人機介面（HMI）和可程式化邏輯控制器（PLC）是現(xiàn)代工業(yè)自動化系統(tǒng)中最重要的兩個組件。這些技術(shù)使生產(chǎn)設(shè)備能夠相互通信，從而可以對複雜的生產(chǎn)過程提高效率自動化的控制。

HMI和PLC為各種工業(yè)過程的自動化提供全面的解決方案，確保可靠的運行，並可即時監(jiān)控。HMI是一種允許人類以安全有效的方式與生產(chǎn)設(shè)備進行通信和互動的介面；而PLC則是基於運算的系統(tǒng)平臺，提供生產(chǎn)設(shè)備的操作控制，達到更加高效和可靠，以及安全性。

然而，在許多情況下，內(nèi)建有PLC架構(gòu)的HMI通常是首選，因為它可以提供更複雜的應(yīng)用程序所需的更高程度的控制和自動化。透過PLC更可以讓HMI發(fā)揮最佳功能。然而，在某些情況下，HMI還是可以獨立於PLC使用，因為它被設(shè)計為即使沒有PLC的支援下也可以執(zhí)行某些任務(wù)。

對於生產(chǎn)設(shè)備來說，HMI是非常有用的工具，可應(yīng)用於手動控制設(shè)備或即時監(jiān)視各項數(shù)據(jù)，但卻又無需依賴PLC架構(gòu)。例如，如果操作員需要對生產(chǎn)設(shè)備進行數(shù)據(jù)的存取，而卻又不希望透過複雜的程式架構(gòu)，那麼 HMI應(yīng)該是相當理想的解決方案。

智慧工廠HMI三大趨勢

隨著元宇宙主題的發(fā)酵，在製造智慧工廠引入AI、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)位分身、AR/VR等技術(shù)後，人機介面（HMI）智慧化的步伐越來越快。其中，高彈性、可視性和可靠性將是其發(fā)展的三大趨勢。

HMI在目前的技術(shù)領(lǐng)域已經(jīng)變得越來越重要，因為它們允許用戶同時有效地監(jiān)視和控制多臺生產(chǎn)設(shè)備的作業(yè)，提供了作業(yè)人員與設(shè)備之間架起了一座寶貴的溝通橋樑。更進一步的，還可用於數(shù)據(jù)收集、可視化和分析。

在許多IIoT裝置中採用的是前面提到的SQL。這種關(guān)係型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)是免費，且開放原始碼，並可以得到來自各界廣泛的技術(shù)支援。它也很安全，因此可以安全地整合到控制器HMI和平板電腦中。這樣做的好處是IT人員的存取會比依賴各種控制替代方案更容易實現(xiàn)。無論系統(tǒng)採用Raspberry Pi等基本控制還是複雜的基於PC的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫介面（通常需要額外的硬體和軟體），情況都是如此（圖1）。

圖1 : 智慧工廠以具有現(xiàn)場總線、有線乙太網(wǎng)、無線和雲(yún)端連接的組件和設(shè)備為主。（source：Design World）

而基礎(chǔ)設(shè)施、平臺和軟體即時服務(wù)（包括了IaaS、PaaS和SaaS），或雲(yún)端服務(wù)也廣泛採用支援多管齊下的IIoT設(shè)計方法。其中包括阿里雲(yún)端、騰訊雲(yún)端、谷歌雲(yún)端、IBM雲(yún)端和 Oracle雲(yún)端。然而，目前在包括美國的大多數(shù)市場，目前兩個領(lǐng)先的機器自動化公共雲(yún)端服務(wù)提供商是Amazon Web Services和Microsoft Azure。

此類雲(yún)端平臺服務(wù)主要支援數(shù)據(jù)庫的使用（例如Amazon簡單儲存服務(wù)或 S3儲存站，和 Amazon DynamoDB 託管數(shù)據(jù)庫服務(wù)等產(chǎn)品）、在線上和本地應(yīng)用，以及按需計算能力。與後者相關(guān)的是AWS Lambda服務(wù)，它允許 Python、Node.js、Java 和 C#等程式語言在該伺服器上運作。而扮演操作的主角-HMI則是讓終端用戶能夠充分利用這些IIoT功能。

藉由HMI來進行更便利的雲(yún)端存取

目前的主流趨勢是越來越多地用戶，開始採用供應(yīng)商預(yù)先規(guī)劃的雲(yún)端服務(wù)入口。而這些入口（為工程師提供了一種開始使用IIoT的簡單方法）是與用戶的控制器和HMI觸控螢?zāi)贿B接的線上服務(wù)機制。就像是工程師可以根據(jù)需求來制定HMI螢?zāi)缓凸δ軈^(qū)，並使用從雲(yún)端入口管理的規(guī)則引擎來配置HMI電子郵件通知，或是允許對元件進行遠端軟體更新，和遠端查看元件的網(wǎng)路視覺化。這些功能不勝枚舉。

