自动控制系统是智能制造的“鸡蛋”还是“石头”

编者按:

什么是实现智能制造的内因？IT-OT如何融合？自动化这几十年发生了哪

些变化？智能制造时代下PLC需要如何自身变革？PLC为何要嵌入AI?请看杜博

士的长文。

鸡蛋在合适的温度上可以转化为鸡子，而最适当的温度也不能将石头转化为

鸡子。这说明了什么是事物变化的根本原因：即内因是事物变化的根本，外因是

事物变化的条件，事物的发展是内外因共同起作用的结果，而外因只有通过内因

起作用。

当前我们在讨论中国的智能制造实现之路时，同样也要考虑从自动化制造转

变为智能制造时，什么是实现智能制造的“鸡蛋”（内因）。什么是实现智能制

造的“温度”（外因）。如果我们一味地强调“温度”的作用，而不考虑其本质

的内因。那么再好的外部条件也不能实现本质的变化。本文想利用《工控百家谈》

发表自己的一些想法，与大家商讨。

智能制造是互联网时代的产物，互联网技术进入制造领域，使得自动化制造

升级为智能制造成为可能

当前，我们已进入了互朕网时代，互联网技术以不可阻挡的潮流进入各行各

业，给各行各业的变革带来强大的动力，同时也对各行各业的发展产生巨大的影

响。作为互联网时代的产物：智能制造的概念诞生了。智能制造的目标就是对目

前的生产制造模式进行转型升级，即智能制造生产模式有以下几方面的变革和提

升:

