和利时系统架构师，OPC基金会（中国）技术专家

作者

丁焱：和利时系统架构师，OPC基金会（中国）技术专家

前言

自动化是在 1960 年代和 1970 年代推广并一直发展到今天的技术和工业系统。在实践过程中，业内人士不断总结自动化的特点，并从不同的角度给出自己的解读。在最终用户层面，自动化是一套生产工具，可以让机器和生产系统自行运行，并允许人为干预执行过程；在工程师眼中，自动化是一种可以感知物理环境变化并完成决策和任务执行的嵌入式。系统，以及一套开发嵌入式程序的开发工具；在智能制造系统中，自动化是工业物联网的基础支撑技术，

尽管在特性和应用场景方面已经达成广泛共识，但到目前为止，业界还未能对自动化的功能范围和技术构成给出明确的定义。造成这种现象的原因，并不是这项技术的理论有多先进，而是因为自动化技术本身就是一个不断演进的系统。

从功能上看，今天的自动化已经从执行简单重复性任务的控制终端发展成为网络化、智能化的数字化系统，而柔性生产线、协作机器人、增材制造、工艺优化等系统的出现已经成为先进自动化技术的典型代表。同时，自动化技术的应用范围早已不局限于工厂的生产环节，在能源（发电、配电、矿山）、交通（轨道信号系统）、物流（物流自动化、港口设备） 、建筑（工程机械）、楼宇自动化）、医疗（医疗设备）等领域应用广泛，甚至餐饮、服务机器人等的厨房自动化。

从技术角度来看，自动化不断融入新技术。在感知层面，自动化系统的能力已经从传感器和仪器仪表的集成扩展到机器视觉、3D激光成像、识别（二维码/RFID）等新型感知终端的集成；在网络层面，自动化通信功能也从早期的现场总线、工业以太网、工业无线扩展到今天的工业互联网（TCP/HTTP/TSN/5G）。在软件层面，自动化已经从控制程序的载体演变为边缘计算和数字孪生。等效的现代软件系统。新技术的发展为自动化的进步创造了外部条件，市场需求的变化和工程应用的反馈是自动化不断迭代升级的驱动力。可以说，“自动化是一种因使用而生的技术”。

本文将围绕“使用”的角度，阐述自动化（软件工程）技术和产业的发展历程。

控制电路 – 控制系统的早期形式

图1 控制电路开发流程

在 1950 年代和 1960 年代，为了实现汽车的大规模生产，汽车制造商开始在装配线上引入控制系统。但与那个时代的收音机和计算器类似，控制系统的功能主要是通过电子电路来实现的。

电路工程师是电子电路的主要设计者和开发者，他们的日常工作主要是：

在设计阶段，根据功能需求，绘制相应的电路图；在图中，将包括各种类型的电路元件，以及它们的布局和连接关系；

·在开发阶段，工程师负责根据图纸将元器件安装在电路板上，并将它们连接在一起；经过上述过程，形成了一个称为“控制逻辑”的功能单元；

·在验证阶段，工程师需要通过电表的读数，对各个电路模块的输入输出进行一一测试，以保证功能与需求的一致性；

当出现问题时，需要重新设计和开发电路，重复以上步骤；

从目前的技术发展水平来看，控制电路开发方式的缺点非常明显。一旦组件布局固化，就无法修改功能。就像用毛笔写小说一样。不仅费力，而且如果写错了，就得换纸重新写。

可编程控制器——实现软硬分离

控制电路不仅开发效率低下，而且随着功能的增加而变得极其复杂。这不仅导致工程师的痛苦指数增加，也让很多工业企业在高昂的开发成本面前望而却步；正因为如此，那个时代控制系统的使用主要局限于大型工业企业（如通用、波音、美孚）有限的生产环节。

为了让控制系统让更多人“买得起”，以“软件定义”为主导思想的可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller）也诞生了，而“软硬分离”对于实现这一点非常重要目标。重要步骤：

