章文俊

工业4.0趋势下的机器故障诊断，正在向更智能化的预防性维护系统发展：通过构建覆盖设备上各个部件的传感器与通讯网络，几乎所有电动、气动、液压、机械元件的状态数据都能得到实时监控，由此可结合机器学习与大数据分析，再结合日趋完善的故障处理知识库与决策系统，实现对机器异常状态的实时感知，预测出可能的故障隐患点，第一时间通知用户并提供最优化的维护方案。那么，这是否就意味着，经典的基于人的经验的故障诊断，今后就毫无用武之地了呢？

在工业4.0智能制造的探索中，伴随着生产力潜能进一步释放，机器的复杂度也在急剧上升。如果没有预防性维护等有效控制故障的手段，那么机器因功能异常而引发危险的概率可能会增加。如果没有完善的机器安全设计，由此导致人员工伤等安全生产事故的概率也可能会增加。

汽车制造作为目前自动化技术应用程度最密集与复杂度最高的领域之一，已经先于众多传统制造业率先进入工业3.X模式，现场层信息化与智能化的需求也越发强烈。融合了现场总线和以太网优势的PROFINET，作为工业4.0主干网，无疑是汽车制造步入智能制造的一把金钥匙。

工业4.0智能制造的愿景，对互联互通提出了更高要求：生产系统中的机器（包括子系统、设备组件、被加工的产品）全部智能地相互联网，不仅可以连续实时地交换数据及信息，而且可以自我决策并与其他系统/机器进行协同控制/生产。如此一来，机器就初步具备了思考能力，整个系统就可以真正做到智能，把各种执行器/传感器信号、复杂事件检测、独立的本地决策和逻辑/运动控制组合在一起。那么如何使这种智能制造机器的理念落地呢？我们不妨先从了解PROFINET智能设备I-Device的应用方案开始。