为什么工业自动化正在进入其最具颠覆性的阶段自1970年代引入PLC和SCADA以来，工业部门正在经历最深刻的变革。在连接性、人工智能和数字工程的快速发展的推动下，工业自动化正在从编程控制发展为预测、自适应和自主系统。未来五年（2025-2030年），五大核心技术趋势将推动这一转型，即重塑工厂、仓库、公用事业和加工厂的运营、规模和适应方式。本文探讨了这些趋势以及它们对 OEM、系统集成商和工业产品开发商的意义。
1.用于预测控制的边缘 AI 和机器学习发生了什么事情： AI 已从云端转移到边缘，使嵌入式设备能够在本地处理传感器数据并实时响应。看点：减少时间关键型决策的延迟支持基于行为模型的预测性维护通过减少对云基础设施的依赖来提高弹性实际用例：使用振动 + ML 模型对旋转设备进行异常检测使用计算机视觉对生产线进行预测性质量控制化工和食品制造中的自适应流程优化技术推动者：边缘 AI 芯片（NXP i.MX 9、瑞萨电子 RZ/V2L、Lattice Avant）、Edge Impulse等框架、用于微控制器的TensorFlow Lite、RTOS与模型推理管道的集成。2025-2030 年展望：预计工厂设备将成为AI原生设备，并使用联合学习或MLOps实践在边缘重新训练模型。
2. 通过统一的工业协议实现互操作性问题：传统系统依赖于专有的现场总线、供应商特定的集成和孤立的架构，这些限制了可扩展性。趋势：开放、供应商中立的通信协议正在取得进展：OPC UA over TSNMQTT + Sparkplug B 用于轻量级消息传递EtherCAT + Ethernet-APL 用于实时确定性以太网好处：即插即用设备集成棕地和绿地中的跨供应商沟通更轻松地迁移到工业4.0和数字孪生环境看点：采用IEC 61499功能块作为事件驱动自动化逻辑的标准，与用于远程控制和监控的云API的互作性。
3. 数字孪生和基于模型的工程概念：数字孪生是物理系统的实时虚拟表示，用于模拟、监控和优化运营。为什么增长：支持远程调试和系统调整支持预测性诊断和过程优化简化培训、测试和认证涉及的技术：3D CAD + 仿真工具（ANSYS Twin Builder、Siemens NX）、实时同步数据的物联网平台、FMI（功能模型接口）等开放标准。值得关注的趋势：将PLC代码和基于物理的模型集成到同一运行时，跨OEM、集成商和最终用户的数字孪生“生态系统”，将孪生与 AI 模型耦合，用于下一代控制系统。实施挑战：数据质量和传感器集成、实时同步、随着系统的发展进行模型维护。
4. 协作机器人（Cobots）和自主系统具体变化：传统的工业机器人被锁在笼子里，而协作机器人（cobots）和AMR（自主移动机器人）正在与人类工人进入共享空间。主要进展：使用3D传感器和AI进行安全路径规划针对不断变化的任务进行灵活的重新编程与MES和WMS系统即时集成应用：混合动力线上的箱子拣选和组装、智能仓库中的自主物料运输、危险区域的检查和维护任务。技术驱动因素：ROS 2、MoveIt和实时控制框架;基于 EtherCAT 的运动控制;AI 增强的视觉和抓取库。预计协作机器人不仅可以提供帮助，还可以通过强化学习和共享数据集进行学习和适应。
5. 工业环境中的网络安全和法规遵从性为什么紧迫：工业系统的互联程度越来越高，这使得它们容易受到攻击。对水务公司、管道和工厂的攻击已经证明了这种风险。主要监管框架：IEC 62443（工业网络安全）、NIST 800-82、汽车工业应用的ISO/SAE 21434、网络弹性法案（欧盟，自 2025+年起生效）。新兴战略：芯片和固件级别的安全设计具有基于身份的访问的零信任架构安全启动、OTA 更新和加密日志记录未来展望：网络安全将成为一项产品功能，而不是 IT 事后才想到的 — 嵌入到 PLC、驱动器、HMI 和传感器节点中。
6. 边缘到云集成，实现闭环工业智能随着边缘设备变得越来越智能，边缘和云之间的信息流必须变得更加无缝、安全和实时。这一趋势代表了运营技术（OT）和信息技术（IT）的融合。
主要进展：在边缘进行数据预处理，以减少云有效负载和成本用于SCADA/PLC集成的云原生微服务工厂传感器和基于云的 AI 引擎之间的实时反馈循环使用案例：生产计划和质量控制参数的云到边缘同步、从云 AI 平台到设备上加速器的动态模型部署、由 Azure IoT、AWS Greengrass 或私有 Kubernetes 集群提供支持的可视化仪表板。好处： 敏捷的生产系统、统一的数据湖、减少的任务关键型控制的延迟。采用障碍：延迟、网络安全和数据模型碎片化。采用云边缘协同设计模型的工业公司将获得可见性、效率和适应性，为自主运营奠定基础。最后的想法：从自动化到自主未来五年将重新定义工业自动化—将实时控制与AI相结合，将连接与网络安全相结合，将物理系统与数字孪生相结合。尽早接受这些趋势的 OEM、系统设计人员和技术供应商将构建适应性更强、可扩展性更强且面向未来的平台。让我们一起塑造自动化未来。