Avec l'avènement de l'Industrie 4.0, les usines ont des exigences plus élevées en matière d'automatisation et d'intelligence dans leurs processus de production. En tant que composant essentiel des systèmes d'automatisation industrielle, l'instrumentation intelligente évolue rapidement vers la mise en réseau et l'intelligence. Alors, quelles sont les attentes et les exigences des entreprises industrielles en matière d’intelligence de leurs systèmes d’instrumentation ?
Les usines s'attendent à ce que des instruments intelligents soient capables de collecter en temps réel divers paramètres de processus pendant la production et d'utiliser des algorithmes d'analyse intelligents pour traiter les données et fournir une aide à la décision optimisée. Cela nécessite que les dispositifs d'instrumentation disposent de capacités d'acquisition de données, de calcul de pointe et de communication sans fil hautes performances, et qu'ils soient profondément intégrés aux plates-formes de Big Data industrielles au niveau de l'entreprise, permettant ainsi une intelligence collaborative entre la périphérie et le cloud.
Les entreprises espèrent que les instruments intelligents pourront prédire les pannes potentielles des équipements sur la base de données historiques et de modèles d'apprentissage automatique, et fournir des conseils de diagnostic et de maintenance intelligents. Cela nécessite que les dispositifs d'instrumentation intègrent des algorithmes d'IA pour réaliser une prévision autonome des pannes et un diagnostic intelligent, et s'intègrent au système de gestion des actifs de l'entreprise pour fournir des conseils de maintenance à distance.
Les usines s'attendent à ce que des instruments intelligents soient capables d'ajuster automatiquement les paramètres de processus en fonction des changements dans les conditions de production, d'optimiser l'efficacité des équipements et de gérer l'énergie à l'échelle de l'usine. Cela nécessite que les dispositifs d'instrumentation disposent d'algorithmes avancés de contrôle en boucle fermée et de modèles d'optimisation énergétique, et soient capables d'interagir avec les systèmes de gestion de production en temps réel pour parvenir à une optimisation et une gestion énergétique autonomes.
Les entreprises espèrent que l'instrumentation intelligente pourra présenter les données de processus du site de production de manière intuitive, afin de faciliter la surveillance et la prise de décision en temps réel par les opérateurs. Cela nécessite que les dispositifs d'instrumentation disposent d'une interface homme-machine, prennent en charge les fonctions d'affichage et d'alarme et soient capables d'échanger des données avec les systèmes de gestion de production pour obtenir une visualisation unifiée de l'ensemble des processus de l'usine.
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En résumé, les entreprises industrielles s'attendent à ce que des instruments intelligents assurent une surveillance en temps réel, une analyse et une optimisation intelligentes tout au long du processus de production, améliorant ainsi l'efficacité et la qualité des produits et favorisant la transformation numérique de l'usine. Cela oblige les fournisseurs d'instruments à continuer d'innover dans les domaines de l'acquisition de données, de l'informatique de pointe, des algorithmes intelligents, de l'interaction homme-machine, etc., et à fournir aux entreprises des solutions plus intelligentes et plus fiables.
Dans le même temps, dans le processus de transformation numérique des systèmes d'instrumentation au niveau des usines, des facteurs clés tels que la compatibilité, la gestion des données, les applications analytiques et la sécurité des réseaux doivent également être pris en compte de manière globale. Les entreprises doivent adopter une stratégie de mise en œuvre étape par étape et d'optimisation continue basée sur leur situation réelle, en surmontant progressivement les problèmes tels que les problèmes de compatibilité des systèmes existants, les problèmes d'îlot de données, le manque de capacités analytiques des applications, les risques de sécurité du réseau et les coûts de transformation élevés. , et finalement parvenir à une transformation réussie du traditionnel à l'intelligent.