事實上，SQL也可以與一些控制器HMI搭配使用，以方便監(jiān)控和分析。例如，將這種HMI連接到MySQL資料庫，可以在靈活和可高可靠度的資料庫中收集、組織和儲存資料，以方便存取和業(yè)務(wù)最佳化操作。

一些供應(yīng)商的設(shè)計軟體也可幫助工程師利用AI HMI使用MySQL，並將資料放在Excel試算表中進行：

● 在HMI螢?zāi)簧巷@示資訊

● 將資料和事件日誌同步到本地網(wǎng)路的遠端MySQL伺服器上

● 在伺服器上管理這些資料

● 使用MySQL和MS Excel來收集、分析和回應(yīng)資料，以做出更明智的決定和最佳化作業(yè)。

軟硬兼施的PLC進化

儘管過去幾十年來，PLC有許多漸進式的創(chuàng)新，但這些創(chuàng)新都集中在改進的硬體元件的整合上，例如每秒更多的操作或更新更快的通訊協(xié)議，而不是對PLC的程式設(shè)計模型或架構(gòu)進行結(jié)構(gòu)性改變。

硬體和軟體的解耦（Uncoupling）不僅可以實現(xiàn)擴展，而且由於標準x86伺服器硬體的廣泛可用性，還有助於克服專有PLC硬體的供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)。如果利用COTS伺服器中的即時管理程式，讓虛擬機器運作的軟PLC的話，伺服器和電腦就可以提供足夠的資源來完成PLC、HMI和程式設(shè)計終端的功能。

圖2是執(zhí)行虛擬PLC的伺服器與生產(chǎn)線、雲(yún)端進行通訊。雲(yún)端和生產(chǎn)線的耦合進一步允許進行基於軟體的PLC操作（Ops），以及資料收集和使用先進的機器學(xué)習(xí)演算法下，同時仍然滿足確定性的即時要求。

虛擬PLC可提供更多的靈活性、更好的資源利用、可擴展性和更低的成本，來克服基於硬體PLC的各項限制。

圖2 : 可以從邊緣或雲(yún)端監(jiān)控和管理多個虛擬PLC

實現(xiàn)虛擬PLC是可以利用準系統(tǒng)服務(wù)器、VMWare的ESXi 7.0管理程序、Linux Debian 11、CODESYS SoftPLC運行和 EtherCAT來完成的。而由於虛擬化具有上述優(yōu)點，因此價值百萬美元的問題是：它是否也能滿足 10毫秒左右離散自動化的實時要求？為了測量實時性能，Software Defined Automation這家業(yè)者，設(shè)置了虛擬PLC（vPLC）架構(gòu)，並執(zhí)行了廣泛的性能測試。結(jié)果顯示，虛擬PLC對於工廠自動化的重要領(lǐng)域來說是一個可行的選擇，其中5-10毫秒的響應(yīng)時間是可以接受的（圖3）。

圖3 : 輸入上升沿和下降沿從輸入到輸出的平均響應(yīng)時間。水平誤差線代表最小和最大記錄值。（source：Software Defined Automation）

使用 PLC 進行機器學(xué)習(xí)和預(yù)測性維護

時至今日，PLC已經(jīng)廣泛用於控制工業(yè)設(shè)備和生產(chǎn)過程的自動化操作架構(gòu)平臺。駕馭著這些生產(chǎn)設(shè)備能夠執(zhí)行根據(jù)每臺設(shè)備，或生產(chǎn)流程下特定需求進行的定義，達到精確控制工業(yè)設(shè)備的運轉(zhuǎn)。

這些指令也可透過人工智慧的驅(qū)動系痛來執(zhí)行各種特定任務(wù)，例如控制電機、繼電器或監(jiān)控感測器的準確性,而這些速度通常比手動操作更有效率，實現(xiàn)生產(chǎn)流程自動化和提高生產(chǎn)線的效率。此外，PLC架構(gòu)平臺更可以從感測器所收集到的數(shù)據(jù)，來提供有價值性的分析，並協(xié)助輸出的最佳化，或檢測系統(tǒng)中的任何異常狀況。

圖4是Omron在Isolation Forest機器學(xué)習(xí)引擎的基礎(chǔ)上開發(fā)了這項獨特的演算法。將PLC與最先進的機器學(xué)習(xí)功能進行整合，這意味著作業(yè)人作員可以收集有價值的即時數(shù)據(jù)，有助於延長設(shè)備生命週期和產(chǎn)品品質(zhì)。控制器能夠通過異常檢測，來通知管理者任何問題。由於其強大的機器學(xué)習(xí)能力，控制器更可以輕鬆檢測到是否有任何與機器正常操作不同的情況。

圖4 : AI機器學(xué)習(xí)引擎同時提供了速度和準確性。（source：OMRON；作者整理）

目前主流AI PLC的預(yù)測維護流程包括了五個主要步驟：

● 生成學(xué)習(xí)模型—名義上的機器行為被學(xué)習(xí)，即時機器資料被用來產(chǎn)生學(xué)習(xí)模型和閾值。

● 監(jiān)控機器—根據(jù)產(chǎn)生的學(xué)習(xí)模型持續(xù)監(jiān)控機器。如果特定數(shù)值超過閾值，則會向操作人員發(fā)出通知。

