TBM Automation AG正在庆祝其25周年纪念日，在此期间，它创造了很多类型的技术。这家总部位于瑞士的公司是抛喷丸强化应用和喷砂领域的领先创新者之一。

　　二十世纪九十年代初，TBM于1993年为慕尼黑的MTU公司在Baiker喷丸强化机器上开发了世界上首个可视化系统。从那以后，TBM一直在开发领先的介质流计量和控件，这是其现在核心业务的一部分。从Schleicher和Siemens CNC控件开始，越来越多的机器配有机器人，而非CNC控件。

　　2011年，TBM开始与Roxor Strahltechnik合作，并且收购了Anvil Developments及其领先的Non-Fe介质流量传感器。此外，它还开发了很多创新产品，例如Q-Com(基于统计数据库的维护信息系统2001)以及基于直接驱动的、用于内部喷丸强化的旋转喷头(2011年与Roxor Strahltechnik合作)。从那以后，全世界近200个抛喷丸强化、干/湿喷砂机器配有TBM控件，所有这些机器会继续受到支持，并继续根据需求改进。

　　RF-ID系统及自动校准装置满足了客户在节约时间、提高能源效率、摄像机集成、喷丸速度测量等领域的需求，成为日常业务。此外，尽管存在较高需求和复杂性，TBM仍具有“尽可能简单”的、易于使用的HMI。TBM的首席执行官Silvester Tribus将这个25年的里程碑视为展望抛喷丸强化和喷砂数字未来的帷幕。自动化的未来会是怎样的？

用于相同目标的不同名称

　　每天，媒体文章都会刊登很多关于IoT(物联网)、I40(产业4.0)、数字工厂、中国制造2025、抛射器程序、先锋行动等内容的文章。例如，在Google上搜索“产业4.0”会出现1.65亿个该结果。然而，如果您进一步观察，就会发现很多名为I40或IoT的不同类型的技术都已存在10年以上了，只是为了迎合当今的市场，给了它们新名字而已。这种现象的主要原因是该数字产业还没有需要的标准，在不同的国家，诸如VDI、ZVEI和OPC等组织正在从事这项任务(例如德国的参考模型行业4.0 "RAMI4.0")，它们的目标是为“数字工厂”获取系统结构和透明元模型。由于网络系统生产的横向和纵向一体化，这将会导致增值(例如通过云服务)，实现这些目标的首要步骤是开放的通信标准，例如IO-link(IEC 61131-9)。

仅仅是宣传阶段或革命吗？

　　笔者的个人观点是数字工厂是否流行不是问题 - 问题仅仅是“何时开始？”现在到未来十年内将会逐步实施数字化进程。也就是说，这更像演化，而非革命，因此，无需对此作出重大决策。此过程中的一些主要驱动力是：创新周期的缩短和灵活性及效率的增加。尽管如此，并非该领域所有新类型的技术都能够留存下来。，取决于它们增加的客户价值。

　　例如2011-2015年，西班牙的ITP(由工程组SENER和Rolls-Royce所有)很早就认可了数字工厂机遇，并建立了领先的PLM(产品生命周期管理)和MES(制造执行系统)。这显示了该公司的远见和抱负。

优势和疑虑

　　关于云系统和数字工厂，我们中很多人会问的问题是：机密数据为何应当储存在云中？需要将数据在线储存吗？组织将从数字工厂中获得什么好处？以下是一些典型回答：

通过模拟现实来缩短营销时间

　　模拟工具、离线编程的使用和利用数字双胞胎能够缩短更多复杂产品的创新周期(例如BLISKs – 叶片集成磁盘的加工和抛喷丸强化)。此外，这些加工方法将在几个领域代替传统加工，这一事实将影响MRO公司和部门的抛喷丸强化车间，它们可以现场将备件印制出来，而不需要在全球内运输，其中很多部件需要表面处理，例如后续抛喷丸强化。因此，这将会增加通用抛喷丸强化和喷砂机的需求，其通过使用不同介质和各种工艺参数为批量不同的部件处理带来了灵活性。此外，还需要不同品牌的机器人程序的可交换性，这可通过使用FAMOS等离线编程软件来实现。

使用AGV’s优化内部物流

　　AGV’s – 自动导引车是无人驾驶的叉车、运输车和其他物料搬运车辆。在正确的时间、正确的地点拥有正确的部件能够节约劳动力成本，并提高生产力，此外，将无需用于进一步生产的材料自动保存在库存中能够节约生产区域的空间。比起人工运输，使用AGV还能降低运输中的损坏风险。众所周知，航空和航天工业部件尤其昂贵，汉堡的Lufthansa Technik AG最近在其飞机MRO部门安装了此类AGV系统。

