工业4.0和基于平台的测试方法

Chandran Nair是National Instruments亚太区副总裁，该公司提供自动化测试系统和虚拟仪器软件。在最近举行的国家仪器技术研讨会上，NAIR在接受采访时解释了工业4.0的愿景将如何改变电子制造业。他解释了推动制造过程演变的关键技术推动因素，以及基于平台的方法如何帮助改进测试和测量。

拉斯马里亚斯：工业4.0如何将电子制造工艺提升到下一个水平？

Chandran Nair:工业4.0是一个广泛使用的术语，人们对此有不同的看法。但工业4.0中的一个共同主题是，至少，它将有助于资产管理，因为人们将能够构建在工厂车间相互通信的机器。它将有助于提高利用率和预测性维护，从而减少停机时间、提高效率和减少浪费。在下一个层次上，它将是与企业的连接，这将使数据分析、与IT系统的更高层次集成、运营技术和信息技术的融合以及人们能够获得有关生产力等方面的实时信息。您甚至可以考虑根据客户需求定制产品。

拉斯马里亚斯：工业4.0愿景的关键技术推动因素是什么？

NAir：每一级都将真正拥有智能机器，它们可以相互通信并与企业通信。它的动力来自于处理能力的增强、使用异构处理系统的能力、系统级软件能够与需要数据的多个处理系统进行对话的能力，以及最终基于所有这些数据进行分析和提供见解的能力。收集的。

拉斯马里亚斯：你看到制造商正在采用这些技术吗？如果还没有，还有什么挑战？

奈尔：我认为快速采用的地方是高价值系统，比如航空航天系统。例如，制造高精度涡轮机的人，在将制造业整合到IT水平以进行预测性维护方面，他们已经迈出了一步。这似乎是随着规模经济的发生而发生的，人们确切地了解如何使用这些智能机器、智能设备、连接到云端和进行分析的能力，以及拥有能够提供洞察力的人工智能（AI）算法。随着这种情况的发生越来越多，我可以看到收养也在顺流而下。

拉斯马里亚斯：工业4.0涉及自动化、连接和数据。

NAir：是的，与传感器的连接，不仅仅是处理单元之间的连接。还有一件事我想补充：这也是在边缘进行数据缩减的能力，靠近传感器所在的位置。

拉斯马里亚斯：国家仪器是从哪里来帮助制造业4.0之旅的？

NAIR：国家仪器进入测试端，提供数据管理能力，并将这些数据管理集成到企业级。我们在预测性维护方面也做了大量的工作。我们也在帮助公司进行验证和测试，因为所有收集的数据都可以输入人工智能盒，如果你愿意，在那里会有分析来实现这些人工智能，并让人们更好地了解如何进行预测性维护、更好地利用等。因此，国家仪器的引入是共享我们的平台专业知识，并利用我们客户和合作伙伴的专业知识，帮助公司从他们收集的大量数据中获得洞察力。

拉斯马里亚斯：现在，设备制造商正在他们的系统中开发某种人工智能技术或机器学习。你为什么这么认为？

奈尔：计算机编程不是仅仅基于计算机将要执行的一组代码，它仅限于指令，而是给出计算机发生的事情是数据被输入，模型是基于这些数据创建的，这样计算机就可以根据输入的各种数据和场景做出决定。.它用于理解自动车辆在不同条件下的反应。基本上，通过获取这些大量的输入并围绕它们创建场景，计算机学习如何根据实时信息创建决策。

当涉及到制造方面时，可能是人们根据输入理解需要什么样的测试需求来增加的地方，例如，产量。在生产方面，它可以决定产品生产时的产量条件，以及如何提高产量。这些都是机器学习和人工智能的用例。此外，生产线中使用的机器人将越来越多地学习如何与人类一起工作，从而能够不断优化。因为，事实上，未来不仅仅是纯粹的机器人生产线，而是机器人如何与人类一起提高效率，因为有些事情只有人类才能做到。

拉斯马里亚斯：许多制造商的生产线都有传统的系统。他们如何在仍能利用现有系统的同时过渡到智能制造模式？

奈尔：过渡是正确的词。这是进化，而不是革命。我之所以这么说，是因为你不会丢掉价值数百万美元的设备，而这些设备是你已经投资的，尤其是如果它运行良好的话。因此，现有的机器将变得更智能。怎样？您可以添加一些传感器，以便这些机器在制造过程中增加数据输入量。然后，这些信息就可以向上传递，这样您就有了智能制造，并且可以部分扩展。当你进入新的生产线时，你可以引进新的设备。现有的产品线可以根据您的需求，通过添加功能，使其更智能化，这些功能可以通过像国家仪器这样的人使用多供应商系统来添加。

拉斯马里亚斯：测试和测量行业的未来是什么样子的？

NAIR：当然，对于测试和测量市场，使用FPGA进行越来越复杂的测试的能力将继续。能够进行机器学习，从而缩短测试时间，并且可以继续优化测试；能够与云集成，以便人们可以在云上进行这些分析并获得它们，特别是对于拥有多个生产站点的大型公司。其中一个主要问题是，随着测试系统和控制系统变得越来越复杂，越来越多地通过软件进行控制和监控，对资产的配置和远程管理的需求将增加，以便制造商能够从中心站进行更新。