工業(yè)4.0參考架構模型（RAMI4.0）以一個三維模型展示了制造業(yè)涉及的所有關鍵要素，在這個模型的等級層次維度（右側水平軸）描述了一個7層的自動化層級，如圖1所示，從下到上依次是：產(chǎn)品，現(xiàn)場設備，控制設備，工作站，運營中心，企業(yè)，互聯(lián)世界。

這種功能分類，和IEC62264（《企業(yè)控制系統(tǒng)集成》）和IEC61512（《批控制》）標準規(guī)定的層級一致。在一個實際的工廠環(huán)境中，為了更清晰地分析不同層級對于網(wǎng)絡通信方面要求的不同，我們把現(xiàn)場設備到工作站之間的層級做了進一步的細分，如圖2所示。

圖2.車間自動化模型

根據(jù)數(shù)據(jù)大小、循環(huán)周期、傳輸距離、節(jié)點數(shù)量等特征指標，上圖不同層級間網(wǎng)絡通信的典型數(shù)值如下表所示：

表1.車間自動化通信特征和要求

因為不同層級對于網(wǎng)絡通信方面的要求不同，在目前的網(wǎng)絡技術條件下，云端通常只是存儲設備運行數(shù)據(jù)，并利用深度學習等人工智能算法，實現(xiàn)系統(tǒng)的在線辨識與建模，然后優(yōu)化設備的運行效率或者維護設備的運行狀態(tài)，并不會直接控制驅動器去實現(xiàn)對被控對象的控制。

以云3D打印為例，平臺從云端向3D打印機發(fā)送G代碼來控制打印設備，如圖3所示：

圖3.目前云3D打印系統(tǒng)架構

這種架構存在的一個主要問題在于，一旦設備定型采購，無法對控制器硬件進行升級（提供擴展的運算性能）。為提高3D打印的效率和精度，某團隊開發(fā)了一種名為“FBS振動補償”的軟件算法，可以有效地將3D打印速度提高一倍，但是，因為某些3D打印機控制器“的計算能力和內存都很低，不能支持用戶的算法。又比如，多臺機器人協(xié)同運動（RoboTeam）的場景，受限于目前機器人控制器的計算能力，一般只能支持4臺機器人的同步運動，無法擴展到更多數(shù)量的機器人協(xié)同運動。

此外，如果現(xiàn)場的設備控制器需要升級或者更換時，整臺設備或者整條生產(chǎn)線都需要停機，進而換上新的設備控制器，這樣就會導致生產(chǎn)中止；為滿足某些高可靠運行要求的場合，需要建立一個冗余的控制平臺（雙機熱備PLC），這種方案成本太高而且工作也非常繁復。

隨著網(wǎng)絡技術（5G，Wi-Fi6）和網(wǎng)絡化控制理論（預測控制，數(shù)據(jù)驅動控制）的不斷發(fā)展，目前已有所謂的云控制系統(tǒng)（CloudControlSystem）的概念，它結合了云計算和網(wǎng)絡化控制的優(yōu)點，其系統(tǒng)拓撲圖如圖4所示。

圖4.云端控制系統(tǒng)網(wǎng)絡拓撲圖

在這種架構中，因為云計算是一種具有彈性的服務，使用者無需知道服務提供商的物理位置，只需要有網(wǎng)絡連接，就可以按照需要配置所需的虛擬化資源（計算，軟件，數(shù)據(jù)訪問和存儲），然后在該虛擬化資源上對各種數(shù)據(jù)（實時數(shù)據(jù)，歷史數(shù)據(jù)）進行分析和處理，進而生成控制系統(tǒng)的控制信號。

最終，留在現(xiàn)場的終端可以簡化成一個單純或者只需具備有限的計算/存儲能力的輸入輸出設備，上文提到的問題，也可以在這種架構中得到解決，比如即便現(xiàn)場設備控制器無法支持運行“FBS振動補償算法”，通過擴展云端控制器的運算能力，也可以提高3D打印機的運行效率，如圖5所示。

圖5.云控制3D打印系統(tǒng)架構

從運動控制的角度而言，機器人和3D打印機的架構有類似之處，因為控制器的計算能力和內存都很低，從而無法支持新算法的問題。在機器人行業(yè)同樣存在這類問題，云控制系統(tǒng)此提供了一種新的解決思路。

盡管云控制系統(tǒng)具有諸多優(yōu)勢，但是在當前階段，還是面臨許多挑戰(zhàn)，比如：信息傳輸與處理的挑戰(zhàn)，如何在大延遲下保證控制質量和閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性；控制系統(tǒng)安全性的挑戰(zhàn)，不僅要抵御物理層的隨機干擾和不確定性，更要抵御網(wǎng)絡層有策略有目的的攻擊等。

所以，這種控制架構不會完全改寫業(yè)內所熟知的參考架構模型，但在不久的將來，隨著網(wǎng)絡技術和網(wǎng)絡控制的不斷發(fā)展，云控制系統(tǒng)將對包括機器人在內的各種設備的發(fā)展和各種實際應用起到積極推動作用。