图2 早期PLC的硬件架构

·在硬件层面，可编程控制器采用类似于现代计算机的通用硬件架构，其组成主要由处理器、存储器/存储器、通信模块、输入输出等硬件模块组成。同时，为了适应工业现场的物理环境，控制器在能耗、耐高（低温）、抗冲击、IO模块（用于集成传感器）、 ETC。;

图3 PLC程序开发流程

在软件层面，工程师可以通过自动化厂商提供的开发环境完成控制程序的开发和测试；当程序出现错误时，用户只需将更新后的程序重新下载到硬件中，即可轻松实现软件功能变更。同时，为了方便与其他软件（如人机界面，MES）的集成，控制程序还提供了通讯接口，用于过程数据的分发和控制指令的接收；此外，当需要集成更丰富的软件功能时，还可以在控制器上安装嵌入式操作系统（也称为实时操作系统）。

可编程控制器的普及给当时的工业发展带来了巨大的变化：

·通过“软硬分离”，可编程控制器成功替代了传统控制系统的开发、验证和修改过程，大大提高了工程师的开发效率；

全新的开发流程进一步细化了控制系统开发的分工体系，催生了专注于硬件、软件和工具、生产流程等细分工作的工程师类型；

·发展方式和分工制度的转变也催生了自动化产业；而在此过程中崛起的企业（如西门子、通用、霍尼韦尔、三菱等）也在通过持续改进来提升技术。使行业不断成熟；

·在自动化行业的发展过程中，培养了一大批工程师，这些工程师将自动化带到了工业终端用户的各个生产环节，最终实现了社会整体生产效率的提升。

控制系统编程语言 – 面向工程的语言

图4 控制程序开发者/开发环境/执行环境

自动化系统的开发实际上是工程师向机器提供“想法”，然后机器被“理解”并按照人的意图执行的过程。工程师编写的代码（或模型）也称为编程（或建模）语言，因为它涉及人机通信。

编程（建模）语言不仅要考虑“机器能不能读懂”的技术问题，更重要的是照顾到人的语言表达习惯，“想象力”的提供者。因此，自可编程控制器问世以来，其编程方式一直参照人类语言表达习惯。

图 5 通用语言和领域语言

在设计自动编程语言之初，研究人员发现人类语言系统中有两种截然不同的表达方式，分别是通用语言和基于领域的语言：

通用语言是人类日常生活中最常用的表达方式。这类语言主要由一套语法规则和一系列词、句、段组成；而该语言的使用者通常也使用从左到右、从上到下的顺序来表达你脑海中的概念；

·通用语言虽然应用范围广泛，但在数学、物理、化学、工程等特定领域的应用暴露出更大的局限性；由于需要对更系统、更精确、更抽象的概念进行阐述，人类发明了一系列符号和图形来表达特定领域的概念和知识，这种表达方式称为Domain Specific。

图 6 通用编程语言和领域建模语言

与人类语言类似ab plc-5 使用哪种人机界面，计算机编程语言也有通用和特定领域的语言系统；其中，通用编程语言是IT行业最流行的编程方法（如C/C++、JAVA、Python）；然而，在一些特定领域，通用编程语言也面临着“表达效率”的瓶颈；这时，基于领域的编程语言（也称为建模语言）的特殊作用也随之显现。

以第一代PLC中引入的梯形图图形化建模语言为例，由于沿用了早期的控制电路设计方法（电路图、元件符号），PLC一经推出就被广泛接受。深受控制系统工程师界的好评。

随后，自动化厂商，主要是欧洲厂商，在梯形图的基础上推出了Function block diagram和Sequential function chart两种图形化建模语言；功能块建模方法将模块化、封装、重用等现代软件开发理念引入自动化系统，顺序功能图帮助工程师将复杂的流程逐步分解为相对简单的任务单元，从而大大降低了开发成本开发复杂流程的难度。

由于提供了一系列贴近专业知识结构的发展方式，自动化行业吸引了大量懂技术、懂机械、懂电气的技术人才。同时，当某种技术的受众达到一定规模时，涉及一致性、工程规范、教育等一系列因素的标准化工作也开始发挥重要作用；IEC 61131自动化编程规范到此一期，IEC组织牵头制定，PLCOpen组织主动负责后续标准推广工作。