　　在内部物流领域，仍有很大潜力。TBM是Kollmorgen长期的经销商和合作伙伴，为其提供了“NDC解决方案”控件、AGV的硬件和软件解决方案以及内部物流过程的优化。这些控件可添加至现有车辆以及新设计的车辆中。

从反应到预见性维护

　　收集并分析生产及设备资料可产生更精确的预见性维护。例如，Siemens开发了状态监测系统(SIPLUS CMS)，其可分析振动信号，以发现变速箱损坏的任何早期信号，因此，可在设备产生故障之前订购备件，这极大增强了机器的可用性。作为Siemens Automation & Drives的经过认证的解决方案合作伙伴，TBM依赖于它的技术。

　　使用云服务也会改变机器的OEM的维护商业模式它通过使用自动OEM的私有云对自动化软件进行集中管理(例如版本管理和软件版本及许可证的分发)。这种虚拟化意味着它能够在世界上任何地方得到支持 - 软件可在局部现场独立使用。此外，现场服务工程师可立即收到用于维修移动设备(例如坚固的工业平板电脑)的所有相关图纸和手册。

安全考虑 – 连接至云

　　事实是，数字工厂只能通过云来使用，问题是它是私有云(在私有的内部服务器上自我维护)还是来自服务提供者的公共云。机器安全及能源效率是过去几年及以后的主要话题，安全将是其中一个优先考虑的问题。很显然，安全将成为接受航空航天和汽车产业中基于云的生态系统的关键因素之一。

　　众所周知，由于震网病毒的袭击，自动化设备的安全受到严重威胁。除了病毒感染导致停机或损坏机器和产品之外，最大的担忧是敏感数据的丢失。然而，网络连接并非是唯一的威胁，设备也可能受到U盘影响，例如，震网病毒席卷了整个网络，但在由供应商维护期间，伊朗核电厂的PLC受到USB/LAN感染。

　　因此，需要完全整合的安全概念，其始于网络安全的物理访问保护(例如军事方面的“纵深防御”)，丢失一条信息就像前门紧锁但相邻的窗户敞开一样。机器安全和安全之间的最大差异在于安全案例(危险)不像安全那样静止，它们会在机器寿命期间改变，这就意味着操作员和原始设备制造商有一个持续性的任务。在任何情况下只有预防策略是不够的，两个进一步的安全问题是：如果系统被篡改，是否可被识别？如果发生了这种情况，是否存在“B计划”？当今的黑客不再仅仅是计算机狂，他们是团伙犯罪组织甚至国外机密服务。

　　Intel、Microsoft和Siemens等领先的全球参与者正在合作建立“硬系统”。例如，Intel实施了数据交换层(DXL)，其允许设备在网络上共享事件(类似于RSS供应)，可实现设备之间的通信及合作，经过认证的安全组件(例如坚固的开关、防火墙、PLC-CPU’s、IPC’s)可被它们的“Achilles认证”识别。

其他挑战

　　生产和机器安全数据的垂直集成意味着处理“大数据”。然而，仅仅在云中的数据库中收集兆兆字节的数据没有意义，难点是筛选出相关的有价值的信息。同样，在IT行业十年的时间里，众所周知的是，“大数据”是使用“数据泵”在数据仓库中进行处理的，以便为控制和MIS系统集成所需的计数。结合几个机器中的数据也将能够从统计上预测故障。开发基于服务导向式架构(SOA)的智能算法是该领域的主要任务之一，信息的价值可通过现状和相关性进行估量。因此，IT领域的基本法律在自动化领域同样有效。

　　实施预先规定的要求将需要一代新的工程师。除了专家之外，还需要熟悉IT元模型和机械以及在生产、电气和机械工程方面技术熟练的的工程师。他们的背景资料会更加相互依赖，使他们整体具有广泛的知识。这就是当今大学的挑战，他们需要为“数字工厂工程”开发教育计划。当前，这种情况已被几所大学认可，例如澳大利亚的St. Pölten University of Applied Sciences在“生产技术和工艺的智能工程”领域起动了学士计划。

　　本文无法提及数字化制造的所有方面，还有很多领域，多得能够写本书。今后绝对是激动人心和具有挑战的数字化未来！

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