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从最终用户角度讨论PLC发展方向

信息时间:2017-07-14 信息来源:

      在这里,我们不再去讨论PLC的可靠性、稳定性、功能的多样性等事情。因为这些事情,从目前的技术环境来看,是PLC必须具备的特性。我们试着从最终用户的角度去讨论PLC的发展方向。

      最终用户到底需要些什么呢?我们来看看工业现实中哪些看似解决,却又未能解决的问题:

      一、工业控制是不是适应所有环境?

      现实中,有很多的代加工厂,他们的工艺是根据用户的订单确定的,工艺的变动几率很大,这样的控制任务如何实现?当然,我们可以组建一支自动化控制队伍,随时应对变化的工艺。那么按照现在的技术环境,需要多少时间完成一个中等规模的控制任务呢?是几个星期?还是几个月?显然,这不是用户需要的控制系统。更何况对于一般的企业,维护、组建这样一支队伍并非易事。

      二、控制系统对编程人员的依赖问题

      用户的控制系统不是手机,坏了可以扔掉重新买一部。那么坏了怎么办?工艺需要升级了怎么办?当然去找你的控制系统组装商。在激烈的市场竞争中,你的组装商可能已经不存在了,或者,给你编程的人员已经辞职了。站在用户角度,这是制约控制系统应用最严重的心病。

      三、用户工艺的保密性问题

      有人说,我们签有保密协议,可以解决这一问题。然而,现实的环境是很多的大公司都不能解决这一问题。

      在人们热烈讨论工业4.0、中国制造2025的时候,我却在思考算盘与计算器的问题,目前工业控制是处于算盘时代呢?还是处于计算器时代?我想,在算盘时代因为没有计算器,算盘一定是这样描述自己:

      1、我制作简单,成本低

      2、我可靠性高,稳定性强

      3、我功能强大,可以做加减乘除

      4、我有一套规则,勤学多练习就会

      这样的描述在算盘时代是不是很有道理?它的问题是:就算是一道中等算题,就够算盘师忙的。而计算器则不一样,不过是按几个键的事。我们的PLC更像谁?是不是更像算盘?因此,“柔性制造”的提出,是不是应先把算盘进化成计算器?

      在控制领域,有很多的标准、规则,没有规矩不成方圆,标准、规则可以规范行为,自然是个好东西。然而,事物的发展总要求变化这些规则,因为,人们总希望用户工艺的实现就像打一个电话那样简单。现有的规则显然不能提供这样的需求。

      然而,目前讨论得最多的是:是基于PC的PLC好,还是基于嵌入式的PLC好;是基于传统总线协议的好,还是基于以太网的好;是你家的以太网协议好,还是我家的以太网协议好;是东家的PLC好,还是西家的PLC好……百思不得其解是:好像“柔性制造”就是通讯协议上的事,其它的都是小事。于是一些协议设计得很复杂,恨不

      得干完所有的事。我却认为最好的通讯协议应该设计得像人民币,人民币只说了三个事情:1、出自哪里、面值多少、防伪标识。人民币交换劳动;2、通讯协议交换数据,而一些协议出于应用的考虑,把“财政部”的事干了;3、为了防止人民币用于犯罪,把“公安部”的事也干了。这是值得思考的事情。简单、可靠、易于应用就是好协议。

      一个计算器的实现难度大?还是一个用户工艺控制实现难度大?我想,一定是计算器的实现难度大。那么,为什么PLC的应用比计算器难得多?那是由于我们无法预先知道用户工艺,也就无法预先定制。我们只能通过现场一对一的编程模式,实现这种定制,于是出现了我们目前的控制模式,好像也是唯一的模式。

      要把算盘进化成计算器,需要做的第一件事是系统资源的透明化,也就是不论是任何总线上的开关、指示灯、仪器、仪表、设备,还是PLC上的开关、指示灯、仪器、仪表、设备,系统应无区别交换数据。你可以进行一些简单设置,但数据的交换是自适应用户免编程的,这看上去有点难,好在我们实现了它。

      显然,只有系统资源的透明化是远远不够的。我们得有一个先进的用户工艺驱动模型。它不是说的怎样去给PLC编程,而是说的一个设备怎样利用系统资源去完成用户需要的一个工艺点。这与现有的控制模型是颠倒的,现有的控制模型是通过PLC的编程实现了这个工艺点,而新的模型是你给我实现工艺点的条件,如何去给PLC编程,SCADA如何去监控、获取上层软件需要的数据,不是我的事,系统应自动完成。

      数据驱动在PLC中是一个新的慨念,它不是指的一个功能的多重背景数据块,而是让数据具备自动寻址的能力。这个能力是在模型中定义的。借助这一慨念,系统功能得以重大突破,比如:

      1、动态配方。

      配方的记录在运行中可由工艺自动调配,配方的元素可由工艺当时的情形进行动态自动取值,你应该感知到这意味着什么,这意味着“柔性制造”在控制底层的实现,迈出了真正意义上的一步!

      2、运动配方

      运动控制目前是一个如火如荼的话题,典型的是工业机器人。工业机器人大多是同步完成一组规划的动作,运动配方能够根据工艺的需求动态调用不同的动作组,配合用户工艺。当然,你可以将动态配方运用其中,完成更为复杂的需

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