韩立新探讨智能制造时代PLC面临的挑战和机遇

智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互连为支撑等特性，可有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。智能制造系统是智能制造模式展现的载体，也是信息技术与控制技术集成应用的环境，其核心是大规模信息处理、识别、分析、决策等工业控制技术的研发和应用，因此工业控制系统是智能制造系统里自动化和信息化的基础，其中可编程逻辑控制器（PLC）又是工业控制系统广泛应用的核心部件。随着互联网和信息技术的发展，智能制造应用的全面推进，PLC作为传统的自动化的关键设备也必将得到更加广泛的应用，新技术的不断出现将使PLC向智能化、网络化的方向发展。智能制造时代，PLC产品面临着全新的机遇和挑战。

韩立新：全新一代控制系统技术架构正在孕育

北京机械工业自动化研究所有限公司副总工程师、研究员 韩立新

PLC问世50年了，作为工业3.0时代的代表性产品，其技术、产品始终处于发展之中。在迈入工业4.0的当下，PLC面临怎样的变革呢？

工业4.0和智能制造，有着共同目标指向，都是技术进步推动产业转型升级，从而实现经济社会更好发展。智能工厂是智能制造的载体，也是制造企业转型升级的愿景。工厂自动化是PLC的传统领域，智能制造PLC不会缺席。

智能工厂具有全面感知、优化决策、精准执行，自动化方式实现的业务管理和制造作业过程的特点。而这些的实现，必须要有多功能、强性能的工业控制器。从曾经的角色和在工业企业中的现有存量来看，PLC具有得天独厚的优势，但也面临全新的挑战。

挑战首先来自于需求端。智能工厂要全面感知，挖掘数据价值，前提条件是互通互联和数据采集。原来现场控制网络和车间一级的网络与互联网是隔离的，互通互联与数据采集解决问题的重点在多种现场通信协议间的信息交换。现在的横向集成、纵向集成、端到端集成，工业互联网构建与应用等，实现互通互联的同时，也带来了网络安全问题。对于PLC来说，互通互联带来的安全问题又分为信息安全和功能安全两个方面，而后者又是PLC不同于一般业务管理用计算机的重点所在。如何确保控制系统在互通互联的环境中的功能安全，要研究的问题还很多。

智能工厂的优化决策要在各个层级上实现，在设备和产线级，需要控制器提供更多的智能功能，提供更快更强的运算能力，提供和支持机器视觉、深度学习等人工智能算法，提供IEC61131-3标准以外的高级语言编程等。

现场的同一台设备、同一个工艺段、产线，可能有多个或多类控制器。如柔性加工单元，可能是CNC+PLC；机器人工作站可能是机器人控制器+PLC，这些功能是否可以由一个控制器完成？其实PLC、CNC、机器人控制器、DCS功能相互的融合伴随着各自的发展历程。

挑战同时来自新技术对原有产品和解决方案的颠覆，其中最主要的挑战来自云计算模式。云计算的本质是大规模分布式计算，它将非关即开的数字化设备模型化为传统上的“模拟”系统，增进了系统的伸缩性和可靠性，并且规模越大越经济，使我们今天拥有似乎无穷无尽的网络资源和计算能力，拥有了7×24运行的各种线上系统。

PLC产品和技术发展到今天，大型PLC系统本身已经是一个分布式计算系统，只不过这种分布式系统是基于现场总线和局域网的。支撑云模式分布式计算系统的相关技术应用于工业控制领域，将带来工业控制系统体系结构、技术架构、产品形式、应用方式的革命性变革。

边缘计算兴起就是这种变革的一个体现。边缘计算提出了云、管、边的体系架构，我们也可以简化为云、边的结构。在云端，标准硬件组合而成的机器构建的基础实施，大幅降低单位计算成本的同时，提供了强大的计算能力，使得在计算机系统的虚拟空间里构建模型、进行仿真运行和优化运算有了更好的选择。现场I/O和实时控制由边缘控制器实现，软件自动生成和部署技术使得边缘端的功能升级更加便捷和安全，可以更好地提供现场控制所需的智能，并且解决了传统控制系统产品升级换代时需要重新配置系统、编制用户程序所带来的不便。因为是重新规划的系统，统一的技术架构和通信协议可以更好地实现互通互联。

华为边缘智能小超人—Atlas 500智能小站和一些传统PLC厂家的产品创新，都是对技术发展趋势的现实响应。虽然还有许多理论和技术问题需要研究和解决，但新的体系架构可能催生的全新一代控制系统技术架构正在孕育。5G乃至更新的通讯技术，降低了分布式系统各功能组件间的信息交换时延，将会加速这个进程。对这些挑战的积极应对，将为PLC迎来新的发展机遇。

智能制造时代：PLC面临的挑战和机遇

PLC技术是难度相对较大的一门综合性专业技术，它是专门为在工业环境下应用而设计的数字运算操作电子系统，是实现工业自动化、物联网控制的基础，未来有着非常广阔的应用前景；它也一定会跟随时代的步伐与日俱进。与此同时，如何更加契合智能制造时代，PLC同样面临巨大的挑战和机遇！下面是三位大佬对此事的看法。

