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在十字路口:智能传感器连接

Dennis B. Carstensen,丹佛斯高级业务发展与投资组合经理

全球产业处于十字路口。城市化和全球化正在推动新的经济,环境和社会需求,以提高效率,安全和优化 - 因此OEM,批发商和安装人员必须确定如何自信地驾驭行业4.0和数字化。

幸运的是,从模拟工业流程到数字产品和解决方案的范式转变的核心是智能传感器。在世界各地的主要行业中,智能传感器是实现连接的核心驱动力,并使企业能够实现雄心勃勃的优化目标。

工业互联网(IIOT)已经从模拟传感器到达数字智能传感器的流畅过渡。不再限于简单地通过电测量信号,智能传感器收集,转换和处理数据 - 并提供机器到机器通信。这实现了预测性维护,提高了生产率和灵活性和响应性的制造。换句话说,企业经历了整个价值链优化,在超竞争力的行业4.0市场中取得更多价值。

没有行业不受影响:从移动液压到水管理,从海上到风力发电,智能传感器连接允许行业以更智能的方式使用资源。这意味着企业可以维持竞争优势,并回应智慧城市和电气化等兆特。

本文概述了明天的智能传感器连接,探索智能传感器技术背后的驱动力以及它是未来防范解决方案的原因。

数字化的挑战和资金

随着每一个伟大的工业创新都是实施的挑战。在行业4.0的情况下,技术整合,组织转型,数据安全和未来的存活率都在评估如何将IIT技术集成到商业模式中发挥作用。

然而,智能传感器是充分利用IIOR的框架,并且在实施方面的另一边等待主要的回报。通过智能传感器捕获,处理,评估和传达的数据和信息均值组织可以采取垂直和水平优化工业过程的动作。

不再局限于过程控制,通过智能传感器有目的地分析和处理制造数据的能力促进了价值创造的透明度。这种激活数据的新方法为新的业务机会打开了大门,如预测性维护、灵活的制造流程和提高的生产率。1

然而,最终,主要的商业挑战并不在于采用工业4.0技术;事实是,第一产业必须以更少的资金做更多的事情,才能在数字化的全球市场中保持竞争力。而智能传感器技术是充分利用工业物联网和优化商业模式的门户之一。

工业3.0向工业4.0的转变

工业管制的作用仍然比以往任何时候都更快地发展。这意味着厂房楼层,生产地板或应用网站上的每个传感器都将智能,连接和IIOT准备。

为了预测未来的工业控制,了解当前的控制以及为什么需要这些控制是很重要的。工业3.0 -或数字革命-标志着从手动按钮和继电器到第一个可编程逻辑控制器(plc)和数字人机界面(HMIs)的转变。当机械设备发生故障时,plc可以重新配置HMI屏幕,提供了成本和时间节省的好处。

工业控制服务于基本但关键作用:能够打开和控制电气设备并控制操作速度。但是,数据收集和分析不是行业3.0议程:主要重点是建立可靠的过程控制,因此使用图表记录器和外部硬盘手动收集数据。

随着plc、人机界面、软件和嵌入式控制器成为主流,开始自动收集数据而不是使用手动流程的可能性成为了现实——标志着工业4.0的曙光。

行业4.0使制造商能够通过IT技术集成来利用数字化,连接,智能,分散的价值链。换句话说,它允许企业在准备下一波工业创新时捕获提高效率。

面对市场波动性和复杂性,智能传感器技术提供了自动化,安全性和优化,我们习惯于通过传统的PLC和网关,但受到网络,机器到机器通信和机器学习的授权。

如何定义智能传感器技术

智能传感器是工业4.0及其成功的支柱。作为创新的核心驱动力,智能传感器技术不仅提高了工业流程的效率,而且还具有更广泛的经济、环境和社会效益。从智能城市等大趋势到降低能源消耗等关键生态影响,智能传感器正在推动世界向前发展。

负责启用自动化和更准确的环境数据集合,智能传感器是IIOT应用程序和数据生态系统中的重要元素。

智能传感器是一种从物理环境中输入的设备,并使用内置计算机

基于特定输入执行预定义函数的资源。然后,它在通过它之前处理数据。如果传感器只要在没有其他信息的情况下向远程数据处理向前发送电测量信号,则不考虑智能传感器。

在最小,智能传感器包括传感器元件,微处理器和通信技术。通常由低功耗微处理器提供的计算机资源必须与物理设计集成。

智能传感器还包含软件定义的元素,提供数据转换、数字处理和与外部设备通信等功能。在更先进的情况下,智能传感器可以支持各种传感技术,处理和交付多个测量值。

用于在各种应用中的监控和控制机制,智能传感器用于水管理,移动液压,海上和海上,风电和HVAC应用,以命名几个。

智能传感器技术的驱动因素

访问可操作的数据和信息。智能传感器的显着因子是它们提供可操作的数据和信息,导致诸如预测维护和故障排除的益处。

通过嵌入式微控制器解决方案,智能传感器具有智能,以处理传感器信号本身的信号调节和校准。它们还处理传感器内部的信息。通过存储诸如部件号,供应商信息,目标应用信息,生产日期和软件固件版本的数据,可以提高应用程序复杂性和质量监控系统。

