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MEC借助5G網(wǎng)絡(luò)能夠發(fā)揮重要作用，尤其是在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場景下。為推動MEC商用落地，ETSI、3GPP等標(biāo)準(zhǔn)組織旨在通過基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)變革滿足新業(yè)務(wù)需求。眾所周知，工業(yè)業(yè)務(wù)類型和場景豐富，對MEC來說是極大的挑戰(zhàn)，需要MEC至少滿足設(shè)備管理、QoS感知、融合TSN、邊緣AI推理、云網(wǎng)邊端協(xié)同等能力，以賦能工業(yè)核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)；推動標(biāo)準(zhǔn)落地，助力工業(yè)智能化升級，是未來的發(fā)展方向。

氫作為一種二次能源，是實現(xiàn)社會低碳發(fā)展的關(guān)鍵角色，當(dāng)前國內(nèi)外都在積極推動綠氫技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用。制氫原料與方式均會影響氫氣的碳排放，從生命周期理論出發(fā)，通過追溯氫氣原料來源，核算氫氣制備過程碳排放，是綠氫認證的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，但目前還未形成跨境兼容、互認的氫氣碳排放量國際標(biāo)準(zhǔn)體系。本文梳理了國際上主流的氫氣認證方案，總結(jié)了綠氫產(chǎn)品碳排放核算的計算邊界和方法，并以風(fēng)電制氫為研究對象，對產(chǎn)品氫氣的碳排放進行了核算，分析了不同標(biāo)準(zhǔn)下的評價差距。

工控網(wǎng)絡(luò)仿真靶場對開展面向工業(yè)控制系統(tǒng)的安全測試、攻防演練和教學(xué)培訓(xùn)具有重要作用。當(dāng)前智能制造正在迅猛發(fā)展，規(guī)模越來越大，隨之而來的安全問題成為一大隱患。因此，利用靶場來提高智能制造網(wǎng)絡(luò)的安全性就顯得尤為重要，本文提出了基于虛擬化技術(shù)的智能制造網(wǎng)絡(luò)安全靶場設(shè)計方案，適于開展工控網(wǎng)絡(luò)安全測試和教學(xué)培訓(xùn)。

當(dāng)前，數(shù)字經(jīng)濟方興未艾，智能化、網(wǎng)聯(lián)化、柔性化制造加速推進。人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)、新材料、微電子、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)視覺等技術(shù)的進步，為機器人的高度智能化奠定了基礎(chǔ)。機器人作為多學(xué)科交叉的新興門類，將是發(fā)展前景廣闊的朝陽產(chǎn)業(yè)。相信，發(fā)揮好機器人的撬動作用，不僅能讓制造業(yè)提質(zhì)增效，還有望開辟新領(lǐng)域、新賽道，為制造業(yè)發(fā)展創(chuàng)造新機遇。本期將分享中國科學(xué)院丁漢院士對機器人化智能制造的研究進展，以及對未來發(fā)展趨勢的展望。

液化天然氣的正常供應(yīng)關(guān)乎國家能源安全，對連續(xù)運行多年的工控系統(tǒng)進行有效的信息安全防護，從而面對愈演愈烈的工業(yè)信息安全威脅是LNG接收站的巨大挑戰(zhàn)。青島LNG通過持續(xù)評估、分步實施的方式，在有效提高信息安全防護能力的同時也滿足了等保2.0的要求。

大型生產(chǎn)設(shè)施的安全與能效監(jiān)控，迫切需要低功耗、高精度的泛在感知，高實時、高可靠的無線傳輸以及動態(tài)靈活的生產(chǎn)管控。為此，本文首先提出一種扁平架構(gòu)的無線化工業(yè)控制系統(tǒng)。然后,圍繞感知、傳輸和控制等核心功能需求，系統(tǒng)闡述了高實時高可靠的工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)設(shè)計及其時?空?頻三元聯(lián)合調(diào)控方法，感知終端的變周期精益采樣和高能效精準(zhǔn)時間同步方法，以及管控平臺的語義化互操作和賦時工作流模型等核心關(guān)鍵技術(shù)。最后，研發(fā)了面向石油高效采收和電網(wǎng)全域安全監(jiān)測的無線化工業(yè)控制系統(tǒng)，介紹了應(yīng)用效果和成效。

