工業互聯網是發展先進制造業的基礎設施，是智能制造的核心技術之一。據前瞻產業研究院專家測算，我國工業互聯網2018年規模約為5313億元，2023年將達到萬億元規模，待發掘空間巨大。提起中國工業制造，繞不開的是“中國制造”名片——工業富聯。

在工業富聯從代工（代替別人制造加工）向“帶”工（未來帶領全球的制造往智能化方向發展）轉變的過程中，“熄燈工廠”是其引以為傲的成就之一。熄燈工廠并不只是無人而已，關鍵是如何利用監測和預測性分析的技術，把過去不可見的問題可見化。

熄燈工廠中導入了OT、DT、AT和PT關鍵技術，富士康工業互聯網首席數據官劉宗長表示：“我們跟NI在DT的領域中有許多的合作，NI軟硬件一體的設備給我們提供了大量的幫助，尤其是在快速地搭建狀態監測測試床、產品原型驗證等方面。”

通過NI的監測設備采集到關鍵有效的數據，進行系統分析，從而對可能遇到的問題做出預測性的分析。劉宗長現場分享了一個預測分析成功應用的案例，在精密加工領域，工業富聯可以將刀具的磨損程度和壽命這兩個不可見的因素可見化。

劉宗長說道：“我們將超過百種真實失效模式的現場數據與仿真結果結合，掌握了表征失效的關鍵參數。在數據采集方面，我們采用了NI的CompactRIO、電壓和振動采集模塊，在測試過程中，把我們的數控系統與CompactRIO相連接，將不同采樣頻率的數據進行對齊，保證在Fog AI霧小腦上面的數據上面是規整的，并且是可用的。”

劉宗長進一步解釋道：“在Fog AI 中我們也使用了NI提供的一些測試套件，保證我們能夠規模化的管理一個車間當中數量龐大的測試硬件和運算分析的程序。然后，我們會進行信號處理和特征提取，再把這些數據上傳到云端去做分析，從而預測刀具的壽命和異常。”

圖4：工業富聯數據采集方案

基于NI的數據采集系統，工業富聯搭建的測試平臺做到了減少成本，提高經濟效益：刀具成本下降了16%，產品不良率降低了3‰，意外停機時間減少了60%。

工業物聯網價值變現的一個重要方式就是“利用數據”，但是工廠的數據監測普遍存在線纜布設成本高、現場施工復雜的挑戰，為幫助工程師降低運營和維護成本，NI全新發布了即將在中國上市的無線監測產品，其中包括一個12通道的無線數采產品，通過連接已有的傳感器信號，無線模塊每天定時會將采集的原始波形發送回數十米以及上百米開外的網關設備。還包含了一顆無線傳感器的產品，完全擺脫線纜的束縛，在軟件方面則有InsightCM軟件助陣，無論采集的原始波形還是提取的特征都可以匯總到InsightCM的服務器。其獨特的便捷性體現在僅僅需要打開網頁便可以進行后續經驗的判斷以及預測性維護、算法的研發。

圖5：NI無線監測設備

兩個案例的卓越成效顯示了NI軟件定義的平臺的領先性，工業領域一直都是NI關注的重點，未來NI還將進一步加強與合作伙伴的合作，打造更強大的生態系統。