奥迪德国工厂：控制器技术向云端转型

随着工业4.0和智能制造的兴起，IT（信息技术）与OT（操作运营技术）的深度融合已成为制造业转型的关键推动力。在这一变革中，OT不断吸纳IT领域的创新技术，如工业以太网的普及和工业边缘计算的崛起，这些趋势正逐步消融传统自动化与IT的隔阂，引领制造业向智能化、高效化迈进。

 

软件定义工厂：制造业的新篇章

奥迪公司引领制造业从硬件转向云端操控，推动制造业底层架构的革命性变革，选择位于德国内卡苏姆的博林格霍夫汽车工厂作为试点。该厂使用全新的基于软件的基础设施Edge Cloud 4 Production（生产边缘云，EC4P）显著提升生产效率，引入西门子的虚拟可编程逻辑控制器S7-1500V（虚拟PLC）支持数据驱动的生产模式，在全网络连接的工厂自动化方面树立了新的标准。

奥迪内卡苏姆基地目前是欧洲最复杂的造车基地之一，也是大众汽车集团旗下产品型号最丰富的生产基地之一，而博林格霍夫汽车工厂则以内卡苏姆基地的“科技实验室”著称。为了投产第一款在德国制造的奥迪纯电动车型e-tron GT，奥迪对这家工厂进行了升级和扩建，生产车间在电气化、自动化和数字化领域以及生产能力等方面进行全方位扩展。

 

奥迪博林格霍夫汽车工厂成为首座“软件定义工厂”

奥迪致力于将其现有工厂转型为“360工厂”，注重成本效益、可持续性和吸引力的均衡发展，通过简化建造流程和电气化设施获得更高的灵活性。得益于这种生产模式，博林格霍夫汽车工厂能够在一条生产线上同时制造出全电动E-Tron GT和内燃机驱动的S8等不同车型，更好地适应未来消费者对电池驱动汽车的需求增长。电动车与燃油车共线生产的操作，在大众汽车集团中是独一无二的。

在这家汽车工厂，不同的连接工艺（如电阻点焊接、螺栓、铆钉和粘合等）都得以应用，而其中的核心部分应用了二次框架的夹紧固定装置。工厂由10个机器人使用32种工具，将大型组件连接到车身，从而实现车身的连接和接合工序。此外，每辆白车身都由机器人控制的两个测头对超过400个测量点进行逐点检查，以保障车身尺寸精准。室内摄像头记录测头的准确位置，并持续对数据进行比较，所生成的大量高精度数据将被用于对最细微的偏差作出快速响应。

博林格霍夫汽车工厂使用无人驾驶运输系统（DTS）自动运输零部件与车辆，旨在打造全自动化的供应链，在每一个操作节点的工人会根据各个车辆的具体配置来操作运输机器人去匹配相对应的配件，并进行组装。20辆无人驾驶运输车每天要来回行驶总共超过23公里的路程，不仅能将车身送至装配线，还作为运输工具贯穿整个生产周期提供从头到尾的支持。

对奥迪来说，这家汽车工厂的试点项目关乎未来，为奥迪及其母公司大众，乃至整个汽车行业展示了一条新的前进道路。这一创新举措不仅代表了控制器技术向云端的转型，更意味着整个制造业底层逻辑的深刻转变。它预示着工业4.0时代“软件定义工厂”新阶段的到来，开启了制造业崭新的历史篇章。

据了解，该工厂现已成为大众汽车集团首个在整个生产过程中，使用射频识别（RFID）技术识别车辆的工厂，为全面互联的数字化生产奠定了关键基石，增强射频识别数据介质的“金属标签”也首次用于奥迪e-tron GT的生产。

 

EC4P平台：自动化的关键

奥迪汽车公司的目标是建立稳定且持续可用的生产设施，以生产尽可能多的汽车，面临的主要挑战是使用许多不同的设备。为了使生产适应不断增长的需求，必须购买更多的硬件设备，然而交货期变得越来越长。在许多情况下，更新只能手动安装，维护成本极高，但这两者都是保证网络安全所必需的。随着使用的硬件设备数量越多，所需的电力就越多，导致工厂的能源效率降低。

为了应对这些挑战，需要将生产中的IT和OT合并，通过车间虚拟化来实现。奥迪专家团队创建的基于软件的EC4P在博林格霍夫汽车工厂的成功应用，代表了工业自动化的重大变革。EC4P的主要功能和角色体现在用中央化服务器取代分散硬件，3个本地服务器替代了数百台工业PC，实现集中控制生产流程。

自从启用了EC4P后，工厂的硬件节点减少80%以上，所有的应用程序都作为软件在云中运行，实现了自动化，彻底改变了工厂的现状。数据表明，由于直接降低设备故障排查频次与物理维护工作量，工厂的综合维护成本下降30%以上，同时设备生命周期延长20%。