我國流程行業(yè)原料來源復(fù)雜，如何優(yōu)化調(diào)控工藝指標(biāo)使復(fù)雜生產(chǎn)流程適應(yīng)原料波動，是保障產(chǎn)品質(zhì)量、降低物耗能耗的關(guān)鍵.本文結(jié)合全流程、工序、反應(yīng)器等不同生產(chǎn)層級的工藝特點，系統(tǒng)研究復(fù)雜生產(chǎn)流程協(xié)同優(yōu)化和智能控制方法。針對全流程多工序關(guān)聯(lián)的特點，提出了操作模式優(yōu)化方法和操作模式動態(tài)匹配的全流程多工序協(xié)同優(yōu)化方法;針對單元工序多反應(yīng)器級聯(lián)的特點，分析了工序內(nèi)不同反應(yīng)器的物質(zhì)轉(zhuǎn)化效率差異，提出了反應(yīng)器指標(biāo)梯度協(xié)同優(yōu)化方法；針對反應(yīng)器多反應(yīng)共存、工況多變的特點，研究了基于完備狀態(tài)空間的動態(tài)特性描述框架，建立了競爭?促進反應(yīng)體系機理模型，提出了工況全覆蓋的模型參數(shù)自主辨識方法和基于分工況智能綜合調(diào)節(jié)的反應(yīng)器操作參數(shù)精細化調(diào)控方法。通過鋅冶煉智能工廠建設(shè)案例闡述了所提方法在提高工藝原料適應(yīng)能力、生產(chǎn)效率、質(zhì)量穩(wěn)定性等方面的成效。最后，結(jié)合我國流程行業(yè)智能化發(fā)展現(xiàn)狀和需求，分析了需進一步研究的問題。

人工智能技術(shù)的快速發(fā)展對工業(yè)自動化產(chǎn)生了重大的影響。本文主要提出了AI技術(shù)的概念和分類，分析了其優(yōu)勢和面臨的挑戰(zhàn)，探討了AI技術(shù)對工業(yè)自動化的影響和應(yīng)用策略。本研究結(jié)果表明，AI技術(shù)在工業(yè)自動化方面具有巨大的優(yōu)點，并對此提出了相應(yīng)的建議和展望。

此系統(tǒng)采用云邊協(xié)同架構(gòu)，分為邊緣端和云端兩部分：邊緣端使用自研的邊緣控制器組成集群，云端搭建邊緣云（私有云）平臺；同時，此系統(tǒng)按照功能劃分為三層：采集層、分析層、應(yīng)用層。最后，此系統(tǒng)方案在中國航空制造技術(shù)研究院的生產(chǎn)現(xiàn)場進行了應(yīng)用驗證。

隨著企業(yè)的生產(chǎn)轉(zhuǎn)型、人力成本的不斷提升以及人工生產(chǎn)弊端的不斷涌現(xiàn)，人工已不能滿足市場的更高需求，特別是在某些制造精度較高的地方，人工的質(zhì)量幾乎無法滿足生產(chǎn)要求。面對市場上日益激烈的競爭，直角坐標(biāo)機器人應(yīng)運而生。直角坐標(biāo)機器人作為市場應(yīng)用中最為常見的機械裝置，由于其高精度、高負載、高性價比等優(yōu)點，被廣泛應(yīng)用于搬運、碼垛、噴涂等工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域。三菱Q系列PLC及QD75P2N定位模塊組成控制系統(tǒng)，配合插補運算進行直角坐標(biāo)機器人路徑分析，并可在X/Y軸上實現(xiàn)線性運動。