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2021年2月24日

IT 技术让设备具有看、说以及思考的能力

人物专访:Beckhoff Automation 总裁 Hans Beckhoff 及倍福奥地利分公司总经理 Armin Pehlivan

资料来源:x-technik IT & Medien GmbH,Fachmagazin x-technik-AUTOMATION,www.automation.at

作者:Fachmagazin x-technik-AUTOMATION,www.automation.at

我们生活的世界辽阔而多彩。对于企业家来说,挑战就是“简单地”抓住机遇,确定未来的技术并将其转化为解决方案。这也是 Hans Beckhoff 在过去的 40 年里一直坚持的基本原则。他的创新精神似乎永远无穷无尽。人类控制技术是他当前新想法的灵感来源之一,在接下来的采访中,你将会看到,他和 Armin Pehlivan 针对全新设备编程方法的独到见解。

Beckhoff 先生,您很早以前就已经关注 IT 领域。原因是什么?

Hans Beckhoff:IT 技术一直是推动半导体行业发展的动力之一。与此相反,工业电子产品的市场则相对较小。因此我们在 1985 年就决定将 IT 技术融入到我们的产品中。IT 技术与自动化技术的紧密结合从一开始就卓有成效。我们一直专注于基于 PC 的控制技术,因此始终拥有强大的处理器和先进的操作系统,并能够在此基础上创造出性能最佳的控制技术。

边缘计算对于倍福来说,无论是当时还是现在,都已经不是什么新鲜事?

Hans Beckhoff:没错,因为边缘计算机所需的功能早就融入在我们基于 PC 的控制技术中。换句话说,人们对边缘计算控制器需求的增加对我们来说非常有利。因为像我们的 C6015 等超紧凑型工业 PC 通常可被用作传统控制器的完美补充,用于实现边缘计算。

Armin Pehlivan:而且,除了我们的适合 DIN 导轨安装的小型嵌入式控制器之外,例如,EK9160 物联网总线耦合器也非常适合用作边缘控制设备。它是一款小体积、独立的控制器,可以将所有类型的数据(无论是数字量还是模拟量)传输至云端,在某些情况下,甚至可以进行数据预处理。此外,EK9160 的安装和配置也很简便,因此即便是对技术不太精通的人也可以用它来实现边缘计算。

在工业 4.0 的背景下,TwinCAT 云端工程平台甚至可以远程操作和维护分布在全球各地的控制系统。
在工业 4.0 的背景下,TwinCAT 云端工程平台甚至可以远程操作和维护分布在全球各地的控制系统。

倍福对未来发展 — 尤其是在语音(听/说)、视觉和机器学习(智能)方面,起到了怎样的示范作用?

Hans Beckhoff:大自然本身一直为我们提供丰富的学习资源。例如,人类的进化已经决定,除了少数例外,人类的运动是由中枢神经系统控制和调节的。因此,我们的大脑就像一台模块化的中央计算机,通过我们的神经系统访问整个身体内的封闭式过程映像。倍福的控制器也采用了类似设计:我们利用 EtherCAT 作为通信介质,将收集到的所有信号传输给控制器。而且,正如我们的大脑可以同时处理视觉、听觉或触觉等多种感官输入一样,我们的 TwinCAT 控制软件也可以借助合适的算法做到这一点。

Armin Pehlivan:在控制器性能方面,我们再次受益于 IT 领域的发展成就。基于 PC 的控制技术在硬件和软件方面都可以精确扩展。通过多核技术以及现在的众核技术,我们在理论上最多可以将所需的算力分配给 256 个内核,例如,传统工艺流程、测量技术、图像处理、人工智能或运动控制。当然,我们目前实际可提供的是 48 核控制器。

您认为 TwinCAT Speech 软件未来主要应用于哪些领域?

Hans Beckhoff:人类“通常”都是通过相互交谈的方式进行意见和观点的交流。从这个角度来看,语音输入和输出就是一种非常自然的人机交互界面,未来应用情景可期。目前,在我们正在奥地利实施的一个试点项目中,我们使用语音输入进行编程,Armin Pehlivan 将为您带来关于这个项目的第一手资料。

Armin Pehlivan:迄今为止,人们实现的大多数语音应用程序都仅限于单个命令:设备或系统只是简单地根据指令执行任务。或者相反,设备通过语音输出指示设备某处有故障。但 Beckhoff Automation 有一个更宏伟的目标:我们希望与设备进行适当的对话,双方都能提出和回答问题。

您能否介绍一下你们目前正在进行的语音项目相关的一些细节?

Armin Pehlivan:很抱歉,我不能透露细节,但我可以举一个简单的例子说明我们目前正在进行的工作。如果我们假设,我向另一个人发出“请买一升牛奶”的指令,那么我就会自动触发一串更大的行动链。这是因为,为了购买牛奶,得到指令的经办人必须离开家。他们必须知道哪些商店出售牛奶,在哪里可以找到这些商店。在去买牛奶的路上,他们必须遵守交通规则。在商店里,经办人必须与其他人互动,并排队结账。因此,执行这条“买牛奶”的指令已经涉及到后台的很多活动。而我们现在就是要用 TwinCAT Speech 来解决这类复杂的编程问题。未来,终端客户应该能够通过语音指令重新编程他们的设备。

Hans Beckhoff:因此我们可以假设,未来人们会使用头戴式耳机与设备进行通信。

您还设想到哪些未来应用场景?

