本文翻译自：The Future Landscape of Industrial Automation
原文作者：Qt Group产品营销主管Matteo Capelletti 当前，世界领先的工业制造商都在借助连接性、先进的2D和3D图形及人工智能，来提升生产效率、减少停机时间并增强自身竞争力。在近期举办的网络研讨会“探索充分实现工业自动化的未来前景”中，行业专家就驱动工业4.0革命的核心趋势展开了激烈讨论。在本篇博文中，我们将从更广阔的背景出发，将研讨会中的部分见解与Qt Group近期在该领域发布的成果进行结合，特别是我们在工业自动化领域最新推出的极具影响力的演示内容。
得益于不断增长的全球需求，以及最新数字进步所带来的机遇，第四次工业革命的重要特征就是大规模利用生产数据的同时，借助连接性、先进的图形和AI来提高生产效率并最大限度地提高质量。由于关键使能技术 (KET) 与多个领域存在交叉，因此其在提高工业流程的生产力和可扩展性，以及进一步开拓发展机遇中扮演着至关重要的角色。 数据
工业4.0，即物联网智能工厂时代，其特点是充分利用生产过程中各个阶段所产生的数据。由于来自机器、传感器及工人的数据十分庞大，想要对各类数据集进行解析、找到最重要的数据点并理解其间的依赖关系，就必须借助具有针对性的行动、团队和专业知识。 原始数据本身并没有经过处理，因此只有经过收集、解析和共享，才能深入了解生产过程，为制定决策提供依据。近段时间以来，数据科学、统计学和机器学习取得了巨大进展，并且由于能够发掘数据背后的意义并据此采取相应行动而受到了广泛追捧。与此同时，高性能图形和人工智能等新兴技术也可利用数据来提供信息、模拟生产过程，实现模型检测、特征提取和趋势预测等功能。 然而，相较于以上技术，还有一项关键使能技术功能更为强大，它不仅能够帮助工业制造业大规模地利用数据（包括数据可视化和数据智能），还能够充分释放数据本身的潜能。这就是我们接下来将要介绍的连接性。 连接性
在工业领域中，水平可扩展性是指借助相互间的通信和交互、数据的交换和解释来采取行动的一组参与者和设备；而垂直可扩展性是指对设备和生产的监控，包括在机器周围对现场的监控，以及远程监控，例如，远离车间的控制室及便携式设备等。广义上来说，连接性是在工业4.0中同时实现水平和垂直可扩展性的关键因素。 大家可以发现，大型组织及越来越多的中小型企业都在为生产设备连接传感器，来收集各个机器的性能、状态和制造质量等实时数据。得益于连接性，这些数据才可以跨设备交换（例如，机器间的自主交互），从而实现远离数据源的中心监控。 当前备受争议的IT/OT融合，其中就涉及到制造商在顶层和车间之间建立的数字连接：通过这种连接，可以对生产过程进行集中的监控、分析和控制，实现与物理机器的分离，并由此可对生产过程构建起全球性的整体视图，而不再局限于几个工厂或区域。 针对车间的实时控制不仅需要监控机器周围的生产数据，还需要借助多个数据源的数据聚合、历史分析、模拟及预测模型等。也就是说，远程SCADA系统及便携式设备必须具备这些高级的数据处理功能，这就涉及到下一个讨论话题。 图形
图形是Qt Group的核心主题。从展示聚合数据集的图表，到通过数字孪生和扩展现实进行的复杂模拟，可以看到图形用户界面正在重塑整个工业流程。Qt最先进的实时图形功能能够以2D的图表或图形对复杂数据实现可视化，以快速识别模式和趋势，并可创建沉浸式的3D体验。目前，后者已广泛应用于工业自动化领域来实现数字孪生，以测试和优化用于远程维护和培训的扩展现实环境、及用于实现精确可视化和分析的CAD模型等程序。 数字孪生能够帮助制造商在产品制造前识别出潜在问题并对产品进行改进，因此是机器设计乃至整个生产线设计的重要工具；此外，由于还可用于实时监控，识别产品退役后的改进，其在整个产品生命周期中也发挥着至关重要的支持作用。 零缺陷制造战略的目的是主动识别潜在缺陷。工业泵及滚动球磨机等资产一旦发生故障，就会带来巨大的生产损失，同时停机还会对整个生产链造成影响。建立基于数字孪生的预测性维护实践，可以帮助工业制造商预测问题，采取预防措施，并将影响降到最低。 人工智能
人工智能以数据为基础，因此能够发现隐藏在海量数据集中的模式，并揭示人类无法直接获取的意义和可能趋势。 作为工业自动化零缺陷制造战略的一部分，人工智能可以帮助制造商在潜在缺陷发生故障前就识别出该缺陷，并在缺陷影响生产质量前就采取纠正措施。 质量控制作为其中的常见用例，已在工业自动化演示中得到了实现。通过分析生产设备上传感器的数据，人工智能算法可以识别表示存在异常或潜在缺陷的模式。从而在损害进一步发生前，通过自动警报触发纠正措施。 此外，流程优化也是利用人工智能来识别生产线中的低效环节和生产瓶颈，以便制造商能够做出调整来提高产能。 总结
人工智能在工业领域存在大量用例，并且许多用例我们此前从未设想过。鉴于工业领域的发展速度十分迅猛，也许在不久的将来，人工智能很快会支持设计实际优化车间和最好的机器…… Qt正致力于研究如何通过人工智能根据用户提示生成图形用户界面，将设计转换为代码，当然还包括如何为开发人员日常的代码编写提供支持。 此外，我们在互联互通方面也有很多正在进行的工作。除了Qt框架中用于帮助Qt应用程序的关键对象保持同步的远程对象及接口框架等组件之外，我们还为OPC UA及MQTT等标准工业协议提供了支持，以便能够轻松集成非Qt技术。近期，我们还引入了更高级的抽象来简化基于Web服务的应用程序的创建过程。 在数据可视化方面，Qt技术作为商业智能工具的基础，过去几十年来一直在市场中遥遥领先。新发布的Qt Quick Graphs模块基于统一的框架对3D数据可视化功能和图标功能进行了结合，并在高性能的Qt Quick 3D Scene Graph中得到了实现。 
