智能制造时代下PLC需要如何自身变革？

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？今天，我们分享一篇杜博士的长文。

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。

一、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，我们已进入了互联网时代，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：

01.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。

02.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特点。

03.智能制造生产制造模式的内容也有了新的含义。

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：

01.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，并且创造性地对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），在拓扑结构上又对串行通信协议的信息内容和使用格式进行了扩展，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。

02.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。特别对传统的PLC编程语言（IEC61131）进行了改进，采用了高级语言（如C语言）进行了编程，这种编程方法也日益地被专业人员所接受。使得以PC为基础的PLC控制器也成为自动控制系统的一个主流。

03.而在21世纪初，以太网技术发展日新月异的时候，自动化工程师马上取其精华，实现了工业以太网和工业实时以太网，以太网技术成功地与工业自动化技术有机地结合起来，大大地提高了控制系统的性能，功能和应用范围。成为自动化人的自豪和佳话。

通过以上三段历史的回顾，我们得到这样的启示：

所谓的自动化技术的发展都是以自动化本身的改革为主导，大胆地融合了不同时代出现的不同技术，如果没有自动化本身变革的内因发生变化，就不会有工业自动化技术发展的今天。

这是我想起中国的一句古话：以史为鉴。所以只有了解事物的过去，才能知道事物的今天。只有知道事物的今天，才能预测事物的明天。

而今，当IT技术和互联网技术要进入生产制造领域时，IT领域的专家们成为改革自动化控制系统的主导者，他们希望通过成熟的互联网技术运用到工业场景上来实现IT融合OT。实际上工业互联网平台的产生是在云平台的基础上叠加物联网、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工业互联网不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OT，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联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OT”实质上仅仅是“IT凑合OT”。因为智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”。

二、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。

三、PLC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。

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。

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，同时又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：

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。

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。

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。

我们在PLCnext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功能。

在数据采集上即现场层增加了视觉控制，声控和语言功能，这些功能不仅使得我们对于控制对象的现状，运行状态以及未来的预测有了更多的现场数据，同时已与机器人组成为一体，使得机器人也有了视觉和语言功能，机器人的应用场合会越来越多，智能化的程度也愈来愈高了，进行分析的数据量更多更丰富。

利用PLCnext控制平台，有机地整合了人工智能的功能，PLCnext的新型框架结构使得智能制造实现有了新的可能。同时也实现了智能制造生产模式即全产品生命周期的生产制造模式。

四、总结

以上的阐述作为抛砖引玉，本人提出以下一些观点：

1.工业自动化控制系统是实现智能制造的内因，IT技术的应用是实现智能制造的条件。

2.现在的PLC控制系统本身框架结构必须进行变革，即实现对实时和非实时数据的分析，归纳，总结和制定规律的能力。

3.在PLC控制系统的运算中嵌入人工智能的功能是实现智能制造的重要条件。

目前，菲尼克斯正依据PLCnext的平台，开展了以人工智能为导向的智能生产制造模式的推广工作，菲尼克斯首先与大专院校合作，开发应用人工智能的各种工业场景的模块化的实训平台，如采用VR/AR与人工智能的算法相结合形成远程预测监控系统，将机器学习算法嵌入到PLC的运行控制功能块实现自学习的识别建模的控制决策。采用大数据的基本算法在管理层自行生存专家系统以及最佳策划的智能机理等等。PLCnext新的控制平台为IT真正融合OT打开了一个新的思路，实现一个新的路径。希望控制界的工程师们关注这种新的理念，让我们共同拭目以待吧！

作者简介：

杜品圣博士，菲尼克斯电气中国公司副总裁，总工程师，智能制造学院院长，中国自动化学会理事，上海仿真学会常委，武汉理工大学客座教授，同济中德工程学院客座教授，南京大学学生创业导师，江苏省科技创新带头人，南京市电动车辆充/换电设备工程技术研究中心负责人，《自动化博览》编委，《电气自动化》自动化委员会委员等职务，TC65标准委员会成员，中国家电智能制造专家组成员。