1.智能制造延伸了生产制造的含义，从单纯的生产制造链延伸到产品生命

周期的全过程。它即考虑了产品的质量、成本，同时又考虑了企业内部的运行模

式、企业的应变能力以及企业在市场和客户中的定位等，无论是研发与设计、生

产与制造，还是营销与服务都以满足消费者需求作为出发点和归宿点，推行用户

体验式的设计，制造和服务的一体化，这样形成研发，制造和服务三位一体的智

能制造生产模式。

2.智能制造实现了数字一体化的生产模式，产品的数学化，制造的数学化

和管理的数字化保证了人，机和产品之间的无缝连接。制造信息流，管理信息流

及研发和客户信息流可以在控制系统中进行通讯和交换。这样的生产制造系统具

有自适应功能，柔性灵活、快速重构的智能化的恃点。

3.智能制造生产制造模式的内容也有了新的含义。

金字自动化制造的金字塔智能制造的金字塔PLC系统

塔结构PLC系统

管理对控制数据进行显示产品生命周期的分析管理却总结

层

控制对控制数据进行处理对研发端，制造端和服务端数据处

层理

现场进行控制数据的采集现场数据的采集具有可观，可测，

层可控和可通讯性

层■■■■■■■■I

控制层研发■,•♦■,'■九■

现场屋可校,•〕■,川，瓜

显而易见，目前的工业自动化控制技术是不能完成这些任务的。我们必须

依靠外力，即考虑如何将当今日益发展工业互联网应用与工业领域，如何将IT

技术真正的能引进到控制领域，从而使的智能制造成为可能。温故而知新，我们

不妨回顾一下近三十多年自动化技术发展的历史：

1.上世纪80年代，当RS232的串联通信技术广泛地运用在计算机领域的时

候，自动化领域的工程师们马上对这种技术进行了分析，消化和变革，针对工业

通信传输安全和工业工况环境的可靠性和抗干扰的要求，发展性地采用了RS485

双工差分式双绞线的现场总线传输通信(物理层)的标准，并且创造性地木

ISO/OSI七层协议通信进行了简化(物理层，数据层直接到应用层)，在拓扑结

构上乂对串行通信协议的信息内容和使用格式进咛了扩展，产生了环形网络拓扑

(Interbus)和线性网络拓扑(Profibus)结构的现场总线自动化通信技术,成

功地将当时串行通信技术运用于工业控制领域。成为自动化融合通信技术的一个

典范。

2.上世纪90年代，PC技术风起云涌，自动化工程师又大胆地改革了PLC

控制器的硬件结构，大量地将Window的软件环境运用到自动控制系统中去。特

物联网、大数据、人工智能等新兴技术，实现海量数据汇聚与建模分析、工业经

验知识软件化与模块化、工业创新应用开发与运行，从而支撑生产智能决策、业

务模式创新、资源优化配置和产业生态培育的发展。目前互联网的基础已完成,

各种的生产制造管理的IT软件的应用技术也已逐渐成熟，如5G,大数据通讯、

归纳分析算法、基于条件的监控、预测维护、机器学习和增强现实在各个领域得

到了应用。这样一来，似乎实现智能制造的条件已经成熟。

但是我本人认为，采用目前的这种方法并没有改变生产制造的本质。正如前

ABB总裁史毕福在总结GE的Predix工业互联网天成功的例子所说的那样：“工

业互联网则是数字化转型的实现形式，GE的工业互联网只做到了收集数据和分

析，但无法做到控制…“由于GE的工业互联网没有与控制系统数据有机的结

合，使得Predix没有在工业界得到广泛的使用。

要真正做到IT融合0T,我们必须找出生产制造模式变化的内因何在，才能

得到IT技术融合于生产制造领域的通道，更好地发挥人工智能、大数据等技术

在以产品全生命周期为导向的大规模化制应用模式的互联网平台的作用，打通产

业链上下游，优化资源配置，实现从企业管理层到生产层的纵向数据集成。这里

面最主要的是，控制系统不仅要与过去一样处理控制数据（即实时性数据），

同时对于大量的生产管理，产品研发数据（非实时数据）也有处理能力。

但是可惜的目前大量互朕网企业达成的工业互联网平台都不能对控制的实

时数据进行处理和交流，他们做了大量分析，但是对于现场的控制的作用微乎其

微。

所以到目前为此所谓的“IT融合0T”实质上仅仅是“IT凑合（XTo

能制造的核心是要改变的传统的生产制造模式，.而不仅仅是数据的分析，数学模

型的建立和数据库的管理。这些功能无疑对于生产制造模式从自动化到智能化的

转变起了一个很大的作用，但是仅是“外因”即提供了一个“合适的温度”。

■自动化控制技术是实现智能制造的根本，它是事物发展变化的内因

实现智能制造生产模式的目标就是对目前的生产制造模式进行转型升级，解

决目前采用自动化制造生产模式不能解决的问题，即：在互联网时代产品生命周

期不断缩短的问题、产品更新换代的快速响应要求的问题、多品种小批量性生产

的问题、产品生命周期周期考虑下的成本问题、企业ROI的周期问题、企业互联

网时代的盈利模式问题以及带来的能源使用效率、节能减排等等问题。

显而易见，这些问题的结单单靠现在的控制系统所有的功能和方法是远远不

够的。

一句话，现在PLC控制系统不仅仅要对生产制造的实时性的控制数据进行处

理和分析，而且要对大量的具有分析，归纳，总结的非实时数据进行处理。因

此为了满足智能制造生产模式的需求，控制器本身要进行软件，功能和硬件结构

等多方面的变革。控制器这种内因本身的变化，在加.上融合外因的变化，才能实

现智能制造的目标。

控制系统在智能制造条件下自身变革的建议

作为抛砖引玉，我认为PLC自动控制系统为了满足智能制造生产模式的新要

求，其本身必须进行两方面的改革：

重塑PLC框架结陶，新型PLC控制系统不仅能处理实时数据，同时也能处

理非实时数据。

PLC控制系统必须整合人工智能的功能。

.

