赋能智造，从NI软硬件技术看工装智能化

美国国家仪器(简称NI)，一直以来都在强调自己平台化，宽领域的战略……每年中国的NIDays上NI都会推出几个本土精选应用案例，并发布对于前沿趋势的预判，今年也不例外，今年的NI已经实现了对于众风口行业的全面覆盖，IIOT，5G，ADAS，半导体测试等多个领域中，大放异彩。让我们一起聚焦国际工业自动化 执行主编 张振钰的“观后感”。

赋能是最近比较活跃的一个词汇，笔者估计可能是受到了EMPOWERING这个词的启发，在美国国家仪器（简称NI）在2017年的NIDays上，NI也用到了这个时尚的词汇，并以“赋能制造，智领未来”命名了本次会议的主题，很符合NI一直以来的slogan，EMPOWERING INNOVATION。

美国国家仪器(简称NI)，一直以来都在强调自己平台化，宽领域的战略，产品亦是工程人离不开的日常工具，合作伙伴和行业案例几乎上天入地无所不涉及。每年中国的NIDays上NI都会推出几个本土精选应用案例，并发布对于前沿趋势的预判，今年也不例外，今年的NI已经实现了对于众风口行业的全面覆盖，IIOT，5G，ADAS，半导体测试等多个领域中，大放异彩。



NI采用的是一套通用平台的架构，但这个通用架构却能够渗透到不同行业，其强大性能功不可没

NI今年再次强调了自己软件硬件方面强劲的性能和卓越的数据处理能力以及可重配置性，其实看看这几个风口就能知道数据处理性能有多重要了，NI技术市场经理汤敏女士也强调，NI尽可能的把平台打造的足够的优秀，为多个领域里的合作伙伴能够有足够的项目开发时间，节省不必要的硬件技术学习。

作为工业媒体，今年我们关注的重点依旧在NI的IIOT领域，而今年NI在该领域也已取得了令人瞩目发展。

制造型企业目前在数字化与智能化方面正在经历着大跃进式的转型，几乎是一夜间，大家都反应过来了，认识到了互联互通是工业信息化发展的基础，IIOT概念非常迅速的被整个行业所认同，但其实早在2015年的NIDays上，NI已经对于IIOT的未来发展趋势进行了探讨，当时刚刚宣布中国制造2025成为了国家战略。在2018年，NI认为工业在信息技术方面的应用会出现爆发式发展，也将有非常多的新技术会出现，大批项目落地。



美国国家仪器技术市场主管刘旭阳向媒体讲解NI眼中IIOT市场存在的机会

NI技术市场主管刘旭阳总结的IIOT市场机会包括：

在机器端监测以提升工艺，生产效率，提升物料分配优化的生产环节。
提升运维技术，降低成本，在大型项目关键设备上加入监测设备，来定时描述其运行情况，来保持大型设备的运行稳定，降低停机时间。
大型复杂分布式系统的设备资产管理问题。
软件配置，保证监测系统安全，运维系统安全。在不同工况对不同的监测体系来进行配套，有效的将数据进行管理，这就需要形成IIOT。
机器学习，用数据对模型进行扩充，当模型成熟后，对IIOT网络中即将产生的问题进行预测。

1 落地工装智能化

在工业生产中，成本总是一个绕不过去的话题。传统意义上，为了能够保证设备的正常工作，系统就要设计大量的设备冗余，这样一旦主设备出现问题，备用设施就可以启动，但这样会造成大量设备的闲置，而备用设施尽管不用也需要周期性维护，产生维护冗余，投资成本庞大。

继去年的长光卫星后，今年NI与中车四方车辆有限公司和北京天泽智云科技有限公司合作的PHM（Prognostics Health Management，故障预测与健康管理）案例成为了今年NIdays最大的亮点。

NI邀请到了中国中车青岛四方机车车辆有限公司国家工程实验室试验部主任张志强来介绍四方机车目前的运维情况，目前的中车青岛四方车辆有限公司对其高铁的轴刹轴承实施的是周期性维修。达到240万公里的四，五级修就需要返厂，也就是中车四方制造厂。其余的一级修、二级修、三级修等，均在铁道部动车所维护，根据里程不同，维护等级也不同。为了保证质量，中车实施了维护无差别对待。无论器件的状态好坏，全部进行更换，浪费相当严重。通过PHM就能够把这种定期的，周期性维修改为根据状态进行维修和可预测性维修，节约大量的费用。目前PHM项目只做了这个高铁的轴刹轴承，下一步将会延展至它的牵引系统。



四方车辆股份有限公司借助NI平台实现了故障识别率超过90%

此外，未来还会对舒适度和安全性进行监测，对车辆的安全性能和动力学性能和整车的运行与运行性能和安全舒适度进行监控，对车轮进行选择性的旋修，降低不必要的成本开销。随着中国高铁的出口，估计PHM项目能产生的效益是千亿级别的，不管从车轮，机械结构，还是从电气系统各个方面来说，它节约的费用对国家和四方机车而言帮助都是巨大的。