通过取消传统的PLC机柜，博林格霍夫汽车工厂成功地简化了产线的硬件配置。消除传统PLC机柜减少布线3.2公里，节省硬件投资高达60%，降低设备维护成本。

基于威睿的（VMware）边缘计算堆栈（Edge Compute Stack，简称ECS），EC4P构建了私有云基础设施，实现资源动态分配，消除传统工控机因配置差异导致的兼容性问题，运维响应速度提升40%。私有云是一种云计算模型，它允许用户在专用的硬件和软件环境中部署和管理资源。

ECS是计算机虚拟化软件研发与销售企业威睿针对边缘场景推出的集成式软件平台，旨在为资源受限的工业环境提供安全、可扩展的虚拟化与容器化能力。它基于vSphere虚拟化技术实现工业设备控制系统的虚拟化，支持传统物理PLC控制器迁移至边缘服务器运行，形成软件定义的生产环境。

博林格霍夫汽车工厂通过ECS整合了2000多台工业设备，将PLC控制器虚拟化后运行在边缘服务器，实现5-10微秒级实时响应，运维成本降低30%。根据物联网传感器采集设备运行参数（如温度、振动），结合云端数据分析模型，提前7-30天预警潜在故障。依据设备实际损耗数据调整保养计划，避免过度维护（如非必要部件更换），维护成本降低18%~25%。

依靠优化分布式工作负载的部署和管理，ECS边缘计算解决方案支持实时应用和OT工作负载（如机器人、计算机视觉、人工智能等）。它采用容器化（如Docker）和轻量级虚拟机（如KVM）双轨架构，容器镜像体积控制在50MB以内，启动时间小于1秒（传统虚拟机需数分钟）。通过动态内存气球技术和硬件辅助虚拟化（如Intel VT-x、AMD-V），将CPU开销从15% 降至3%，支持在2-8GB内存的边缘设备上运行。支持x86、ARM、GPU等多平台，例如在ARM网关部署Firecracker微虚拟机，在NVIDIA GPU上实现算力切分。

EC4P通过算法自动控制电机转速、启停时序，例如变频技术使高负荷设备能耗降低12%~20%。它分析云端汇聚的全厂数据流，识别设备空转、待机等低效场景，使设备利用率提升至90%以上。因为历史故障处理方案、零部件更换记录形成结构化数据库，所以维修人员平均排障时间缩短35%。依靠远程专家支持系统，通过AR工具实现故障现场与云端技术专家的实时交互，使得复杂问题解决效率提升50%。

利用多层级数据驱动技术，EC4P预测性维护功能大大增强。例如轴承振动峰值监测精度达±0.05g，温度采样频率达100Hz。在电机、阀门等关键设备安装振动、温度、压力传感器，实时采集运行状态数据。通过威睿边缘云架构集成PLC控制信号、SCADA系统工艺参数及设备历史维护记录，能够构建多源数据池。通过小波变换提取振动信号的高频能量特征（如>8kHz频段能量变化率），可以识别早期磨损，融合温度斜率、电流谐波畸变率等32维参数，经PCA降维生成6个关键健康指标。

EC4P采用随机森林算法建立故障预测模型，输入设备历史故障数据训练，实现故障提前72小时预警。基于LSTM神经网络预测剩余使用寿命（RUL），误差率<8%。依据设备实时损耗状态动态调整预警阈值，如振动峭度系数从基线2.8升至5.6时触发报警。系统识别潜在故障后，自动关联备件在库存信息生成优先级工单，推送至维修人员移动终端，避免误报或漏报。通过EC4P进行管理还可以提供更多的网络安全性，因为许多攻击媒介已从生产中删除。

 

虚拟PLC：虚拟化车间的核心

奥迪的目标是虚拟化车间自动化，这不仅需要基于IT的新基础设施，还需要虚拟PLC。西门子通过虚拟可编程逻辑控制器S7-1500V（虚拟PLC）提供了成功的关键。

奥迪将博林格霍夫汽车工厂转换为EC4P的基地，2023年云终于上线，此后开始实施虚拟PLC的准备工作。这需要奥迪与西门子、博通和思科等技术合作伙伴之间极其密切的合作。自 2024年以来，两台虚拟PLC已成功部署在博林格霍夫汽车工厂的奥迪e-tron GT车轴装配线上。

 

奥迪博林格霍夫汽车工厂使用全新的基于软件的基础设施EC4P

博通为服务器提供了虚拟化软件，并开发了一种新的、具备实时能力的“工业虚拟交换机”。这是一个软件组件，能够在平台和系统之间通过工业协议进行实时通信。思科提供的网络基础设施“Software-Defined Access”，将单个PLC、HMI、IPC和其他离散硬件资源迁移到中央超融合环境，这是奥迪虚拟化生产平台边缘云的关键组成部分。

西门子S7-1500V是一款基于西门子S7-1500开发的虚拟PLC，通过软件模拟实现PLC功能，无需依赖特定硬件，可直接运行在工业级服务器或PC上，并集成在TIA Portal和Industrial Edge软件平台中。它继承了S7-1500的硬件架构和通信接口，支持PROFINET、PROFIBUS等多种工业协议，可实现远程监控和数据交换。

