随着越来越多的工厂实现自动化，机器、机器人和指挥它们的计算机之间的通信显然是至关重要的。交流的信息越多，生产力就越高。但随着交流的数据越来越多，分析和解释信息并将其用于决策的需求变得越来越重要。无线传感器网络和人工智能(AI)的集成有助于满足这些需求。
工业物联网(IIoT)
当然，最终的解决方案是工业物联网。这是标准物联网概念在制造业中的应用。工业物联网本质上是利用无线方法、互联网云连接和结合人工智能的先进数据分析对工厂设备进行监控和控制。你可能也知道工业4.0，这是德国人对当前第四代制造业的参考，它结合了更好的通信、智能计算机和软件，通过自动化极大地改善了制造业。
工业物联网提倡将所有可能的带有传感器的设备连接到一个网络上，这个网络能够将数据发送到能够存储、分析和显示数据的计算机上。软件将分析数据并获取其中包含的知识，以帮助做出明智的决策，从而成功实现之前设定的生产率目标。
实际上，每个员工、工具、机器人或设备都包含有价值的数据，可以潜在地改善您的制造操作。这些数据将识别效率低下，发现潜在的问题，并提供改进的质量控制。这一结果可能会产生竞争优势。工业物联网系统还可以发现趋势，帮助简化制造流程，避免停机时间，并优化现有资产。整个方法涉及到新的硬件和软件。
工厂无线通信
在过去，有线通信是工厂自动化的标准。许多特殊的网络和现场总线被建立起来，以连接传感器和控制设备到计算机，以及彼此之间。许多这样的网络仍在使用。此外，以太网已经成为工业应用的首选网络技术，有时会取代旧的遗留技术。
此外，无线技术已经变得更加可靠，有许多灵活的选择。因此，这种方法不仅可以取代旧的系统，还可以增加传感器监测的数量，进一步增加有用机器数据的广度。下面是一些在为工厂自动化系统扩展通信能力时需要考虑的选择的概要(见下表)．
IEEE 802.15.4
IEEE 802.15.4被设计用来支持点对点链路以及无线传感器网络。该标准定义了基本物理层(PHY)，包括频率范围、调制、数据速率、帧格式和媒体访问控制(MAC)层。采用802.15.4标准作为PHY/MAC的基础，包括ISA100a、wireless HART、ZigBee和6LoWPAN等多种无线标准。
该标准定义了三个基本频率范围。全球范围内使用最广泛的是2.4 ghz ISM频段(16通道)，其基本数据速率为250kb /s。另一个频段是美国的902- 928兆赫ISM频段(10个频道)。数据速率为40kb /s或250kb /s。然后是欧洲868-MHz频段(一个频道)，数据速率为20 kb/s。
这三个范围都使用直接序列扩频(DSSS)与二进制移相键控(BPSK)或偏置正交移相键控(QPSK)调制。多访问模式是一种带冲突避免的载波侦听多访问(CSMA-CA)。定义的最小功率级别为-3 dBm (0.5 mW)。最常见的功率级别是0 dBm，而20 dBm级别是为更长的应用程序定义的。一般射程不到10米。
6 lowpan
开发的互联网工程专责小组(ITEF)， 6LoWPAN提供了一种在低功耗无线点对点(P2P)链路和网状网络上传输IPv6和IPv4互联网协议的方法。6LoWPAN标准(RFC4944)是低功耗无线区域网IPv6协议的缩写，它也允许在最小和远程设备上实现物联网。
该协议为802.15.4无线电提供了封装和报头压缩例程。如果你的无线设备必须有互联网连接，这是你的技术选择。
细胞
通过大多数网络运营商的服务，蜂窝无线电为机对机(M2M)应用提供了数据传输能力。M2M用于远程监控和控制。蜂窝无线电模块广泛应用于其它设备。旧的2G和3G模块现在被NB-IoT等4G LTE模块所取代。工作范围从1到10公里，这是目前大多数基站的范围。
尘埃网络
Dust Networks是由线性技术而这家公司又被模拟设备．SmartMesh技术基于802.15.4和6LoWPAN标准。这种技术的主要优点是它能够形成自修复的网状传感器网络，从而提高了距离和可靠性。其他关键功能包括10000小时的电池寿命模块和nist级别的AES-128安全性。
SmartMesh网络使用时间同步信道跳变(TSCH)链路层进行通信，该技术使所有节点在几微秒内同步。网络通信被组织成TDM时隙，允许信道跳变和全路径分集。他们还提供一种名为WirelessHART的HART有线网络(见下文)。
ISA100a
开发的国际自动化学会， ISA100a是为工业过程控制和工厂自动化而设计的。它采用802.15.4 PHY和MAC，但增加了安全、可靠性、反馈控制和其他工业要求的特殊功能。
ISM波段
这些标准中大多数使用的都是未授权的ISM波段联邦通信委员会(FCC)在联邦法规(CFR)第15部分。ISM频段中应用最广泛的是2.4- 2.483-GHz频段，用于Wi-Fi、蓝牙、802.15.4无线电等多种设备。第二个最广泛使用的频段是902- 928-MHz频段，其中915 MHz是最佳频段。调制通常是ASK/OOK或FSK。其他常用的ISM频率有315mhz用于车库门打开器和远程钥匙进入(RKE)应用程序，433 MHz用于远程温度监控。
射频识别
射频识别(RFID)主要用于识别、定位、跟踪和库存。附近的读取器发送高功率射频信号到无电源(无电源)标签，然后读取存储在其内存中的数据。
