當AI人工智慧遇見PLC

所羅門:不起眼的控制箱裡的PLC,裝滿著實現AI的數據

2021元月5G AIoT大聯盟已進駐高雄亞灣,表示智慧工業物聯網時代已經來臨,更意味著「如果不跟上這班列車,將會被淘汰」。也因為5G的高速低延遲特性,需要大數據才得以實現的AI-人工智慧將會開始普遍,在新時代浪潮下,如何善用新技術躍上浪潮衝向高峰更加受到關注,因為如果不善利用就有可能被淹沒!

如何獲取數據建構人工智慧

所羅門公司產品協理黃修治指出,因應AIoT時代,顯然可見各式各樣搭載各種通訊方式的Sensor開始出現,就是為了蒐集數據,除了可以讓決策階層透過儀表板(Dashboard)掌握資訊做出最佳決策之外,真正效益最大就屬目前最夯的機器學習(Machine Learning)。透過物聯網平台可以將產線資訊與MES(執行製造系統)、ERP等系統整合使用機器學習建構的演算法來優化生產線並可以做設備的預防保養,也因此,製造業必須趕上這波浪潮提升競爭優勢。

建構機器學習(Machine Learning)的前提是必須有數據,足夠且正確的數據,在ICT資通訊產業的進步下WSN(Wireless Sensor Networks),搭載通訊的Sensor已經在我們周遭環境出現,如停車場燈號指示車位等,政府、醫療、學校、工廠、商場…等地方已經普遍使用,這也就是使用AI技術環境已經漸趨成熟。

黃修治表示,在生產工廠端,已經有50年歷史的PLC其實就是數據蒐集神器,控制生產設備的PLC本身就已經可以提供大數據分析需要的資料,透過IO點增加可以納入數據分析所需要的感測器,而且工業等級的設計更可以抵抗產線惡劣的環境,隨著科技的進步,PLC的通訊能力也已經可以整合變頻器以及各式儀表、感測器的訊號,透過PLC傳輸,效率更高也更經濟。不過在數據蒐集上,PLC提供的是IO位址的數據,對使用PLC的工程人員不成問題,但是對數據分析人員來說是一件痛苦的事,因為每一台PLC都有相同的IO位置,很容易出錯,因此使用標籤(Tag Name)的洛克威爾PLC就會是首選,因為Tag Name可以使用有意義的名稱一看就懂,例如:標籤為 Pump01_Inlet_Temp,就是一號泵浦的入口溫度。

另外隨著網路安全問題,在工廠的PLC也面臨病毒的威脅,PLC中毒也已經不是新聞了,黃修治指除了在網路設計上使用IT常用的防火牆之外,目前也已經有專為PLC設計的防火牆,如:Check Point,因為一旦PLC遭病毒入侵不但生產線癱瘓,更有可能因為設備失控而導致人員傷亡或者更嚴重的災害。而在這部分符合國際工控資安標準IEC62443就成為選擇的重要依據,國際工控大廠洛克威爾的ControlLogix 5580已經通過TUV機構認證符合IEC62443-4-2標準。

「在生產線上,不起眼的控制箱裡的PLC,裝滿著實現AI的數據,您可以開挖這寶藏,加上成熟的物聯網平台(如:參數科技 Thingworx )就可以透過大數據分析來實現產線優化、預防保養,透過網際網路,可以隨時掌握重要訊息,站在新時代的浪潮上創造另一個高峰!」

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