工業流程的案例
彭瑜:美國流程工業領跑德國工業4.0
本文由知識自動化（zhishipai）授權轉載
作者： 彭瑜
當下，美國自動化行業的圈子中有下面一種說法：“在實現工業4.0的進程中，流程工業已經在飛行，而離散制造業還在辦登機手續。”不由得讓人想起在2013年漢諾威博覽會上關于工業4.0的報告中，很難找到對流程工業的未來的描述。
為什么？
離散的招數，流程早就見過了
對于流程工業與離散制造的工業4.0進展，美國的“一快一慢”的理論何在？自從德國建立工業4.0的工作組到現在，已經5年多了，德國苦心經營的離散制造業的升級遷移，真的還處在起始的階段嗎？
這需要從流程與離散制造業的差異說開來。
與離散制造工業顯著不同的是，流程工業的生產流程本質上是連續的，被加工處理的工質不論是產生物理變化還是化學變化，其過程從不會中斷，而且往往是處于密閉的管道或容器中（煉油、石化、化工等）。冶金流程學理論還用物質流、能量流和信息流的連續性來描述。這都要求運用自動化的儀表、控制系統、計算機系統進行狀態和參數的檢測、控制、預測、決策和執行。
很顯然，從自動化技術和裝備的發展歷史上看，流程工業對自動化、網絡化和智能化的需求和產業實現，一直都是走在離散制造業前列的。以當下風行于工業4.0和智能制造的OPC UA技術為例，最早就是運用于流程工業，并取得顯著成效后才被引入離散制造業。由此可見一斑。
工業4.0所關注的技術、資產的連接和數據的采集，流程工業在二三十年前就已經在運用了。只不過那時還缺少今天工業4.0的高度和視野。
展開 流程工業自動化的未來
本文由知識自動化（zhishipai）授權轉載
作者： 彭瑜
在IT技術飛躍發展的年代，流程工業自動化的傳統控制系統DCS正在步入“老態龍鐘”。它的封閉性和專用性，極大地阻礙了OT與IT的深入高效的融合。
一個幽靈正在接近工業自動化的傳統地盤。它巨大的潛力，將致使工業自動化廠商長期保有的業務模型變得日趨陳舊，不得不升級和轉型。它還會要求廠商采用正在如潮水涌來的軟件技術和來自云計算領域的實踐。可以肯定的是，這一顛覆將被幾乎整個新的軟件技術，而非硬件技術所驅動。當這一顛覆第一次沖擊連續過程自動化的時候，這些新穎的軟件技術的力量和價值，將推動流程工業以及其新興的業務模型進入許多其它的領域，包括工廠自動化FA和工業物聯網IIoT。驅動這一顛覆的一個重要因素就是軟件應用的容器化（containerization）。
流程工業自動化的百年新芽
自上個世紀二十年代，流程工業開始了氣動儀表和氣動控制器的生產現場應用，最早是在1959年出現了單回路電子控制器。上世紀70年代8回路數字式控制器出現，流程工業已經運用生產數據的歷史記錄、現場總線網絡、靈活的系統組態和規模不大的人機界面。
80年代之后，100回路規模的數字式控制系統DCS開始出現，在L1層開始運用功能塊、順序控制和自診斷技術；在L2層已經有了按生產的需要配置不同規模的系統，大大提高了系統的可用性；在L3層相關的計算機系統已經接近當時的最新水平。
到了2000年，1000回路規模的數字式控制系統DCS成為主流。
展開 工業品采購的流程與平臺選擇
通過優化采購流程和選擇合適的采購平臺，企業可以提高采購效率、降低采購成本、保障生產供應。因此，企業應不斷關注市場動態和技術發展，不斷完善采購管理體系，以適應日益激烈的市場競爭。
本文對于工業品采購的流程與平臺選擇進行了詳細的探討和分析，希望能為企業采購工作提供一定的參考和借鑒。然而，由于市場環境和企業需求的不斷變化，采購工作仍需不斷創新和改進。未來，隨著大數據、人工智能等技術的發展，工業品采購將更加智能化、高效化，為企業發展提供更強大的支持。
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工業品一站式采購平臺
展開 收藏：工業蒸發器的分類和工藝流程動圖
四：蒸發器工作流程
蒸發的基本流程
引出額外蒸汽的蒸發流程
平流加料蒸發流程
逆流加料蒸發流程
并流加料蒸發流程
逆流加料蒸發流程（1）
引出額外蒸汽的三效蒸發流程圖
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工業裝備數字孿生進階：Simcenter xDT可執行技術加速制造全流程升級
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工業設備產品研發效率翻倍，數字孿生+AI驅動開創新未來【研討會預約】
AI+XR+CAD融合創新：Design Center全流程解決方案驅動工業裝備高效開發
AI技術興起，工業裝備行業市場競爭加劇，客戶需求日益多元，企業智能化、數字化、綠色化轉型成為當務之急。
西門子洞察行業需求，于3月到4月策劃了工業裝備系列線上研討會，以“聚力煥新，向新而行”為核心， 圍繞9大前沿議題，覆蓋工業裝備全業務鏈匯聚“新”技術、“新”應用、“新”實踐，助力企業加速數字化轉型，打造韌性高效業務，推動行業邁向智能化與可持續發展。
3月13日，第二場如期開啟， “全新的 Design Center 解決方案，結合AI、XR等新技術，集 CAD、CAM、CAE 于一體，幫助工業裝備企業加速產品創新”， 下滑了解預約??