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智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。具有以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网络互连为支撑等特性，可有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。智能制造系统是智能制造模式展现的载体，也是信息技术与控制技术集成应用的环境，其核心是大规模信息处理、识别、分析、决策等工业控制技术的研发和应用，因此工业控制系统是智能制造系统里自动化和信息化的基础，其中可编程逻辑控制器（PLC）又是工业控制系统广泛应用的核心部件。随着互联网和信息技术的发展，智能制造应用的全面推进，PLC作为传统的自动化的关键设备也必将得到更加广泛的应用，新技术的不断出现将使PLC向智能化、网络化的方向发展。智能制造时代，PLC产品面临着全新的机遇和挑战。

韩立新：全新一代控制系统技术架构正在孕育

北京机械工业自动化研究所有限公司副总工程师、研究员 韩立新

PLC问世50年了，作为工业3.0时代的代表性产品，其技术、产品始终处于发展之中。在迈入工业4.0的当下，PLC面临怎样的变革呢？

工业4.0和智能制造，有着共同目标指向，都是技术进步推动产业转型升级，从而实现经济社会更好发展。智能工厂是智能制造的载体，也是制造企业转型升级的愿景。工厂自动化是PLC的传统领域，智能制造PLC不会缺席。

智能工厂具有全面感知、优化决策、精准执行，自动化方式实现的业务管理和制造作业过程的特点。而这些的实现，必须要有多功能、强性能的工业控制器。从曾经的角色和在工业企业中的现有存量来看，PLC具有得天独厚的优势，但也面临全新的挑战。

挑战首先来自于需求端。智能工厂要全面感知，挖掘数据价值，前提条件是互通互联和数据采集。原来现场控制网络和车间一级的网络与互联网是隔离的，互通互联与数据采集解决问题的重点在多种现场通信协议间的信息交换。现在的横向集成、纵向集成、端到端集成，工业互联网构建与应用等，实现互通互联的同时，也带来了网络安全问题。对于PLC来说，互通互联带来的安全问题又分为信息安全和功能安全两个方面，而后者又是PLC不同于一般业务管理用计算机的重点所在。如何确保控制系统在互通互联的环境中的功能安全，要研究的问题还很多。

智能工厂的优化决策要在各个层级上实现，在设备和产线级，需要控制器提供更多的智能功能，提供更快更强的运算能力，提供和支持机器视觉、深度学习等人工智能算法，提供IEC61131-3标准以外的高级语言编程等。

现场的同一台设备、同一个工艺段、产线，可能有多个或多类控制器。如柔性加工单元，可能是CNC+PLC；机器人工作站可能是机器人控制器+PLC，这些功能是否可以由一个控制器完成？其实PLC、CNC、机器人控制器、DCS功能相互的融合伴随着各自的发展历程。

挑战同时来自新技术对原有产品和解决方案的颠覆，其中最主要的挑战来自云计算模式。云计算的本质是大规模分布式计算，它将非关即开的数字化设备模型化为传统上的“模拟”系统，增进了系统的伸缩性和可靠性，并且规模越大越经济，使我们今天拥有似乎无穷无尽的网络资源和计算能力，拥有了7×24运行的各种线上系统。

PLC产品和技术发展到今天，大型PLC系统本身已经是一个分布式计算系统，只不过这种分布式系统是基于现场总线和局域网的。支撑云模式分布式计算系统的相关技术应用于工业控制领域，将带来工业控制系统体系结构、技术架构、产品形式、应用方式的革命性变革。

边缘计算兴起就是这种变革的一个体现。边缘计算提出了云、管、边的体系架构，我们也可以简化为云、边的结构。在云端，标准硬件组合而成的机器构建的基础实施，大幅降低单位计算成本的同时，提供了强大的计算能力，使得在计算机系统的虚拟空间里构建模型、进行仿真运行和优化运算有了更好的选择。现场I/O和实时控制由边缘控制器实现，软件自动生成和部署技术使得边缘端的功能升级更加便捷和安全，可以更好地提供现场控制所需的智能，并且解决了传统控制系统产品升级换代时需要重新配置系统、编制用户程序所带来的不便。因为是重新规划的系统，统一的技术架构和通信协议可以更好地实现互通互联。

华为边缘智能小超人—Atlas 500智能小站和一些传统PLC厂家的产品创新，都是对技术发展趋势的现实响应。虽然还有许多理论和技术问题需要研究和解决，但新的体系架构可能催生的全新一代控制系统技术架构正在孕育。5G乃至更新的通讯技术，降低了分布式系统各功能组件间的信息交换时延，将会加速这个进程。对这些挑战的积极应对，将为PLC迎来新的发展机遇。

