智能技术在社会制造业中的应用5种工业通讯协议的实践
在今天的制造业中，如何将普通的生产工厂转变为真正的智能工厂，是一个备受关注的话题。大量生产过程中的数据被积累，但只有少数能够发挥实际价值，这导致了数据资源的大量浪费。因此，如何有效利用这些数据，以提高生产效率和降低成本，对于每个制造业管理者来说都是一个重要的问题。
为了实现这一目标，许多供应商提出了智能工厂解决方案。不过，在众多提到智能工厂的情况下，只有少数能够真正实现智能化。这是基于笔者多年在制造业中获得的工业机理模型经验以及在智能技术领域的一些实践而得出的结论。
首先，我们需要理解人工智能、云计算、大数据和物联网之间的关系。这些术语经常被提及，但很多人对它们之间关系模糊不清。在这里，我们采用通俗易懂的方式来解释它们间的联系。
人工智能通常指的是以CNN卷积神经网络为代表的人类算法应用，如图像识别、语音交互等。而云计算本质上是一种资源到架构全面弹性的分布式计算系统，它可以帮助处理海量任务而不会造成服务器崩溃。大数据则指的是海量复杂相关性强的大型结构化或非结构化数据集，而物联网通过网络协议连接各种设备，使其成为信息传递源泉。
我们可以用比喻来描述他们间关系：物联网和互联网就像是成长环境，而大数据就是收获知识；云计算则如同大脑，将知识进行快速高效迭代训练，使之成为一方高人的智慧库。而选择合适的人工智能模型，就好比根据学习目标选择合适老师，让学生能更快地成长。
接着，我们探讨了不同类型的大型工业通讯协议及其应用场景，以及它们如何与现有的MES系统相结合，以实现更高效、更加精确的地面层级监控和控制。最后，通过分析当前市场上的主要通信协议（如PROFIBUS, EtherNet/IP, Modbus TCP, MQTT, OPC UA等），我们发现每一种都有其特定的优势，并且能够满足不同的需求，从而推动着行业向前发展。