在線研討會（第二場）
end
技術鄰簡介:
技術鄰專注于工科技術社區，從最早的CAE技術社區（中國CAE聯盟）發展而來，在CAE領域有20年的教學和咨詢服務經驗。
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非標自動化產線行業的深度分析（附直播）
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展開 5家智能工廠——你可以從中學習到什么？
最終，它或許能夠通過開發新的工業技術并將其出售給該領域的其他公司來增加和補充利潤。
Ocado
雖然Ocado不是傳統意義上的制造商，但它是英國最大的在線雜貨配送公司，并使用許多相同的工業流程。
該公司的倉庫高度自動化，機器人手臂可以采摘(拾取)農產品，而且包裝和搬運箱子的速度比人類快。Ocado也在大力投資自動駕駛汽車，向顧客運送貨物。
與此同時，它的“SecondHands項目”是開發機器人來和人類一起工作，并可以學習和預測員工行為的“協作機器人”。2018年1月，Ocado展示了其原型ARMAR-6機器人，這是該公司內部項目的第一批成果。
這里一個重要經驗是Ocado如何逐漸增加對智能技術的依賴。
一些商業領袖可能會對投資智能設備的前景感到不知所措，正如商業互聯網的庫利在他的擴展報告中所建議的那樣，他們完全重塑了“PAL”時代的流程。(備注：PAL=Personal, Automated, and Local 個人、自動化和本地)
但是，他們可以效仿Ocado的實踐，認識到增量變革不僅是可以實現的，而且是支持明確戰略目標所必需的。
業界觀點
盡管人們對人類的長期就業前景感到擔憂，但在一個需要平衡不斷變化世界中，智能工廠具有舉足輕重的意義。隨著時間推移，智能工廠只會變得更智能、更快、更高效，這將有助于減少企業的碳排放。但更重要的是，機器人、人工智能和連網設備將創造新的、熟練的工作，以及自動化可以無需再進行重復的手動流程。
展開 什么是工業物聯網？它為什么這么火？它到底有什么用？
工業物聯網的其他一些用途包括幫助現場技術人員確定何時需要維護機器，檢測煉油廠管道內的腐蝕，監測工業操作中的物理基礎設施，甚至跟蹤資產。
工業物聯網網絡在自動化和優化方面為行業提供了更大的系統集成，以及更好的供應鏈和物流可見性。通過使用智能傳感器和執行器，交通、公用事業和醫療保健等業務中的物理基礎設施的監測和控制變得更容易、更有效。這種智能通信網絡具有極大改變和改善工業流程的潛力。但與任何新技術一樣，也有一些風險和挑戰需要牢記。
工業物聯網和安全風險
工業物聯網最大的挑戰是安全性。許多企業仍在使用遺留系統和流程，這使得工業物聯網集成非常困難。采用新技術可能會變得復雜，給錯誤留下更大的空間。除此之外，還有網絡安全問題需要考慮。任何東西都可以被黑掉。多年來，許多大公司、銀行和私營企業都被黑客攻擊過，這證明了沒有人是不可戰勝的。為了防止重大入侵和關閉，采用工業物聯網的行業必須采取新的實踐，以安全地管理物理和數字組件。
另一個挑戰是設備管理和補丁更新。采用更多的工業物聯網設備意味著有一種有效的方式來跟蹤它們。此外，設備必須不斷更新才能正常運行。設備和軟件經常會收到補丁更新。這意味著需要另一個系統來跟蹤這些更新，并確保它們被正確安裝。
在使用聯網設備時，需要考慮的其他風險包括易受攻擊的軟件漏洞、數據泄露、可能擾亂和破壞操作的系統操縱、系統故障造成的損害，以及使用可公開搜索的聯網設備和系統。
工業物聯網的未來是什么?