RFID标签体积小、平整、价格便宜，可以附着在任何必须被跟踪或识别的东西上。在一些应用中，它们已经取代了条形码。RFID使用13.56-MHz的ISM频率，但也使用其他频率，包括125 kHz、134.5 kHz和902- 928-MHz范围内的频率。存在多个ISO/IEC标准。
无线网络
Wi-Fi是IEEE 802.11标准定义的无线技术的商业名称。Wi-Fi是目前应用最广泛的无线技术，仅次于蓝牙。智能手机、笔记本电脑、平板电脑、超极本，以及电视机、视频配件和家庭无线路由器中都有它的身影。在此之上，它被部署在许多工业应用中。Wi-Fi现在已经出现在蜂窝网络中，运营商正在使用它来卸载一些阻塞网络的数据流量，比如视频流量。
最初的版本被称为802.11b，它很受欢迎，因为它在2.4 ghz的ISM频段提供高达11-Mb/s的数据速率。从那时起，新的标准被开发出来，包括802.11a (5-GHz频带)、802.11g和802.11n，使用OFDM在最有利的条件下获得54和300 Mb/s的速度。
最近的标准包括802.11ac，它使用多输入多输出(MIMO)，在5 ghz的ISM频段提供高达3gb /s的带宽。Wi-Fi很容易以芯片形式或完全的插入模块提供。在最佳视距条件下，射程可达100米。这是一个很好的选择，对于需要更长的范围和高速的应用程序。
无线哈特
HART是高速公路可寻址远程传感器协议，是一种有线网络技术，广泛应用于传感器和执行器的监控和控制。无线HART是本标准的无线版本。它的基础是2.4 ghz频段的802.15.4标准。HART协议是一种用于无线收发器的软件应用。
无线个域网
源自无线个域网联盟，该软件协议和技术以802.15.4收发器为基础。它提供了一个完整的协议栈，旨在实现多种类型的无线网络，包括点对点、树状、星形和点对多点。它的主要特点是能够建立用于传感器监测的大网格网络。而且，它可以处理多达65,000个节点。
ZigBee还提供概要文件或软件例程，实现消费者家庭自动化、楼宇自动化和工业控制的特定应用。例子包括照明和暖通空调控制的楼宇自动化，以及在自动化电表中实现家庭区域网络连接的智能电表。ZigBee广泛应用于工厂自动化，也可应用于其他M2M和物联网应用。
关键设计因素
无线链路的性能是建立在纯物理基础上的，但经过实际考虑后有所改进。在实现短程无线产品或系统时，需要考虑的重要因素是距离、发射功率、天线增益(如果有的话)、频率或波长以及接收器灵敏度。基本原则包括:
•如果所有其他因素相同，低频率扩展范围。这是严格的物理学。一个900-MHz的信号会比2.4-GHz的信号传播得更远，而一个60-GHz的信号比一个5-GHz的信号传播范围要小得多。
•较低的数据速率也将扩展给定因素集的范围和可靠性。较低的数据速率不太容易受到噪音和干扰。为了获得最好的结果，总是使用尽可能低的数据率。
•延迟是当今许多自动化场景中的一个主要因素。延迟是指事件的初始触发时间和事件的实际开始时间之间的时间延迟。机器人操作的时机有时很关键。延迟通常在毫秒范围内，但根据所使用的技术而有所不同。在选择技术之前，请先检查您的需求。
•如果公司担心外界通过无线获取有价值的生产数据，那么安全可能很重要。今天的大多数无线产品都采用AES-128加密形式，这足以保护大多数系统。
•通过墙壁、周围设备或其他障碍造成的损失也应考虑在内。
•添加淡出边缘到您的设计，以克服意外的环境条件，噪音，或干扰。这将确保您的系统在范围内具有足够的信号强度来补偿未知因素。如果信号必须通过墙壁和其他障碍物，则增加衰减裕度。
记住，天线可以有增益。使天线定向，使射频功率更能集中波束，其效果与提高发射功率相同。半波偶极子和四分之一波垂直体不认为有增益，除非与纯各向同性源相比较。
人工智能(AI)
如果不能解释或使用传感器数据来提高效率，那么添加传感器数据又有什么好处呢?数据采集软件可以帮助整理数据并绘制图表进行解释。这是积极的，但工程师们经常发现，对于所涉及的特定过程，需要专门的软件。随着经验的积累，工程师们发现人工智能软件可以帮助人们在更短的时间内完成更多的工作，并将人类决策操作的工作量最小化。人工智能可以快速分析数据，实现流程更改，以提高生产效率。
AI应用程序的一个例子是预测性维护。这是一种实践，能够确定每台机床的哪些部件可能会失效，并在常规停机期间安排更换。这可以防止常规生产过程中发生的意外故障，并关闭工厂的所有或许多部分。计划外的失败会导致大量的经济损失。
人工智能软件可以利用知识库中的定期维护数据来构建，知识库记录每台机器更换的部件，以及故障间隔时间和其他关键数据等其他因素。人工智能软件会分析所有这些因素，然后在定期维护期间决定下一步要更换或维修什么。这种预测性维护过程可以提高正常运行时间，并节省数千美元(如果不是数百万美元的话)的生产力损失。
在大多数情况下，此类人工智能软件需要定制设计。在某些情况下，使用神经网络的机器学习可以用于从过去的维护数据中了解可能出现的故障以及发生的频率。
虽然人工智能的细节超出了本文的范围，但人工智能的最终目标是将一定程度的人类智能引入应用程序，这种智能可以评估情况并采取行动。其理念是分析原始数据并从中获得知识和理解。然后结果被用来解决问题或做决定。人工智能是硬件和特殊软件的结合，它利用搜索、逻辑、概率和其他特殊技术，如神经网络，来发挥其类似人类的魔力。
