虽然取得了可喜的成果,但许多原型和试产项目最终都因投入批量生产而宣告失败。失败的原因各不相同。一方面,企业在首次开发数字化项目解决方案时,往往低估了规模扩增的成本。开发工作复杂繁重,需要众多不同领域的专家共同参与。企业未必总能具备必需的各种技能,并且在劳动力市场上招募相应的人才并非易事。另一方面,如果采用预制解决方案,则可以降低调试成本。尽管如此,用户的自定义选项仍然非常有限。
日益提升的复杂性导致需求攀升
作为改造项目的组成部分,系统的适当位置随后会安装传感器,以便更好地测量特定参数或控制过程,或实现其他用途。从位置传感器、流体传感器和编码器到图像处理和安全关键参数 – 随着工艺流程复杂性的增加,对收集的数据、管理和处理的要求也随之提升。
此外,还需评估数据的合理传输途径。对于某些应用场景,无线技术已成为可行之选,而在其他场景中,传统现场总线仍然是首选方案。然而,诸如单对以太网(SPE)等新技术已蓄势待发,即将对现代工业生产带来新一轮的重大变革。
此外,虽然对于原型来说,所有数据通常都存储在中央服务器上,并在那里进行分析以获取相关见解,但这种架构对于生产运营而言并非最佳选择。在串联运行中,数据处理必须至少部分分布在靠近机器和工厂的边缘设备中。边缘计算能够减少传输的数据量和延迟时间,并增强整个系统的可靠性。
在原型设计和试验阶段,许多公司低估了智能边缘组件的这种分布式设置。我们发现,这在后期向批量生产和运营规模的过渡过程中会带来额外的障碍和挑战。