技術專家預測，工業物聯網設備將在數字轉型中發揮重要作用，特別是在企業開始更新供應鏈和生產的情況下。預計大數據分析也將發展，以納入工業物聯網數據。這使得組織能夠實時跟蹤變化的情況。
雖然工業物聯網設備已經存在一段時間了，但許多行業才剛剛開始采用這項技術。隨著5G的普及，工業物聯網預計將變得更大。已經有幾個行業在投資工業物聯網。
展開 酸連軋智能化控制關鍵技術
5智能化控制技術發展趨勢
鋼鐵生產流程是涵蓋多工序、多控制層級的大型復雜工業流程，各制備工序裝備與自動化水平較高。同時，工序界面和工況復雜性限制了產品質量與生產效率的進一步提升，難以再從單獨工序或某個獨立系統取得突破。通過智能化關鍵技術實現多工序、系統級、全局的產品質量和生產過程優化，是鋼鐵行業發展的戰略方向之一，鋼鐵行業多工序協調優化控制系統見圖2。我們需要基于良好的工藝裝備和自動化水平，以信息深度感知、智慧優化決策、精準協調控制和自主學習提升形成全流程控制閉環，構建系統之系統級的鋼鐵工業CPS系統。突破工序界面和系統壁壘，形成工序和系統間的無縫銜接與良好互動，避免信息不對稱造成的復雜性和不確定性問題。以智能化、協同化、柔性化、集約化、精準化控制技術，實現鋼鐵工業橫向、縱向和端到端集成，在現有工藝裝備條件的基礎上提升鋼鐵行業的“軟實力”，以智能化推進綠色化，以綠色化帶動智能化。
聲明：本文由登峰科技發布；咨詢電氣自動化問題，請關注公眾號聯系我們。
登峰科技，專注AGC，ATC、AEC、APC、AFC等核心技術。擁有國際領先的自主知識產權金屬板帶軋制控制技術，技術團隊具備多年從事冶金行業的實踐經驗，致力于提升中國冷軋設備自動化水平。
展開 碳捕集、利用與封存(CCUS)價值鏈研究
圖5 燃燒前碳捕集原理圖及其主要特征(上)燃燒前捕集技術(下) 圖源/ MAN Energy Solutions
碳利用
捕集的CO2可作為原料應用于眾多工業流程。但這些機遇的開發需要基礎設施設計師、生產商和運營商在基礎設施領域更緊密合作。
1.碳輸送
CO2在捕集后輸送至工業用戶或封存地點。鹿特丹港正在建立一個收集網絡以整合和分配CO2。大多數CO2排放者缺乏管理排放的專業知識。而這里公用事業公司可以介入，因為發電廠是最大的排放源，所以必須采取行動。公用事業公司可以結合CO2捕集方面的專業知識與自建帶有CO2輸配功能的工業中心，將提供碳管理作為一種服務。
圖6 Porthos項目:全范圍二氧化碳管理 圖源/MAN Energy Solutions
2.碳利用
CO2利用是指在工業或化工流程中直接或間接使用CO2生產有價值的含碳產品。并非所有的利用方案都能永久去除CO2，多數方案仍需要大量的可再生能源。
圖7 二氧化碳利用路徑 圖源/MAN Energy Solutions
碳封存
碳封存是將CO2儲存在油氣田或鹽堿含水層等地表下，該技術可追溯到20世紀70年代。
CO2的封存需要將其注入地下深層孔隙巖地質儲層，如鹽堿含水層、枯竭油氣儲層，或含有高濃度活性鈣鎂離子的巖層并已形成穩定的碳酸鹽。據國際能源署2020年一項詳細分析顯示，工業國家70%的排放量是在距離潛在儲存地點100至300公里的范圍內釋放的。目前，至少有8000Gt的空間可用于碳封存。
展開 網絡研討會 | 全球首款基于部件進行計算的CAE系統—MSC Apex
作為新一代的CAE仿真系統，它具備高性能、功能強大的 CAE環境，實現了仿真工作流程與工業流程的一致，可將關鍵的 CAE 建模及處理時間從數天縮短至數小時，極大加快了仿真分析的過程。其創新性的CAE仿真方式及易學易用的特點為專業分析人員以及非專業的工程人員帶來了極大的便利。
本次研討會將介紹MSC Apex如何實現對仿真工作流程的加速，主要包含如下幾部分內容：
