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6）智能控制
智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式，是控制理论发展的高级阶段，主要用来解决用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。智能控制以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础，扩展了相关的理论和技术，比如模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论，以及自适应控制、自组织控制和自学习控制等技术。
传统的控制建立在确定的模型基础上，而智能控制主要是解决具有高度复杂与不确定性以及控制性能要求很高的问题，近几十年智能控制得到了快速发展[7]。其中，模糊控制鲁棒性比较好，抗干扰能力比较强，无须建立精确数学模型，已经成功应用在水泥、乙烯、食品加工等过程控制领域；神经网络控制具有自组织、自适应、自学习和较强的非线性函数逼近能力，拥有强大的容错能力，已广泛应用在化工过程控制中，但是神经网络结构和节点数目选取问题往往通过经验试凑得到。近年来，将神经网络、模糊系统、预测控制、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，也将为解决工业生产过程复杂的控制问题提供可能。
7）自动化系统集成
随着工业装置的大型化、连续化、高参数化，对自动化产品的要求不断提高。为了达到工业设备的安全启/停、稳定运行、优化操作、故障处理、低碳经济等要求，必须把不同厂家生产的各种仪器仪表产品和系统等无缝集成为一个协调的信息系统。自动化系统集成技术即是处理这些仪器仪表产品、系统之间的数据传递、信息共享、协调操作等以满足用户的要求则成为一项十分重要的技术。系统集成是在系统工程科学方法的指导下，根据用户需求，优选各种技术和产品，将各个分离的子系统连接成为一个完整、可靠、经济和有效的整体，并使之能彼此协调工作，发挥整体效益，达到整体性能优异。
当前，自动化系统集成业务通常分布在自动化基础较好的行业，比如汽车、电子、金属加工、物流等技术要求高、自动化程度高的行业，但随着上述行业竞争加剧和市场逐步饱和，需求行业正在向自动化程度较低的行业延伸。同时，随着工业以太网等通信网络技术的发展，自动化系统集成技术摆脱了局部自动化的限制，开始朝着车间级、厂级的方向发展，需要能够提供智能工厂/智能制造整体解决方案。
8）人工智能
人工智能技术对工业自动化控制领域的发展起到了里程碑式的推动作用。视觉系统已应用于质量检查、零件识别、机器人制导、工件输送流动的机器控制等，比如3D相机对产品表面进行多角度拍照，实现字符检测、瓶盖检测、电路板检测、钢板表面缺陷检测，提高检测准确度和效率。另外，市场上推出了加装在PLC控制机架的人工智能模块，将云端的数据挖掘、分析预测直接前移至PLC端，拓展对运行数据的采集存储、挖掘处理和分析预测功能，帮助实现设备的数据异常检测，提高预警，减少非计划停机。
9）云和边缘
云是将所有数据汇总到云端的数据中心，并在数据中心完成计算。边缘技术是指靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开发平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。边缘技术，主要是围绕边缘计算标准与基准、边缘计算开发框架与工具包、轻量级库与算法、微型操作系统和虚拟化等多方面深入发展。与云端不同的是，在边缘技术更强调边缘，即“端”所在的物理区域。在这个区域，若能够为“端”就近提供网络、计算、存储等资源，则实时性业务需求将更容易得到满足，这是边缘计算的优势。云和边缘技术是物联网技术的有效补充。
10）工业自动化开放平台
为了实现IT/OT的深度融合，“开放”正成为工业自动化领域的重要趋势。目前，不少工业自动化主流厂商尝试推出开放式自动化平台。比如施耐德电气在2020年发布了以软件为中心的全新EcoStruxure开放自动化平台（EcoStruxure™ Automation Expert），该平台以IEC61499为核心，通过软件硬件解耦，推动工业自动化领域的“即插即生产”；博世力士乐向中国市场推出了ctrlX AUTOMATION自动化平台，跨越了机器控制系统、IT和物联网之间的传统界限，在软件开发上采用开放式软件架构，用户可自由选择编程语言和应用技术；台达的思图平台DIAStudio支持快速完成对台达自动化产品（如PLC、HMI、伺服、变频器等）的选型、参数设定、联网调试等操作，缩短系统配置时间，提高设计便捷性。
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文章来源：智造苑