工控通信网络——数量和距离的影响

更多的设备、更远的通信距离、更好的传输质量是网络技术发展的主要逻辑。以IT网络为例，当只有两台机器（电脑或打印机）面对面放置时，一根网线就可以相互建立通讯；当需要连接多个设备时，一个集线器可以实现主机之间的连接。当企业网络达到规模时，由路由器和网络管理系统组成的网络系统已成为标准配置。

与IT网络类似，工控系统的网络化发展也遵循这一规律，只是网络的主体从PC和服务器转变为控制器、传感终端、工控机、触摸屏等设备。

图7 早期PLC网络架构

在自动化发展初期，PLC主要用于对单个设备的简单控制，所以使用的通讯方式比较简单：

PLC主要采用集成硬件架构（控制器/IO模块），控制器与现场设备的通讯功能主要通过物理接线实现；系统运行时，传感器将物理信号（电压/电流）传送给PLC的IO模块，然后IO模块将电信号转换为CPU识别的数字信号，并手动交给控制程序处理；控制程序计算完成后，将控制指令发送给IO，然后IO负责将数字指令转换为物理信号反馈给现场设备；

PLC与人机界面（显示屏）的通讯主要采用串口。通过串口ab plc-5 使用哪种人机界面，人机界面周期性地向PLC发送数据请求；PLC收到请求后，将现场过程数据返回人机界面进行显示。（人机界面向PLC发送控制指令，类似）；同时，串口也可以作为PLC编程环境的程序下载通道。当开发环境发出下载命令时，PLC管理程序将负责接收编译好的PLC程序。文档。

除了与软件通信外，串口还可以作为与仪器、RTU等设备通信的媒介。但这种方式在性能和可靠性方面无法与工业总线相比，因此适用场景也非常合适。有限（例如路灯、建筑物控制）。

图8 基于工业总线/以太网的网络架构

随着应用场景的增加，控制器与现场设备之间的通信需求也发生了变化，因此自动化制造商开始引入基于数字网络的通信技术。

在现场设备通信方面，由于早期（控制器/IO）集成架构的限制，控制系统在与越来越远的设备通信时开始暴露出明显的瓶颈。因此，各家自动化厂商纷纷推出自己的现场总线/工业以太网技术：

·在网络结构方面，现场总线/工业以太网将控制系统分解为由主站控制器和从站IO组成的分布式架构；当需要增加设备/传感器的数量时，控制系统可以通过增加IO模块的方法来实现系统的“扩展”；同时，由于采用了数字网络技术，通信距离和布线方式也有了很大的提高；

·通信质量方面，不因控制器/IO模块分离而影响网络各项指标；在确定性方面，控制网络通过引入调度策略、时钟同步等机制，保证网络数据包准时、快速；在可靠性方面，控制网络通过以下方式保证通信处于长期可用状态冗余和抗电磁干扰的手段。

在IT网络通讯方面，由于需要与生产管理软件、第三方控制系统和工业研发软件进行网络协同，控制器还引入了以太网通讯技术。

硬件层面的问题解决之后，软件层面的开发问题也需要解决。为了防止工程师在项目交付阶段陷入具体琐碎的编码环节，自动化厂商在软件开发环境中将网络通信抽象为模型，让工程师通过简单的参数化/图形化配置快速搭建系统。群控系统的通讯功能。

自动化融入工业软件系统——虚拟调试与两化融合

图 9 结合仿真的控制系统开发流程

工业研发软件为用户提供了一套虚拟化环境，用于设计/分析/模拟/验证产品和生产过程的特性和机制。由于减少了对实物样机的投入，减少了企业的研发。效率显着提高。

将CAE/CAM引入控制程序开发流程后，自动化系统的开发/验证效率也显着提高。

在工艺设计阶段，设计部工程师可以通过软件直观地设计设备和产线模型的外观、布局和物理特性；配置完成后，用户可以激活软件的仿真功能，在程序“运行”中制作模型；在模拟的过程中，用户可以通过对设备的操作，直观的了解场景的操作效果。