? MSC Apex 功能簡介
? 計算部件的概念以及應用
? MSC Apex 快速建模工具介紹
? MSC Apex 經典行業應用案例
MSC Apex 還推出了學生版軟件（包含中文版）。世界各地的學生均可免費下載，在其個人臺式機上使用，網址為: http://www.mscapex.com/msc-apex-for-students/
MSC Apex Eagle 同時為商業用戶提供一個月免費試用版，符合申請要求的用戶均可應用，網址為：http://mscapex.cn/
講師簡介
裴延軍：機械工程碩士，有超過十年有限元分析經驗，精通MSC Nastran 及MSC Apex軟件。 專注于服務國防軍工以及通用機械行業，豐富的售前服務經驗。
關于MSC Apex更多內容,歡迎參加本次研討會。參加即有機會獲取專屬禮品！
報名參會
http://www.simwe.com/open/index.php?r=content/view&id=5#rd&sukey=a76cdd086edb4fce32985042d7af8b8c7f1b5e060d1b17dcac861e97dc4ca86e21c13f880211cf70992fbfb9c5f3edd9
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PLM的未來 - 可持續性、數字孿生和人工智能
工業4.0：即制造業數字化和工業流程網絡化。為PLM的運行提供了框架，它結合了不同的系統和技術，共同優化了產品整個生命周期的信息流。從可持續發展到人工智能，PLM通過數字孿生、云平臺和全面知識管理等成為企業的成功戰略要素。
PLM的可持續性（ESG、生態數據、可追溯性）
可持續發展是PLM不斷增長的應用要求。重視整個價值鏈的公司需要獲得可靠的生態數據。PLM使收集這些數據成為可能，例如有關材料來源、能源消耗或可追溯性的數據。
什么是數字孿生？
弗勞恩霍夫應用研究促進協會（Fraunhofer IOSB) 使用 “數字孿生” 一詞來描述一種概念，即借助數字工具對產品、機器及其組件進行建模，包括所有幾何、運動學和邏輯數據。數字孿生是實際工廠中物理 “資產 ”的圖像，可以對其進行模擬、控制和改進。使模擬和優化產品在整個生命周期中的生態足跡成為可能。
PLM的未來以創新技術為特征：
數字孿生提供了產品的虛擬圖像，可通過模擬進行優化并降低成本。
云解決方案可實現不受地點限制地訪問產品數據，降低IT成本，改善協作，特別是對于活躍在全球各地的團隊而言。
人工智能有助于分析數據、識別風險并自動啟動合適的工作流程。
PLM的知識管理和可追溯性
PLM提供有效的知識管理。集中的數據存儲和版本管理意味著即使人員發生變動，也能保留寶貴的專業知識。完整的變更可追溯性對于醫療技術等受監管行業尤為重要。
PLM的前景和戰略重要性
如今，PLM不僅僅是一種技術解決方案，更是一種戰略杠桿。在整個生命周期內全面管理產品開發的公司不僅能確保效率和創新實力，還能持續創造價值。
展開 實踐中的PLM - 行業解決方案和集成
工業 4.0，即制造業數字化和工業流程網絡化，為PLM的運行提供了框架。它結合了不同的系統和技術，共同優化了產品整個生命周期的信息流。
在機械工程、汽車和消費品領域的應用
PLM不僅僅是一種產品開發工具，而且是一種在整個生命周期內管理產品數據、流程和決策的全公司概念。不同行業都在展示PLM如何幫助管理復雜的各種變數和優化生產流程。
機械工程：PLM有助于管理復雜的變體結構和有效控制變更。開發和生產零件清單可以連接起來，生產過程中的變化也可以跟蹤。
汽車行業：PLM通過中央數據庫實現各地點和合作伙伴之間的信息交流，從而促進全球協作。
