工业自动化行业正在经历一场天翻地覆的变革。多年来我一直在写关于工业自动化系统架构即将到来的变革，如今我们终于看到演变开始发生。革命性新概念和技术的应用，包括物联网（IoT）、传感器发展、嵌入式控制器和其他技术改进，正在迅速推动这一演变。
5年前，我撰写了一篇文章《简化自动化系统层次》，该文章讨论了工业自动化架构中即将发生的变化，由于系统概念和技术进步的急剧增长和大量涌入，这些变化随后便开始萌芽。该文章进一步讨论了普杜（Purdue）五层架构模型的即将崩塌，这种模式已经反映在大多数传统工业的自动化系统配置中。最新的自动化创新使用户能够创建更灵敏的系统架构，这不仅提高了其可靠性和性能，而且降低了软件维护的成本。每次创新都为系统架构增加了更多的构建模块，并在工业自动化中产生近乎指数的创新。本文将进一步讨论这些不断变化的系统架构的结果，以及其他一些描述了此类变化带来的产品和发展的文章。这种演变对用户有何意义？
现有系统将慢慢消失
这不是个一蹴而就的过程。只要安装的系统还能生产，它们肯定会被保留。诸如大型计算机和小型计算机等财务上可行的投资，只要依然灵敏就会被保留。然而，作为增加功能和价值的附件，更新的创新肯定有助于扩展和改进这些系统。出于各种原因，在将把自己的版本投入市场前，许多成熟的供应商都普遍认为新技术附件没有吸引力。通过传统供应商对用电脑和基于Windows的软件替换专用HMI硬件和软件的抵制，我们最近也看到了这种趋势。
缩短生命周期曲线
如果能够增加价值并降低持续的购置成本，新技术的大量涌入也可以显著缩短现有系统的生命周期曲线。当达到这个临界点时，它将加速新技术的采用，并缩短现有安装方案的生命周期。计算产业又一次提供了一个可行的例子。企业计算的旧模型需要程序员根据用户需求报告和分析编写计算机代码，这是一个劳动密集型并且耗费时间长的过程。使用电子表格在电脑上执行分析的终端用户能够大大降低完成这些任务的成本，同时还可提供即时可操作的结果。这种为商界降低时间和金钱成本所带来的影响，标志着大型数据处理部门的终结。你甚至可以在自己家找到一个突出的例子。鉴于由当今智能手机摄像头技术和即时共享能力所带来的的方便，有多少人不再使用相机？
大数据、分析、边缘计算和雾计算
大数据和分析已成为改善离散制造和加工厂运营的最大潜力领域之一。然而，这些技术还需要新的计算模型。
服务器
应用不需要与工厂运营实时同步，可以存在于现场服务器和/或云服务中，提供新的操作警报和预测性维护。此功能可轻松实现现有系统的增值。
边缘计算和雾计算
在通过大数据和分析的应用，为运行实时同步的离散制造和加工厂挖掘其在效率和盈利能力方面的潜在收益方面，我们才刚刚起步。该应用通过在传感器和执行器处使用边缘计算得以被实现，以便执行实时分析并做出改变操作参数的决定。这些架构的另一个构建模块是雾计算，它处于边缘设备和云之间。雾计算旨在使大数据和分析的高性能应用更接近边缘。如今，这些功能开始在更新、更强大的工业控制器和电脑中实施，并在更恶劣的应用环境中提供更进一步的操作报警。这只有凭借高性能嵌入式计算和低成本高速通信才能成为可能。
万物通信
新的工业自动化架构使边缘设备能够与层次结构中的任意级别层通信。在边缘的传感器和控制器能够使用适当的方法和协议直接向所有级别层传送信息。然而，现今的多级分层计算模型仍然需要现场数据，在到达企业和远程专家之前，通过多个计算机和中间件软件层。这构建了复杂脆弱的架构，该架构可以导致成本、风险、持续配置控制和生命周期投资的显著增加。相反，新的分布式模型使计算达到使用点，显著降低生命周期成本，简化系统架构。
整体与适应性制造
工业4.0和相关举措创造了整体和适应性制造，为工业自动化系统提供了合乎逻辑的下一步，以实现更具响应性和更高效的生产。
组织竞争力处于险境
未研究和利用适当颠覆性创新的公司可能会停滞不前，并被更先进的竞争对手超越。相反，利用颠覆性创新的公司正将成为行业领导者并将此设为自己的目标。有许多以往的例子见证了人们和公司冒险使用创新的思维和技术，不仅彻底改革了他们的公司，而且改革了整个行业。这些例子包括：
Henry Ford——福特以世界上第一条流水装配线主导了早期汽车产业。
Andrew Carnegie——使用包括Bessemer工艺和创新材料处理系统在内的技术，更高效地生产钢材。
联邦快递——利用条形码和计算机技术实现了巨大的发展。
顾问小组
这不是一件容易的事。需要由自动化专业人员组成顾问小组，研究并了解新技术，以确定是否可以有效地利用这些技术来改善公司的业绩。
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