些技术目前尚未真正大量的使用，但前沿的技术企业已经在为我们寻求跨界的应用，以前，那些算法被应用于商业系统，而今天这些技术同样开始被移植于智能制造系统。

　　(1).人工智能算法对传统的服务的改善

　　预测性维护往往是需要“专家系统”的—这个专家系统是基于对机械零件如轴承、联轴器等进行数十年的工程参数累积而形成的，这使得传统的专家系统往往非常昂贵，而新时代，人工智能算法的成熟使得可以基于大量数据的自学习能力来应用于预测性维护成为了可能，现在，新的测量系统的专业企业正在基于这些数据分析来进行更广泛的智能制造应用，例如：通过测量大量的零配件转配过程的误差，为质量的提升给出预测性调整。

    (2).企业能力的外包服务

　　那些具有强大设计能力的公司，除了为客户提供产品外，甚至可以把自己的设计能力、工艺管控能力、生产制程的管理能力通过云服务平台输出，使得盈利模式可以得到继续的延伸。