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而今，人人都在谈论工业4.0，新趋势风起云涌，物联网和大数据、机器学习、人工智能、更先进的机器人、增强现实、网络安全……作为实现智能制造的重要途径，工业4.0对制造业的重要性不言而喻，在生产力、效率和安全性、灵活性、分析能力等方面，工业4.0无疑将为主要参与者带来极大的价值链优化和可观的收益。 但顾虑的声音同样不少。比如有人说，中国的企业更多解决的是生存的问题，还不是发展的问题，生存过程中面临同质化的竞争，如何使产品有差异化优势？同时工业4.0固然提升了灵活性、生产效率，也伴随着庞大的投资，当前是一个好的投资时间节点吗？工业4.0怎么落地、什么时候落地？ 正如在近日举行的第八届eevia年度中国ict媒体论坛暨2019产业和技术展望研讨会上，adi亚太区工业自动化行业市场部经理于常涛指出，工业4.0带来愈渐强大的分析能力以及生产效率、安全性极速提升的同时，其典型困境也随之而来，其中包括实现工业4.0的路径和时间表不明确；许多正在发挥作用的业务基础因素带来不确定性；不能进行可能过时的投资；另外如果客户没有准备好，你也不能走得太快。但他也认为，先行者会有极大的优势。adi亚太区工业自动化行业市场部经理于常涛 但很显然，工业4.0已经不仅是一个畅想或者愿景了。一众产业链上下游企业正积极地推动和引领着工业4.0的加速落地，这其中就包括adi。 不妨先看看adi的一组企业画像：
成立于1965年，总部位于马萨诸塞州诺伍德，是标普500指数和纳斯达克100指数成份股；
全球员工约15,000人，业务遍及20多个国家和地区；
在全球有45个设计中心，产品种类超45,000；
客户超125,000家，2018年总营收62亿美元，其中工业终端市场营收达31亿美元，占总营收一半。
不难看出，工业领域是adi的核心市场。“得益于工业4.0带来的新的市场需求和新的技术导向，adi的机会整整翻了一倍都不止。”于常涛透露说。 作为全球领先的半导体方案提供商，adi推出了一系列加速工业4.0应用落地战略，提供了从前端的检测、各种传感器，到后端的测量、技术、参考、adc、再到数据解析等产品及解决方案，帮助客户尽早达成工业4.0的愿景。 “围绕实际工厂的应用场景，adi的独到的方案已经涵盖了各个环节。”在于常涛的演讲中，他通过更快、更智能、更安全的工业自动化方案介绍，阐述了adi的底层创新技术如何赋能加速机器人集成、加速软件可配置系统、加速系统级安全、加速边缘到云连接、加速设备健康监测等工业4.0应用落地场景。 以目前在智能工厂中应用最广的机器人为例，传统机器人的关键技术大多只涵盖了运动控制、软硬件基础以及功能安全三个方面，但更先进更智能化的工业机器人要求更高。“比如机器人的各关节，我们一定要检测它当前的角度，看看在大负载情况下，机器手臂本身的抖动情况，同时机器人在工作过程当中，特别是协作机器人，需要跟工作人员紧密配合的时候一定不能伤到人，这涉及到若干传感器的技术。同时机器人作为工厂的一分子，它也需要把参数上传到云端。”于常涛举例道。 对此，adi利用自身深厚而广泛的运动控制系统级知识，再结合不同的传感模式，提供了精确、同步的控制和通信解决方案，大大提高机器人生产力。这其中传感、tof、电源、连接、信号处理及安全技术等，几乎涵盖了adi在工业领域的所有核心技术。 控制系统作为工厂自动化系统的重要组成部分，拥有大量的模拟和数字输入输出i/o接口，不过一旦客户需要扩展或者设备损坏，将耗费大量的时间和成本，并造成计划外停机时间，影响生产。adi为此推出了一项独创性产品——软件定义i/o。这款产品的每个通道都可以任意地定义为数字量的输入输出，或者模拟量的输入输出，每一个i/o实现软件可配置，降低产品的复杂性，现场施工人员只需要清楚地标明接口的数字型模拟型，正确地连接信号的正负，再结合现场的实施结构，即可通过软件的方式把系统完整地运行起来，极大节省现场工程安装的难度和成本。 工业网络无疑是当今产业的热点，更是与工业4.0的落地息息相关。但工业网络标准众多，不同设备和系统之间的兼容性是个问题。针对这一难题，于常涛详细介绍了adi推出的工业以太网技术。“adi产品可以用单一一颗芯片支持现在主流的工业以太网的协议。大家可以想象一下，一个单一的硬件平台，通过调用或者编写部分的软件方式，你就可以直接实施不同的工业以太网协议。”不仅如此，作为下一代的延续，于常涛透露，adi将在今年底推出支持千兆网络的tsn（时间敏感网络）芯片，解决工业网络中的延时问题和优先级问题。此外，在运动控制方面，adi基于arm/dsp的ethercat从站方案，为客户的高性能运控系统，提供了实时工业以太网的解决方案。 机器健康监测是一个典型的工业4.0落地实践，精确、实时的机器健康监测可以实现预测性维护，大大减少停机时间和维护成本，正被越来越多的客户所接受。于常涛表示，在推动设备健康监测方面，adi的低延迟、基于条件的监测工具(cbm)将精确感知与嵌入式算法结合起来，以最少的额外处理手段进行实时监测，以极其可靠的实时数据和通信来防止生产中断、提高安全性、提高吞吐量和降低成本。 当然，adi在推动工
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