Hans Beckhoff:机器视觉无疑也是当今社会最热门的话题之一。在这个方面,它与人类也有很多相似之处。我们的通用传感器相当于眼睛,帮助我们识别人和物体,评估距离,或检测碰撞风险。所有这一切也同样可以通过相机实现。因此,我们预计,随着传统传感器的重要性逐渐减弱,每台设备使用 10 到 30 台相机将在某一时刻变得很普遍。无论是哪种方式,我们都能通过 TwinCAT Vision 为这一应用场景做好准备,因为我们将图像处理视为我们控制技术的组成部分,而不是一项单独的技术功能。因此,我们能够以与 PLC 相同的运行速度进行图像处理评估。

XPlanar 平面磁悬浮产品输送系统:传输平面模块不仅可以排列成矩形表面,还可以根据具体的应用需求定制设计传输平面的布局。
XPlanar 平面磁悬浮产品输送系统:传输平面模块不仅可以排列成矩形表面,还可以根据具体的应用需求定制设计传输平面的布局。

倍福的下一个颠覆性技术将是什么?

Hans Beckhoff:我们在成立公司时就下定决心,每年都要推出新技术,每五到七年就为市场带来一次真正的技术变革。我们一直坚持这条路线,直到今天。我们以前推出的亮点产品包括基于 PC并集成软盘驱动器的设备控制器(1985 年),也是有史以来第一台配备 LCD 显示屏的紧凑型工业 PC,以及我们发明的总线端子模块,如今已经成为标准的自动化组件。遗憾的是,我们当时没有申请专利来保护我们的这个创意。1996 年,TwinCAT 问世,随后 EtherCAT 于 2003 年推出,目前已经成为一项全球工业通信标准。我们开发的 TwinSAFE 是一款基于软件的安全解决方案,是我们公司发展史上又一个技术里程碑。XTS 磁驱柔性输送系统和 XPlanar 平面磁悬浮输送系统这两款具有“变革”意义的创新产品一经推出就受到了广泛关注。由于我们现在能够创建任意形状的磁场,我们可以肯定:在未来几年里,我们会在驱动技术领域推出更多的创新产品和技术。

Armin Pehlivan:我们也能够预见到,创新解决方案在整个云计算领域拥有很大的潜力。我们在这方面已经有了一些解决方案,有一些尚处于规划阶段,还有一些已经实施。例如 TwinCAT 云端工程平台,它让用户能够通过互联网浏览器使用 TwinCAT。因此,用户不再需要将这款软件安装在自己的计算机上,即可访问现有的 TwinCAT 项目和 Runtime 产品。这对很多公司来说非常有发展前景,因为他们可以独立于自己的中央 IT,使用一套基于网络的自动化解决方案,而且这也是协同工作的理想选择。

机器学习将带领我们走向何方?

Hans Beckhoff:机器学习的基本思想是不再遵循传统的工程路线,即为特定任务设计解决方案,然后将这些解决方案转化为算法,而是能够从模型过程数据中学习所需要的算法。我们的 TF3800 TwinCAT 3 功能组件是一个用于训练好的经典机器学习算法的高性能执行组件,而 TF3810 TwinCAT 3 功能组件则用于训练好的神经网络。二者都是我们所熟知的推理机,作为软件产品提供给我们的客户使用。从 PLC 的角度来看,它们都是实现人工智能算法的功能组件。算法或神经网络在 PyTorch、TensorFlow 或 MATLAB® 等成熟的机器学习框架中进行训练。训练好的信息作为描述文件加载到推理机中。它们支持标准化的开放式神经网络交换(ONNX)格式,实现自动化和数据科学的无缝融合。因此,社区中可用的训练程序可以用来训练算法,并在我们的控制器中实施。

Armin Pehlivan:这样就形成了一个永久循环。我们在机器上收集数据,将数据整合到训练软件中,然后在推理机中执行训练软件的结果。以锯床为例,可以因此针对三个本质上很难用算法关联起来的数值进行训练,从而获得有关锯片锋利度的可靠状态信息。

Hans Beckhoff:将多个传感器数据合并为一个通用的上位信号,通常非常适合于机器学习和神经网络。我们也在自己的产品中使用了这项技术。例如,XPlanar 支持任意数量的神经网络。机器学习是一项跨学科技术,不仅能够应用于技术领域,还可应用于社会的各个领域。

界限在哪里?某一天一切都会自行控制吗?

Hans Beckhoff:如果说第一次工业革命的成功被视为提升了肌肉力量,那么人工智能就可以被视为提升了思维能力。尽管现在使用机器帮助我们完成各项任务已经是司空见惯的事,但很多人并不愿意放弃思考和决策的权力。我们作为人类,完全无需担心我们会变得“无用”,毕竟自动化技术本身就强调人性化。产品和解决方案的提供者和使用者之间需要建立良好的对话基础,才能实现复杂的任务。让我感到高兴的是,倍福奥地利团队一直非常擅长于赢取得众多客户的信任。他们还经常参与激动人心的项目,因为奥地利客户比德国客户更愿意接受“疯狂的新想法”。Armin Pehlivan 刚才介绍了使用语音输入进行编程的方法,这就是最好的例子。