● 設(shè)置新閾值—檢查機器狀態(tài)，如果沒有發(fā)現(xiàn)問題，則設(shè)置新的閾值。

● 執(zhí)行的維護—以程式化方式確定需要進行哪些維護，包括更換組件。

● 使用新元件產(chǎn)生學(xué)習(xí)模型—替換元件後，根據(jù)先前的錯誤級別產(chǎn)生新的學(xué)習(xí)模型和閾值。重複這些步驟可以使基於狀態(tài)的維護更加可靠。

使用振動感應(yīng)器和PLC進行狀態(tài)監(jiān)測

預(yù)測性維護技術(shù)是減少意外機械故障的有效策略。而振動感測是迄今為止使用最廣泛的預(yù)測性維護技術(shù)，因為它提供了大量的機械狀態(tài)資訊。大多數(shù)採用振動感測的工廠都從可攜式數(shù)據(jù)收集器，和定點的數(shù)據(jù)收集點開始，收集振動數(shù)據(jù)並分析趨勢。

工廠規(guī)模和測量點數(shù)量，使得進行振動感測變成一項艱鉅的任務(wù)。規(guī)劃數(shù)據(jù)收集路線和數(shù)據(jù)收集頻率也可能是一項艱鉅的任務(wù)。這些問題，再加上各種生產(chǎn)設(shè)備不同故障率，因此許多工廠為了一次解決測量機制的問題，大多會使用永久安裝的連續(xù)振動感測解決方案，但這類型大多數(shù)的儀器會出現(xiàn)與監(jiān)控用PLC不兼容的訓(xùn)號，導(dǎo)致必須使用專用（proprietary）和可重複（duplicative）的設(shè)備。

此外，如果將線上或DIN導(dǎo)軌安裝的振動感應(yīng)器可透過ICP加速度計的輸出轉(zhuǎn)換成與PLC相容的4-20mA輸出，從而可消除了對重複設(shè)備的需求（圖五）。當振動水準過高時，PLC會向振動分析器發(fā)出警報。這些警報提醒預(yù)測性維護團隊需要進行更仔細的調(diào)查以確定確切的故障模式。利用振動發(fā)射器來提供的原始振動信號，可以使用可攜式診斷設(shè)備來進行分析，提供額外的分析。

圖5 : 使用線上或DIN導(dǎo)軌安裝振動發(fā)射器的振動監(jiān)測系統(tǒng)的建議設(shè)置包括ICP 加速度計、振動發(fā)射器和PLC以及適當?shù)碾娎|。（source：Automation；作者整理）

生產(chǎn)設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測是現(xiàn)代維護的一個重要概念，避免意外停機對於保持企業(yè)競爭力至關(guān)重要。使用通用ICP加速度計、線上或DIN導(dǎo)軌安裝振動發(fā)射器，再搭配工廠的PLC監(jiān)測儀器進行低成本機械狀態(tài)監(jiān)測，是收集資訊來幫助和確定整體設(shè)備健康狀況的絕佳方法。

PLC程式化會被AI取代嗎？

在不久的將來，PLC不太可能完全被人工智慧所取代。今天的PLC已經(jīng)廣泛應(yīng)用於工業(yè)自動化領(lǐng)域，用於控制和監(jiān)控各個行業(yè)的過程，包括製造、能源和運輸。

雖然人工智慧和機器學(xué)習(xí)技術(shù)取得了重大進步，但它們通常與PLC結(jié)合使用，而不是完全取代它們。人工智慧可以透過提供智慧分析、預(yù)測性維護和最佳化控制策略來增強PLC的功能，還可以根據(jù)PLC收集的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析和決策。

而PLC的可程式涉及創(chuàng)建特定於自動化工業(yè)過程的邏輯和控制算法。它需要對流程、設(shè)備和行業(yè)標準有深入的了解。因此PLC專為即時控制而開發(fā)，並具有為此目的量身定制的專用硬體和軟體。

雖然人工智慧可以自動執(zhí)行某些任務(wù)並提供見解，但PLC的可程式化能力在控制系統(tǒng)的設(shè)計和實施中，仍然發(fā)揮著決定性的作用，同時PLC的高可靠且確定性的控制，這對於安全關(guān)鍵型應(yīng)用至關(guān)重要。

此外，使用基於人工智慧的解決方案，改造現(xiàn)有工業(yè)系統(tǒng)可能成本高昂且複雜。許多行業(yè)都擁有基於PLC的完善系統(tǒng)，如果過渡到完全由人工智慧驅(qū)動的系統(tǒng)，這需要對基礎(chǔ)設(shè)施和流程進行重大改變和投資。

因此整體而言，人工智慧更有可能補充和增強PLC，而不是完全取代它。PLC與人工智慧技術(shù)的結(jié)合可以為工業(yè)自動化提供強大的解決方案，提供精確控制和智慧決策能力。