要實現工業4.0及自我調整裝配線的愿景，有賴于電源的效能。本文將就配電、電源品質和監控等方面講解如何構成未來智能工廠的基礎。

在傳統的裝配生產線中，當發現產品缺陷時，檢查員會按下紅色的緊急按鈕，工程師和管理人員沖進去找到生產線中的問題，然后排除故障，這使得整個生產暫停一段不確定的時間。每一次延誤都有可能導致成本增加和延誤生產時間。

工業4.0的一個關鍵目標是實施自我監控的裝配線，自動進行檢查和校正，避免因為生產延遲而造成重大損失。

在這種場景中，視覺系統可以在沒有人直接參與的情況下識別質量問題。機器學習(ML)模塊實時分析視覺數據，計算機器調整參數并校正生產線上下一個產品的生產過程。

未來，這種工業“自動校正”功能可能具有多種形式。經過訓練后，用于面部識別的相同復雜機器學習可以用來發現3D打印部件中各個層次的缺陷。激光掃描和測量可以檢測出未對準的部件。隨著現有的機器人或協作機器人、自動化工廠車輛(AFV)或工業物聯網(IIoT)設備引入附加的硬件，自我校正功能可以逐步發展演進。

未來前景是不再需要在人工按下暫停鍵，這極具商業吸引力。在全自動化工廠中，生產時間的可預測性變得更高，成本超支和進度落后的風險更小。人為錯誤的風險也得以降低。AI可能很快就能根據自己的規則優化質量，遠遠超越人工檢查的限制。

實現真正智能工廠的所有工作都有一個共同點：需要新的電源基礎設施。

配電

智能工廠為執行生產任務的大型機械設備和全新的廣泛信息網絡帶來了更高的電源需求。這一通信和控制層包括布線和設備，如攝像頭、傳感器、致動器和控制單元。自校正裝配線還可能需要一系列電氣升級，例如變壓器、開關電源和配電板，以應付額外的負載。

理想的智能工廠信號和電源組件將要具備堅固性以耐受工廠地面的環境，還要具備出色的速度和可靠性以滿足數據中心基礎設施的要求。

美國安全檢定實驗室(UL)和美國國家防火協會(NFPA)等行業標準組織已經預見到這些需求和其他即將涌現的問題。例如，地面上的用電設備越多，就會引入更多可能干擾機器性能的頻率。這意味著伺服電機中的敏感電子設備特別容易受到環境中附近設備的干擾。

電源質量

數據中心經常采取額外的措施來確保電源質量，前瞻性的工業設施也要仿效，從而生成更平穩、更可靠的電流。

更加重視電源質量的智能工廠可能會采用新型組件。例如，采用電容組來消除供電線中的波動。在需要用電的設備方面，變頻驅動器為機器人電機提供了更柔和的啟動。這些電機驅動器在幾秒鐘內均勻地逐漸提高電源消耗，而不是在加速時突然一下子密集地消耗電源。

如果發展目標是無中斷的裝配線，那么通信、控制線和數據處理必須保持正常運行。正如數據中心的常見情況，關鍵計算單元可以各自具有自己的專用電池備份。

除了電池之外，工廠和數據中心也通過整合現場供電設備來抵御電力下降的影響。

隨著人工智能驅動的自我糾正能力受到重用，工廠電源管理人員將會做出更多的決策。何時切換電源將只是其中之一。幸運的是，人工智能驅動的數據分析為工廠提供了其他功能；增強的監控和管理電源能力。參與Molex莫仕電源行業調研的800多名設計工程師將歡迎這項功能。當問及設計或實施電源系統的主要優先事項時，他們的答案是提高能源效率(74%)、降低成本(64%)和加強電源系統狀態監控(53%)。

電源監控

實時人工智能驅動的診斷功能不僅僅用于糾正產品缺陷，未來的智能工廠將受益于能夠在整個操作過程中跟蹤電壓和電流水平的控制系統。

通過監控每項消耗電源的生產活動，管理人員可以防止總體電源使用量超過物理或合規限制，并根據以前的數據預測生產活動的電源需求。

電源診斷工具可讓管理人員延長正常運行時間，并在可預測的過渡期間安排預防性維護。通過更高分辨率的功耗視圖，運營管理人員可以了解如何在可用電源有限的情況下增加更多的生產活動。

實時電源監控還可以實現更好的負載平衡、減少傳輸損耗，從而提高配電系統的彈性和靈活性。

更多數據意味著更多電源

在Molex莫仕針對電源系統工程專業人員的調研中，工業應用面臨的頭號挑戰是電源管理，在工業領域中超過三分之一的工程師和管理人員提到了這一點。電源管理同樣是數據中心專業人員面臨的最大挑戰，占比幾乎相同：達到百分之四十。

未來工廠自動化、數據分析和先進技術的融合，為電源管理帶來了一系列獨特的挑戰，同時也為實現全新的自動化和控制水平帶來了機遇。

制造商必須應對與EMI相關的風險，特別是在日益依賴智能工具的情況下。采用視覺系統助力的自調整裝配線提供了更高的精度、質量和生產率。電源基礎設施采用實時AI驅動診斷，工廠能夠優化運營并確保合規性，同時減少停機時間。

隨著未來工廠不斷演進成形，為了要在制造流程中建立全新的效率、生產力和創新水平，利用數據的力量是至關重要的。

審核編輯：湯梓紅