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 而今，人人都在談論工業4.0，新趨勢風起云涌，物聯網和大數據、機器學習、人工智能、更先進的機器人、增強現實、網絡安全……作為實現智能制造的重要途徑，工業4.0對制造業的重要性不言而喻，在生產力、效率和安全性、靈活性、分析能力等方面，工業4.0無疑將為主要參與者帶來極大的價值鏈優化和可觀的收益。　　但顧慮的聲音同樣不少。比如有人說，中國的企業更多解決的是生存的問題，還不是發展的問題，生存過程中面臨同質化的競爭，如何使產品有差異化優勢？同時工業4.0固然提升了靈活性、生產效率，也伴隨著龐大的投資，當前是一個好的投資時間節點嗎？工業4.0怎么落地、什么時候落地？　　正如在近日舉行的第八屆EEVIA年度中國ICT媒體論壇暨2019產業和技術展望研討會上，ADI亞太區工業自動化行業市場部經理于常濤指出，工業4.0帶來愈漸強大的分析能力以及生產效率、安全性極速提升的同時，其典型困境也隨之而來，其中包括實現工業4.0的路徑和時間表不明確；許多正在發揮作用的業務基礎因素帶來不確定性；不能進行可能過時的投資；另外如果客戶沒有準備好，你也不能走得太快。但他也認為，*會有極大的優勢。ADI亞太區工業自動化行業市場部經理于常濤　　但很顯然，工業4.0已經不僅是一個暢想或者愿景了。一眾產業鏈上下游企業正積極地推動和著工業4.0的加速落地，這其中就包括ADI。　　不妨先看看ADI的一組企業畫像：
　　成立于1965年，總部位于馬薩諸塞州諾伍德，是標普500指數和納斯達克100指數成份股；
　　員工約15,000人，業務遍及20多個國家和地區；
　　在有45個設計中心，產品種類超45,000；
　　客戶超125,000家，2018年總營收62億美元，其中工業終端市場營收達31億美元，占總營收一半。
　　不難看出，工業領域是ADI的核心市場。“得益于工業4.0帶來的新的市場需求和新的技術導向，ADI的機會整整翻了一倍都不止。”于常濤透露說。　　作為*的半導體方案提供商，ADI推出了一系列加速工業4.0應用落地戰略，提供了從前端的檢測、各種傳感器，到后端的測量、技術、參考、ADC、再到數據解析等產品及解決方案，幫助客戶盡早達成工業4.0的愿景。　　“圍繞實際工廠的應用場景，ADI的獨到的方案已經涵蓋了各個環節。”在于常濤的演講中，他通過更快、更智能、更安全的工業自動化方案介紹，闡述了ADI的底層創新技術如何賦能加速機器人集成、加速軟件可配置系統、加速系統級安全、加速邊緣到云連接、加速設備健康監測等工業4.0應用落地場景。　　以目前在智能工廠中應用較廣的機器人為例，傳統機器人的關鍵技術大多只涵蓋了運動控制、軟硬件基礎以及功能安全三個方面，但更先進更智能化的工業機器人要求更高。“比如機器人的各關節，我們一定要檢測它當前的角度，看看在大負載情況下，機器手臂本身的抖動情況，同時機器人在工作過程當中，特別是協作機器人，需要跟工作人員緊密配合的時候一定不能傷到人，這涉及到若干傳感器的技術。同時機器人作為工廠的一分子，它也需要把參數上傳到云端。”于常濤舉例道。　　對此，ADI利用自身深厚而廣泛的運動控制系統級知識，再結合不同的傳感模式，提供了精確、同步的控制和通信解決方案，大大提高機器人生產力。這其中傳感、ToF、電源、連接、信號處理及安全技術等，幾乎涵蓋了ADI在工業領域的所有核心技術。　　控制系統作為工廠自動化系統的重要組成部分，擁有大量的模擬和數字輸入輸出I/O接口，不過一旦客戶需要擴展或者設備損壞，將耗費大量的時間和成本，并造成計劃外停機時間，影響生產。ADI為此推出了一項*性產品——軟件定義I/O。這款產品的每個通道都可以任意地定義為數字量的輸入輸出，或者模擬量的輸入輸出，每一個I/O實現軟件可配置，降低產品的復雜性，現場施工人員只需要清楚地標明接口的數字型模擬型，正確地連接信號的正負，再結合現場的實施結構，即可通過軟件的方式把系統完整地運行起來，極大節省現場工程安裝的難度和成本。　　工業網絡無疑是當今產業的熱點，更是與工業4.0的落地息息相關。但工業網絡標準眾多，不同設備和系統之間的兼容性是個問題。針對這一難題，于常濤詳細介紹了ADI推出的工業以太網技術。“ADI產品可以用單一一顆芯片支持現在主流的工業以太網的協議。大家可以想象一下，一個單一的硬件平臺，通過調用或者編寫部分的軟件方式，你就可以直接實施不同的工業以太網協議。”不僅如此，作為下一代的延續，于常濤透露，ADI將在今年底推出支持千兆網絡的TSN（時間敏感網絡）芯片，解決工業網絡中的延時問題和優先級問題。此外，在運動控制方面，ADI基于ARM/DSP的EtherCAT從站方案，為客戶的高性能運控系統，提供了實時工業以太網的解決方案。　　機器健康監測是一個典型的工業4.0落地實踐，精確、實時的機器健康監測可以實現預測性維護，大大減少停機時間和維護成本，正被越來越多的客戶所接受。于常濤表示，在推動設備健康監測方面，ADI的低延遲、基于條件的監測工具(CBM)將精確感知與嵌入式算法結合起來，以少的額外處理手段進行實時監測，以極其可靠的實時數據和通信來防止生產中斷、提高安全性、提高吞吐量和降低成本。　　當然，ADI在推動工

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