S7-1500V成功获得德国TÜV安全认证，西门子成为全球首家为虚拟PLC提供安全认证的供应商。认证涵盖了数据加密、冗余容错以及实时响应（延迟低于5毫秒）等多个关键环节，从而证明其防护能力和实时响应性能满足高精度制造要求，不仅具备远程控制系统的可靠性，更确保了其具备出色的抗干扰能力，满足了汽车制造行业对高精度的严格要求。

S7-1500V是Industrial Operations X产品组合的一部分，不仅继承了S7-1500系列的强大功能与操作逻辑，更以边缘计算应用程序的新形态出现，可轻松下载并融入现有IT架构。这一特性显著降低了运维复杂度，提升运营效率，尤其适用于拥有多台PLC的大型工厂。这一创新设计为数字化转型带来了新机遇，同时也极大地提升了工业自动化的灵活性与可扩展性。

虚拟PLC利用西门子工业基础模型（IFM）与微软Azure平台的强大功能，使得系统能够实现对多维工业数据，如3D模型和传感器信号的语义理解与实时决策。这一创新设计，支持通过单一集中式界面进行管理，简化了软件更新等任务，并实现对所有PLC数据的集中访问，不仅极大地提升了系统的灵活性和可扩展性，更为制造业的数字化转型开辟了新的道路。

这款虚拟PLC无需购买专用硬件，降低开发成本并缩短开发周期；能灵活扩展，支持快速配置和调整系统功能，适应不同应用场景；独立于操作系统运行，在硬件故障时仍能保持控制逻辑连续性；集成远程监控功能，便于实时诊断和故障处理；支持运动控制、过程控制等复杂功能模块，优化生产流程。

传统PLC系统高度依赖于物理硬件，而虚拟PLC则打破了这一局限，其控制逻辑可以在云端或边缘数据中心进行运行。在博林格霍夫汽车工厂，控制器的响应速度得到了显著提升，增幅高达30%。此外，通过引入AI算法对生产流程进行精细化优化，例如优化焊接路径规划，使得单台机器人的能耗降低了18%。虚拟化技术和AI算法优化了控制器响应速度和能耗，提升了系统效能。

 

虚拟PLC应用潜力巨大

虚拟PLC支持通过单一集中式界面进行管理，简化了软件更新等任务，并实现对所有PLC数据的集中访问。这一特性显著降低了运维复杂度，提升运营效率，尤其适用于拥有多台PLC 的大型工厂。虚拟PLC展现出在特定场景的应用潜力，汽车行业已成为积极的使用者，2023 年数据显示占据了新兴虚拟PLC 市场近四分之一份额。

根据知名物联网产业研究机构IoT Analytics最新研究，虚拟PLC目前整体技术成熟度较低，尚未满足传统硬件PLC的全部技术要求。当前市场上的虚拟PLC 产品普遍存在以下技术局限：

• 尚无虚拟PLC 能够处理执行时间低于1毫秒的高速控制任务，而硬件PLC在这一领域已实现微秒级响应；
• 缺乏符合IEC 61508标准的功能安全认证，该标准是电气、电子及可编程电子系统功能安全的全球基准，在安全关键型应用中不可或缺；
• 多数虚拟PLC无法在不同厂商的运行环境（如A厂商与B厂商的运行时系统）之间无缝迁移，仍需修改代码，难以实现真正的硬件无关性；
• 大多数虚拟PLC缺乏冗余设计，若承载多个虚拟PLC的中央服务器发生故障，所有控制逻辑将同步失效，严重影响系统可靠性。

为应对硬件PLC的局限性，不少厂商采取了渐进式技术演进策略，推动虚拟PLC向硬件PLC 的“一对一替代”目标迈进。有的推出了软PLC作为过渡方案，这类产品虽与特定硬件耦合，但已部分突破传统PLC的限制。例如，德国倍福的TwinCAT XAR运行于其嵌入式PC系列，奥地利B&R的Automation Runtime则适配自家X20控制器。而CODESYS的Runtime通过工具包可适配多种平台，展现了更高的硬件兼容性。

IoT Analytics预测，尽管虚拟市场目前仅占整体PLC市场的个位数百分比，但随着技术进步，SIL3安全认证、低速运动控制支持及冗余能力的实现将提升其吸引力。到2030年，虚拟PLC 可能占据新增PLC市场的四分之一份额。然而，部分制造商仍因虚拟PLC的成熟度不足而选择硬件PLC，且硬件PLC的可靠性和初始成本优势也将持续存在。

虚拟PLC的发展标志着工业自动化从硬件主导转向软件定义的重要变革，尽管它的技术成熟度、市场接受度和生态构建仍面临挑战，但其在灵活性、成本效益和集中管理方面的优势已吸引众多厂商和用户的关注。随着技术的持续进步和行业需求的演变，虚拟PLC有望在未来10年逐步渗透市场，成为工业自动化领域的重要组成部分。然而，要成为行业标准，仍需解决技术瓶颈、完善生态体系，并克服用户惯性，这将是一个渐进且充满挑战的过程。
（本文编译自Audi奥迪官网，www.audi.co.za）

编译：李忠东

 

来源：荣格-《智能制造纵横》

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