李方园：PLC技术面临的编程语言挑战及工业4.0机遇

浙江工商职业技术学院副教授 李方园

在PLC的选择上，用户经常会碰到所谓日系和德系的区分，在高校的自动化专业教学中，也是分西门子和三菱两种机型进行教学。两者的区别就在于，日系的PLC编程软件短小精悍，且基本以梯形图编程为主，对于初学者，尤其是电工从业者来说，入门简单，应用方便；而德系的PLC，以西门子博途编程软件为例，它占用空间巨大，但系统严谨，功能强大，可以使用高级语言编程。无论是哪一种，都在IEC61131标准中得到了规范。该规范是将信息技术领域的一些先进的思想和技术引入工业控制领域，如软件工程、结构化编程、模块化编程、面向对象的思想以及网络通信技术，弥补和克服了传统控制系统开放性差、兼容性差、应用软件可维护性差以及可再用性差等弱点。对于符合这一标准的控制器，即使它们由不同制造商生产，其编程语言也是相同的，其使用方法也是类似的，因此，工程师们可以做到“一次学习、到处使用”，从而减少了企业在人员培训、技术咨询、系统调试和软件维护等方面的成本。

西门子PLC的高级语言（即SCL语言）编程时，主要用IF...THEN、CASE...OF...、FOR、WHILE...DO、REPEAT...UNTIL等语句去构造条件、循环、判断这样的结构，在这些结构中再添加指令，去实现逻辑判断。所有程序的编写都是在纯文本的环境下编辑，不像梯形图那么直观，但应用起来非常灵活，这也是目前主流PLC支持的编程语言和IEC61131-3规范。以伺服控制为例，根据输入的距离计算伺服电机的脉冲数，并根据反馈的脉冲数计算实际的距离，其数学计算简单且易表达，但用梯形图来描述，估计要一个屏幕，恐怕还不够，这时采用IEC61131标准的高级语言就可以很轻松地来编程，无论浮点数计算，还是跟梯形图共用，都非常容易上手。

PLC的变化除了编程语言更简洁之外，还在于工业4.0带动下通信模式的改变。尽管PLC的通信系统可以通过ProfiNet、CC-Link、DeviceNet等组网构成更加复杂的控制系统，但与周边的一些设备却格格不入，比如条码扫描器、RFID阅读器、温度传感器、湿度传感器、工业摄像机等。工业4.0的前提是数据采集，无论是企业车间现场的生产物资管理，还是车间现场的设备管理，其数据都需要融入到MES系统中去，这样才能为企业的生产制造、仓储、物流运输、销售管理、售后服务得以全面实现数字化管理提供了强大的硬件基础。

因此，很多第三方企业与PLC厂商合作，为PLC控制器用户提供整套的物联网服务，助力制造业厂家迈入“工业4.0”时代。也有PLC厂商直接推出自带物联网功能的PLC，通过内置的功能块，直接实现数据接入，实现设备管理，维修工单管理、远程售后、大数据分析等功能。

王德吉：工厂边缘智能化是实现智能的关键所在

中国烟草总公司职工进修学院研究员王德吉

控制系统是制造企业制造过程中的神经中心、操作中心和安全屏障。它实现了监视、控制和优化整个过程流程和产品质量的功能，是确保重大工程和重大装备安全可靠和高效优化运行的不可或缺的关键通用硬软件平台与系统。随着控制系统技术的不断改进和发展，其在工业控制领域的应用日益成熟。然而，随着智能制造时代的到来，IT与OT的集成发展已成为大势所趋。作为智能制造的基础层和自动化控制层的核心，控制系统不可避免地面临新的挑战。智能制造基于数据，因此有必要获得完整且相互关联的全局数据，以更好地协调整个生产过程。控制系统是整个智能制造架构中硬功能的核心链接。它需要具有更强大的数据采集、存储、计算和分析功能，以更好地支持上层智能软件的开发。具体说来，PLC面临以下挑战：

高性能控制：智能制造环境需要PLC以比以往更快的速度来处理指令、服务中断并支持集成的HMI。这需要处理器具有更高的MIPS和多个内核，这必将导致高昂的成本和功耗。

互连接性：不同机器之间的M2M连接性要求在单个PLC系统中支持多种工业以太网协议，而企业连接性则需要对应用程序互连接性框架（如OPC-UA）的支持。

安全的通信：工厂网络外部连接到企业的PLC容易受到网络攻击，这使安全成为主要问题。

跨平台的互连接性：选择错误的处理器可能会导致代价高昂的错误，因为不同系统之间的功能互连接性要求使用在非专有处理器内核上运行的标准化操作系统。

市场的多变性：随着连接性和互连接性环境的不断发展，市场需求的更改变得更加频繁，这需要对软件和硬件设计进行更改。

此外，传统的挑战仍然存在，包括可伸缩性、功能安全性、更低的功耗、更小的面积。

总之，随着工业物联网的逐步实现，工厂边缘智能化是实现智能的关键所在。PLC面临着大数据、高性能控制、互连接性、安全性、跨平台等挑战。通过片上系统（SoC）现场可编程门阵列（FPGA）设计的片上PLC能够应对这一挑战。片上PLC通过云实现工厂与企业之间的安全通信，支持工业生产商获取并使用工业过程数据，提高了效率，还支持海量定制，通过预测性维护降低了由于工厂停工带来的高成本。

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