智能传感器还提供自动的自诊断,可以通过通过诊断信息来减少关键停机时间,以改善根本原因分析。例如,在传感器的寿命上记录的最大测量值,例如过压和最大值。在调查应用质量问题或现场返回案例时,温度是有价值的。

简化边缘/应用中的线束。应用控制回路中的每个模拟传感器都必须分别连接到控制器接口,这通常会导致复杂和昂贵的线束解决方案,同时使故障排除变得困难。

直接在数字现场总线上通信的智能传感器是现场总线电缆的菊花,而不是单独运行到控制器。这显着降低了电缆线束成本和复杂性,并在应用程序站点创建了用于故障排除的简化环境。

优化的输入/输出硬件架构。客户环境和应用程序的数字化正在推动对更多传感器来控制,监控和提高系统性能和效率的需求。

然而,当需要将多个传感器添加到硬件架构时,这通常会对控制器的物理限制构成挑战。由于控制器通常量身定制 - 因此有限 - 对于特定的应用需求,对更多传感器的需求击中了硬件架构的输入/输出(I / O)侧的瓶颈。

选择将一些或所有模拟传感器更改为数字现场总线传感器可以解决控制器I / O挑战。大多数控制器具有用于更高级别的系统通信的现场总线能力;这简化了将通信协议扩展到传感器和执行器级别的过程。

独特的传感器识别。智能传感器通过数字通信向控制器提供有趣和相关的信息。系统中的每个传感器都有一个与特定应用特性相关的唯一标识号。这个唯一的识别号码在通信链中定位传感器,这意味着控制器算法可以使用这个信息来评估是否

它连接到正确的传感器,因此接收有效的数据。因此,它可以自动检测是否安装了错误的传感器或两个传感器被混淆。

通过通信配置。双工或半双工通信解决方案使新的可编程功能。从控制器到传感器的通信可以用来改变、配置或微调存储在传感器中的特定设置和参数。

这种可编程性可以实现特定的优化目标,例如在应用程序预定义操作模式的窄测量范围内提高测量分辨率和准确性。

此外,智能传感器配置显着降低了复杂性。例如,单个传感器可以根据可以由控制器接收的安装点和应用信息编程到多个测量范围。这减少了客户供应链中的传感器部件数量,简化了日常应用管理。

的力量远程技术支持

实现智能传感器技术全部潜力的一个关键因素是如何将其与远程技术支持联系起来。

数字通信功能允许应用和产品专家访问传感器设置文件。可以通过通信协议或外部传感器通信工具上传和下载特定的传感器配置。技术人员可以通过评估从应用现场、工厂或实验室下载的传感器设置文件,远程修改传感器设置,以满足新的应用需求。

这使得通过技术专家可以远程仿真和评估传感器行为和诊断,当在设计中配置或微调传感器时可能是有益的。然后可以将修改后的文件发送回可将其上载到传感器的应用程序,从而导致传感器的新配置立即接管。

在关键的根本原因分析情况下评估传感器的诊断,以最大限度地减少昂贵的应用程序停机时间时,远程技术专家的参与也同样很有帮助。

的影响智能传感器机器学习和AI

在广泛的应用控制和监控系统中,机器学习和人工智能(AI)算法的高级分析是一个日益增长的兴趣领域。

前进,先进的分析将显着增加机器智能,从而实现未来的智能解决方案。预测性维护,机器健康监测算法以及增加系统性能的新方法将是关键。但是,分析仅在馈送智能传感器提供的相关数据时执行。

Machine learning and AI algorithms can consume and react to smart sensor data such as the sensor’s serial number, model number, installation date, calibration history, and self-diagnostic information, as well as application-specific data such as who installed the sensor, when it was last powered up, and internal-measurement data.

将智能传感器数据转化为可操作的信息,对工业企业的发展至关重要。智能传感器使得利用连接性和跟上创新步伐成为可能。

欲了解更多信息,请访问www.danfoss.com/en/products/sen/sensors-and-transmitters/

1. Arnold,C.,Kiel,D.,Mueller,J.和Voigt,K. 2017。“可持续产业价值创造:福利和工业4.0的挑战。“Friedrich-Alexander大学Erlangen-Nürnberg。

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