Giao diện người-máy đa chạm cho phép nhập liệu cảm ứng đồng thời, tối ưu hóa quy trình làm việc của người vận hành, giảm sự phụ thuộc vào các thiết bị bên ngoài và nâng cao hiệu quả cũng như độ tin cậy trong điều khiển tự động hóa công nghiệp.
Ngành công nghiệp ô tô toàn cầu hiện đang trải qua một giai đoạn biến động chưa từng có. Các kết quả gần đây từ Khảo sát Triển vọng Sản xuất Ô tô của ABB Robotics cho thấy một sự chuyển hướng đáng kể sang công nghệ tiên tiến. Các nhà sản xuất không còn xem tự động hóa là một sự xa xỉ. Thay vào đó, họ coi đó là một nhu cầu thiết yếu để đối phó với chi phí vận hành tăng cao và tình trạng thiếu hụt lao động. Sự chuyển đổi này báo hiệu một bước chuyển từ dây chuyền lắp ráp truyền thống sang các hệ sinh thái sản xuất thông minh và tự động cao.
Chuyển đổi công nghiệp không còn là khái niệm xa vời. Nghiên cứu gần đây được công bố trong Internet tương lai xác nhận rằng sự hội tụ của Học máy (ML) và Internet vạn vật (IoT) đang tạo ra một kỷ nguyên mới của "Chuyển đổi Công nghiệp Thông minh." Bằng cách kết hợp trí tuệ số với sản xuất vật lý, các nhà sản xuất đang xây dựng môi trường thích ứng có khả năng tự quyết định và tối ưu hóa theo thời gian thực.
Trong thế giới tự động hóa công nghiệp, Bộ điều khiển logic lập trình được (PLC) đóng vai trò như bộ não của hệ thống. Mặc dù hầu hết các mô-đun I/O trông giống nhau trên thanh DIN, mạch bên trong của chúng lại khác biệt đáng kể. Việc lựa chọn giữa mô-đun dùng chung và mô-đun cách ly riêng biệt là quyết định quan trọng đối với các kỹ sư hệ thống điều khiển. Lựa chọn này ảnh hưởng đến độ tin cậy của hệ thống, tính toàn vẹn tín hiệu và chi phí bảo trì lâu dài.
Ngành thực phẩm và đồ uống ngày càng dựa vào tự động hóa tốc độ cao để duy trì lịch trình sản xuất chặt chẽ. Gần đây, tập đoàn công nghệ lớn Siemens đã hợp tác với Sachsenmilch Leppersdorf GmbH để cải tiến chiến lược bảo trì tại một trong những nhà máy sữa lớn nhất châu Âu. Bằng cách triển khai giải pháp Senseye Predictive Maintenance, cặp đôi này đã chứng minh cách tự động hóa công nghiệp và trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán và giải quyết trước các sự cố cơ khí.