消費品行業：PLM有助于應對日益增長的個性化產品需求，并確保市場營銷和銷售團隊能夠獲得可靠的產品數據。
通過PLM實現以客戶為導向
現代PLM流程越來越多地與終端客戶相結合。可配置產品、實現快速的平臺反饋和共同創建計劃，使產品開發更加以客戶為導向，更為靈活。這樣就能快速適應市場需求并促進創新。
技術集成（如ERP、CAD、物聯網）
PLM系統與企業資源規劃（ERP）、計算機輔助設計（CAD）和物聯網（IoT）等其他公司系統集成，實現了整體信息流。這種集成可確保實時的透明度，并改善整個產品生命周期的決策。
?組織需求和對角色的理解
當所有相關部門都積極參與進來，并明確界定流程中的角色時，PLM才能充分發揮作用。這種跨部門協作可確保高效和高質量的流程：
版本化的數據和透明的變更流程使開發和設計受益匪淺。
展開 2024年機械制造業行業轉型展望
行業變革中的挑戰與機遇
2024年將是全球工業格局發生重大變化的一年。CADENAS著眼于最重要的五大主題：數字化轉型、技能短缺、供應鏈、可持續發展和人工智能（AI）。這些領域為全球公司帶來了挑戰和機遇。
數字化轉型：通向未來之路
數字化轉型滲透到工業生產和管理的方方面面。數字技術的整合使公司能夠更高效、更靈活地運營。云計算、人工智能和自動化工具的實施對于確保公司在日益網絡化和動態的世界中保持競爭力方面發揮著關鍵作用。從智能零件管理和電子產品目錄到數字孿生，CADENAS為全球工業提供技術支持。
技能短缺：一個持續的挑戰
技術工人的短缺仍然是許多工業部門面臨的緊迫問題。快速的技術發展需要高素質的勞動力，特別是在數字技術領域。因此，公司越來越多地投資于培訓和發展計劃，以使現有員工跟上工業發展速度并同時吸引新的人才。
供應鏈：邁向韌性之路
在經歷了近年來的動蕩之后，重點是提高供應鏈的穩定性和柔韌性。企業需要努力實現供應鏈多樣化，以更好地規避風險。物聯網（IoT）等數字技術為監控和優化供應流程提供了新的機會。
可持續發展：行業的核心問題
可持續性正在從一個邊緣問題演變為工業戰略的核心組成部分。在監管要求和消費者環保意識不斷增強的推動下，越來越多的公司正在實施綠色技術, 并努力減少對環境的影響。這包括投資可再生能源、減少排放和開發可持續產品。
人工智能：更上一層樓
人工智能技術發展迅猛，并日益成為工業流程不可或缺的一部分。機器智能的提升使企業能夠更有效地分析大數據，優化決策過程并開發創新的解決方案。行業專家預測，到2024年底，人工智能將在預測性維護、質量控制甚至定制產品設計等領域發揮核心作用。
展開 Humichip溫濕度傳感器在加濕器除濕器中的應用
因此Humichip溫濕度傳感器經過嚴苛的工業流程，具有高可靠性，用戶可以放心使用。HCPV-201W-01基于HumiChip?芯片設計，是精確可靠的濕度測量傳感器模塊（HCPV-201 也可測量溫度）。傳感器通過線性電壓輸出經過溫度補償的濕度值，可 以直接與帶有ADC輸入的微型計算機連接。溫度輸出（僅適用于 HCPV-201）直接由NTC熱敏電阻輸出電阻值，可通過ADC輸入直接連接到微 型電腦。可廣泛應用于智能家居、HCPV控制、工業工序控制、醫療、汽車、環境監控等領域。因此，傳感器具備高精度的特征，能夠對環境濕度進行準確監測，保證加濕器/除濕器的產品性能。
傳感器的溫度測量范圍寬至-40~125℃，濕度測量范圍0 ~ 100% RH，因此能夠在不同的環境條件下可靠工作，保證加濕器/除濕器能夠應用于不同的場景。傳感器的供電電流僅13uA，具備低消耗電流和低功耗的特性，可以進一步提升產品的性能優勢，吸引更多的用戶。
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