在工艺验证阶段，工程师可以将开发的自动化程序与仿真软件中的“虚拟”设备相结合（仿真设备为自动化软件提供数据），通过虚拟生产系统的调试（又称虚拟调试） ) 提前验证控制过程的可行性。

一些CAE/CAM软件会有自己的流程和算法开发功能，比如机床设计软件中用于描述刀具轨迹的G-Code，科学计算软件中用于热力学和气动求解的机构模型；当CAE/CAM开发完成后，这些模型可以导入自动化系统，结合现场实际设备和工艺使用。

工业研发软件已成为自动化软件开发的加速器，随着两者关系的进一步融合，将涌现出更多创新场景。这也是近十年来一些以自动化起家的企业（如西门子）疯狂进行工业研发软件并购的主要原因。

图 10 自动化与生产管理系统的协同关系

同时，制造执行系统（MES）的使用显着提高了生产过程中的资源组织、调度和管理水平；而设备和生产线作为生产资源的重要组成部分，自然也包含在生产管理中。业务范围。随着生产管理功能的不断完善，MES与自动化系统的协同关系越来越紧密。

这意味着工业现场的设备故障信息可以与设备管理系统和人力管理系统相结合，形成设备维修和保养的工作流程；而设备能力信息可以为生产调度系统提供信息，生产调度系统产生的工作计划也会同步到自动化系统，转化为具体的设备执行指令。

自动化进一步打开了手脚。仓库自动化系统中的产品库存信息，可以帮助库存管理系统判断是否需要补货；质检过程中产生的质量信息，自动化设备可以为质量管理系统的质量报告提供数据。能源消耗信息的收集可以帮助能源管理系统提供数据支持。

这意味着自动化和软件系统紧密集成。

数字孪生：对编排语言的需求

图 11 数字模型语言

说到数字孪生，目前还没有统一的定义，但从应用的角度来看，数字孪生可以理解为一种虚实映射的方法，一种排列数字空间的语言，一种融合多专业的工程和应用技术手段。

虚实映射是将物理世界中的事物（包括人类知识）映射到虚拟空间，做出分析决策，再反馈给物理世界的过程。事实上，“虚拟空间”的应用早在计算机出现之前就已经存在。以军事沙盘为例，指挥官会在沙盘上布置士兵的实体模型、装备、地图等实体模型，展示军队的部署情况；同时，沙盘上还将放置各种形状的纸模型，代表参谋的分析过程，以及参谋下达的命令。

在上面的例子中，无论是物理模型（士兵、装备等），还是逻辑模型（纸张），都可以平等地排列在同一个“虚拟空间”中，实现相互融合。

随着计算机技术的普及，“数字虚拟空间”开始逐步发展，模型作为虚实映射的工具，也变成了数字世界中的数字模型（即数字孪生）；当数字模型被“放置”“当计算机是一个信息空间更大、计算能力更强、网络化程度更高的“数字沙盘”时，物理信息系统的“数字虚拟空间”，一个融合虚实之分，亦会出现。

虽然迁移到了数字空间，但模型的基本用法并没有根本改变。

模型的第一种用法叫做模拟（或模拟），即通过已有的状态，推断下一阶段会发生什么；因此，无论是在沙盘上的游戏演绎，还是在工业开发软件中，对设备行为的模拟都属于模拟的范畴。

模型的第二种用法称为控制，即根据现场情况进行分析，并将决策反馈给执行单元的过程；因此，指挥官可以在沙盘上分析，以及下达指令的过程，理解是一种控制；而自动化系统也是对设备、生产线、生产单元的工作状态的感知，以及指令的发布的一种控制。