重塑PLC框架结构，新型PLC控制系统不仅能处理实时数据，同时也能处理

非实时数据。

智能制造中的企业管理结构模式中：管理层是企业产品生命周期的管理；控

制层是研发端、制造端和服务端的整合控制；现场层采集的信息一定要有可控、

可观、可测、可通讯的功能。在这种情况下，智能制造对自动化系统提出了新的

要求。PLC控制系统目前的最大问题是不能处理，分析，归纳和总结管理，服务

和研发的所谓的非实时数据。这个缺陷形成了PLC控制系统在智能制造中应用最

大的瓶颈，工业互联网，大数据，人工智能技术不能直接进入到控制系统的核心

-PLC控制系统中，限制了迅猛发展的互联网新技术在控制器层面的应用范

围。因此在这种情况下，当前的PLC控制系统必须进行变革，才能满足自动化

系统运行过程和控制相关的实时数据处理及管理，服务等非实时数据的分析、存

储、归纳等要求。

但是实时数据和非实时数据的性质是完全不同的，见表一所示，由于非实时

数据与实时数据在数量上，时间上，处理方法和传输效率的完全不同，使得目前

的PLC控制系统框架结构设计中仅对实时的控制数据进行处理。而没有考虑处理

管理，研发，服务等的非实时性数据的问题。

实时数据非实时数据

传输数据数量少数据传输数量大

实时性要求严格无实时性的要求

周期性进行传输无需周期性传输

传输效率要求高，可靠性要求高可采用高传输速率，可靠性相对低

为了满足智能制造的要求，我们必须考虑新的PLC控制系统的硬件，软件和

操作系统即满足原来的功能，同时乂能满足处理部分的非实时数据的功能。即产

品生命周期的研发，服务和管理数据也能在控制器进行运算和分析。这样就形成

一个全新的PLC控制系统。

菲尼克斯公司开发的PLCnext控制系统，其系统架构模型就是按照这种思路

进行设计的，其简化的描述可以用下图表示:

新型PLC的系统架构.从制造数据到管理数据的处理

在德国推进工业4.0的初期，菲尼克斯就针对智能制造对于新一代的PLC控制器

提出的要求，开始开发了用于智能制造模式的新型PLC控制系统，并且命名为

PLCnext,即互联网时代的PLC控制系统。它的特点是既保留了传统PLC编程的

优势，同时通过扩大了编程语言、工具及开源功能集成的自由度的能力，实现处

理实时性数据的功能的同时.，又能处理非实时数据的PLC控制系统平台。其结构

设计是采用了以下六大开放性的技术来实现的：

1.采用Linux的开放式实时操作系统

2.PLCnext的多核多任务的硬件系统架构

3.采用ESM执行和同步管理器

(Execuzation&SynchonizationManager和GDS全局数据库

(GlobalDataSpace)管理的内部用户组件和外部用户组件

技术

4.开放性的软件编程语言

5.开放性的功能块开发平台(PLCnextAPP)

6.开放性的各种通信接口平台

PLC控制系统必须整合人工智能的功能。

PLC控制系统需要智能化的功能，唯一的方法就是将人工智能的技术整合到

整个PLC控制系统的设计中去。

那么什么叫人工智能呢？清华大学孙富春教授曾经做了这样的描述：人工智

能的最终目标就是探讨智能形成的基本机理，研究利用自动机模拟人的思维过程。

而近期的目标如何用计算机去做那些靠人的智力才能做的工作，一个是模拟人的

思维过程，一个是模拟人的能力。从而可以认为人工智能就是按照人的功能进行

开发研究的一种技术。反过来讲，人有什么功能呢？有眼睛、耳朵、大脑、手脚、

神经、消化、呼吸。人们正是仿照这些功能产生人工智能，即人工智能的七大功

能。

人的功能人工智能的功能

眼睛视觉和图像识别

学习功能机器学习-深度学习

大脑分析功能预测和大数据分析

人的手脚功能机器人的深度化应用

耳朵和嘴声控和语言系统

组织功能最佳策划

那么工智能如何用到自动化上去呢？如何与PLC自动化系统结合起来呢？按

照人工智能的7大部分的作用，我们做了以下分类：感知、认知、明知：

感知就是视觉和图像识别、机器人的深度化应用、声控和自然语言系统；

认知就是机器学习、深度学习，一直到神经学习；

明知就是预测，专家系统和最佳策划功能。

感知（感觉）认知（学习）明知（总结）

根觉和图像识别修凋和大依据分析

机器人的深度化应用机看学习-深度学习

,神经学习

声控和白腐语音系坡

我为什么要把人工智能分成三类呢？这恰恰符合了自动化控制系统的三大

功能：数据采集、数据处理、数据分析。

管理层增加了人工W能的明知部分

工

通

业

信

控制层增加了人工鬻能的认知部分大

通

ZZlBBA数

道

据

理场后增加了人工智能的感即部分

我们在PLCncxt控制器中非实时数据的分析管理中增加了人工智能的明知部

分，使得PLCnext内容可以对一些生产，研发服务等管理数据进行分析归纳总结,

实现预测，专家系统和最佳策划的功能。

而在PLCnext的逻辑运算部分增加了人工智能的认知部分，使得控制器的运

算部分的增加了机器学习的功能，通过机器学习的辨识，建模和决策的功能使得

PLCnext控制器不仅能够按照已知对象的调节规律进行控制，同时也可以对未知

的对象通过自学习的方法进行自适应控制。使得控制器有了人工智能的