2 智能化成功取决于平台的能力

今年其实不光是NI，很多工业厂商都推出了自己的预诊断和预维护方向应用，名字看起来虽然一样但实际有较大差别，数据采集系统中，实时不间断的多点采集与间断式的单点采集所消耗的硬件性能区别非常大。如果只是监控一个开关，那么这种预维护其实消耗不掉多少硬件性能，因为产生的数据量很低，但是如果是对高速运动设备的实时监测，甚至对整个项目运行情况监测与分析的时候，就需要对多类型的参数进行模拟，需要拥有应对大数据的处理的能力，而后期数据的分析，软件配置和算法也是技术核心之一。



从开始原型化设计，到前期的一些技术的攻关验证，到最终能够在青岛四方动车这边落地，只花了一周到两周的时间。美国国家仪器行业市场经理崔鹏介绍，速度是NI平台的优势。通过模块化的，可重配置的开放的架构，能够去快速的满足原型设计需求。NI与天泽智云和四方机车的三方合作，实现了将目前在工业智能领域最新的技术落地。

来自北京天泽智云科技有限公司研发副总裁刘宗长先生在选择NI平台之前也进行了利害分析，由于系统的开放性天泽智云可以将很多算法集成到NI的CompactRIO的IT环境当中运行。InsightCM™状态监测软件，从数据管理，到前端的硬件管理，再到后面的算法管理，也都能够提供相应开发组件。为了满足客户需求，天泽智云在此基础上做了大量的二次开发，从整个样机的研发过程当中，深刻体会到NI平台对研发速度的提升。



NI全球技术与市场总监Rahman Jamal(右)，天泽智云技术研发副总裁刘宗长(左)

Rahman先生也对NI在硬件性能优势做了补充，最近几年可以说摩尔定律已经有些失效了，CPU厂商的频率更新变慢，为了能够进一步提高硬件性能，NI提出了打破摩尔定律的口号，从单核走向多核甚至异构，CompactRIO其实就是一个比较典型的通过基于FPGA和异构架构来进一步提高性能，它的性能远远强于传统的PLC系统和硬件，今年NI基于LabVIEW还推出了机器学习toolkit，这样一个机器学习的工具包，与高性能数据处理硬件CompactRIO相辅相成，应用于大数据机器学习，和边缘计算的领域当中。



博达维科技的AI应用虽然是面对于半导体测试，但足以证明NI平台的性能之强劲，工业物联网面对的是数据的暴增，机器学习应用正好是考验硬件性能的时刻

此外NI在不同的国家都在推动一些领先技术的落地。其中一个形式就是建了很多的IIoT实验室，在奥斯汀总部NI有一个IIoT的一个实验室，与PTC、HPE，赛灵思，英特尔合作，进一步加强技术实力和NI平台的性能。



IIOT也好ADAS应用也罢最终都和平台的性能相关。如果要想快速测试和实现原型开发就必须要硬件能力强，归根结底还是数据处理和可重配置能力，这两点都是NI的强项。

3 Systemlink与TSN成工业生态的发力点

NI估计未来会有95%的重型装备企业和高端装备企业，会到中国2025或者是IIOT的框架下做一种探索。工业领域与其他行业在市场上的区别在于，行业分散，地域分布较广，内陆与沿海地区均存在着非常强的工业企业，这在高端装备领域尤甚。这种情况下，运维系统部署越多，管理问题越突出，远程的节点随着大型设备的部署会变得非常多，设备运维会让部署者花很大的力气。

那么这时低延迟的网络其实就变成了一种刚需，TSN的优势在于可以实现低于100纳秒的数据同步，与现有工业网络协议可以实现共存，无论是Profinet还是OPC UA或是EtherCat， TSN均可实现兼容，自去年CompactRIO平台升级后，今年对CompactDAQ平台也实现了对TSN网络的兼容。



资产管理既然已经被NI断定是IIOT重要的市场方向，那么Systemlink也将成为工装智能化的核心软件。NI在工业领域依旧会强调自己的“平台”的属性，与有些企业的封闭式架构不同，Systemlink的出现也是非比寻常，因为它具备在工业领域通过与合作伙伴合作，构建生态的潜力。

Systemlink具备三个比较重要的功能，系统的管理，数据的管理，软件管理和部署。

相当于设备、软件和数据，这三个层面已经完整的把OT和IT结合起来，形成完整的工业物联网体系。基于这样的架构和平台，未来NI将支持高铁、核电这样一些行业的智能化落地。与像天泽智云这样的合作伙伴形成生态互相支持，在数据的层面上做更多价值的挖掘。

未来，NI也会把InsightCM的底层架构移植到Systemlink这样的架构中去，增强PHM运维能力，形成NI在测量、测试、验证、监测整个领域的一个统一的架构。

当这样的格局形成的时候，NI的IIOT生态就可以完全围绕Systemlink来做整合，为用户在智能制造，智慧电网、智慧核电，还有智慧高铁，甚至智能网联汽车，车联网领域提供更多的技术与支持，而传统工业厂商在硬件平台性能以及软件设计能力的缺陷，也会因为加入这个生态以后的到弥补，获得更大的发展空间。