该模型的其他用途包括管理（如生产管理系统等资源的规划和部署）和洞察力。同时，当上述几种模型组合使用时，可以构建更复杂的应用场景。

模型不仅是一种将虚拟映射到现实的方法，而且由于其背后的符号意义，它们也被视为一种语言。当从语言的角度来看模型时，它成为编排虚拟空间的工具和交流的媒介。

以沙盘为例，指挥官在会议上放置不同含义的模型（士兵、装备、计划），其实就是布置沙盘“虚拟空间”的过程；而当沙盘布置好后，在沙盘上讨论模型时，模型就成为了各方交流的中介。

数字孪生是存在于“数字虚拟空间”中的模型，因此我们可以将其理解为人与机器、机器与机器之间的交流语言。在工程设计阶段，人们会根据自己的想法将模型排列到数字空间中；之后，计算机将接收到工程师创建的工程，并在“理解”模型含义后，开始完成一系列处理任务；而在计算机运行过程中，各个软件也会根据数字模型的内容“思考”下一个要完成的任务，就模块之间的协作进行“协商”。

随着工业软件的普及，在“数字虚拟空间”中产生了大量的数字模型；而当各种模型组合在一起时，也将出现跨学科、跨领域的智能制造场景。但是，由于各种模型背后的技术和标准问题，也给系统的集成带来了巨大的挑战。

智能制造与工业互联网的影响

到本世纪初，自动化技术的应用已经成熟，工业企业开始考虑如何整合分散的工业要素（研发、管理、设备），从而进一步提高企业的效率；这是智能制造概念提出的主要背景。

图12 自动化周边环境变化

除了需求端的变化，新产品、新技术的出现也使得智能制造理念的落地成为可能：

工业研发软件（CAX/EDA）的普及，显着提高了产品设计和工艺设计的效率；

生产管理系统（MES）的引入开始帮助运营商在全球范围内分析、计划和调度生产资源；

激光扫描成像、机器视觉、识别（如条码）等感知技术已开始应用于质检、生产追溯等领域；

·计算机性能的提升，软件设计思路的提升，也开始在行业内体现价值。

随着技术和市场的外部环境发生变化，作为生产系统中的纽带，自动化系统也在发生变化。

随着工业互联网的发展，新感知与IT技术的融合与制度化有着更深层次的融合。在感知层面，自动化系统集成了许多新的感知技术。

这涉及到识别技术：通过集成条码/RFID等识别技术，可以感知产品的类别、位置等信息；该技术与自动化相结合，可实现仓储自动化（根据产品位置，进行搬运或入库任务）、柔性加工（根据产品型号改变加工参数）、柔性运输（根据产品定位确定运输路线）到产品型号）等场景。在成像/图像技术方面，可以利用机器视觉、激光成像等感知技术来检测物体的形状、大小、位置等物理特征；视觉系统与自动化结合后，可实现不良品筛选过滤、机器人货物分拣等功能；激光成像技术与自动化相结合，可实现形状检测（如用机器人扫描整车）、车辆碰撞检测（如叉车倒车制动）等功能。

在 IT 技术层面，自动化系统集成了新的计算机和网络技术。一是计算技术，通过更强的计算能力和先进算法的引入，实现设备工况诊断（如振动频率、噪声、转速异常等）；其次，网络技术：通过以太网，实现设备的横向协同（如机械臂装载机床、设备故障导致运输线停止），以及与IT系统的纵向集成（与MES、CAX软件集成）。

由于一系列新技术的融合，西方自动化厂商（主要是欧洲）也在本世纪初开始了对下一代自动化技术的预研工作；而我们目前在市场上看到的高端控制系统（如PC控制器、产线控制器、边缘计算控制器）也是那个时期产生的研发成果。

无论是研发、生产还是运营，智能制造给企业带来的想象空间都是巨大的。那么，在从规划到实施的过程中，企业会发现各种“碎片化”的技术/产品/标准就像齿轮，无法相互啮合，难以整合。因此，在智能制造发展的前期，也规划了大量的“诗与远方”，实施了“立竿见影”的工程。

（未完待续，本文描述自动化的演进路径，分两篇发表，本文为第一篇。）