工业4.0 背景下数字技术在工业电气自动化系统中的应用

引言

工业 4.0 推动生产模式向数字化、网络化、智能化变革，工业电气自动化系统作为生产基础支撑，角色也随之转变。数字技术的发展为其提供了有力支持，信息处理、通信等技术要素与高速运算等特性，促使工业电气自动化系统在控制、监测反馈和资源调配等方面发生深刻变化，开启工业生产新发展阶段。

1 工业4.0 与工业电气自动化系统的关联

1.1 工业4.0 的内涵与发展态势

工业 4.0 倡导以数字化、网络化、智能化为核心的生产模式变革，打破传统工业中各环节的孤立状态，推动生产要素实现全域互联与动态优化 [1]。其核心在于通过数字技术将物理生产系统与虚拟信息系统深度融合，构建具有自适应能力的智能生产体系。这种变革不再局限于单一生产环节的效率提升，而是贯穿从产品设计、原料采购、制造加工到物流配送的全产业链，形成闭环式的生产生态。随着技术迭代，工业 4.0的发展态势呈现出生产过程柔性化特征，能够根据市场需求快速调整生产参数，实现小批量、多品种的高效生产。生产要素的配置方式更趋精准，各类资源通过数字平台实现动态调配，使工业生产从粗放式发展转向精细化运营，为工业领域注入持续增长动力。

1.2 工业电气自动化系统的定位

工业电气自动化系统是工业生产的基础支撑，承担着生产设备控制、生产流程调控、能源消耗管理等基础功能，确保生产过程按照预设程序稳定运行。其通过各类电气设备与控制算法的协同，实现生产环节的自动化操作，减少人工干预带来的不确定性。在工业 4.0 背景下，工业电气自动化系统的角色发生显著转变。从传统的单一控制功能向综合信息枢纽过渡，不再局限于设备运行的局部调控，而是成为连接生产现场与上层管理系统的关键节点。通过整合各类生产数据，为智能决策提供实时依据，推动生产系统向更高效、更智能的方向演进，成为实现工业4.0 目标的重要载体。

2 数字技术的基础构成与特性

2.1 数字技术的核心要素

构成数字技术的关键部分涵盖信息处理技术，它依托芯片与算法的协同，对各类数据进行结构化解析与深度运算，将原始信息转化为可直接应用的决策依据。数字通信技术是另一重要要素，通过有线与无线传输介质的结合，构建起覆盖广泛且稳定的信息交互网络，确保数据在不同设备与系统间高效流转 [2]。存储技术作为支撑，以分布式架构实现海量数据的安全留存，既保障数据的完整性，又能满足快速调取需求。控制技术通过编程逻辑与执行机制的联动，将处理后的信息转化为具体操作指令，驱动终端设备按照预设目标运行，各要素相互衔接形成完整的技术闭环。

2.2 数字技术的共通特性

在数据处理方面，数字技术具备高速运算能力，能在极短时间内完成复杂计算，同时保持处理结果的精准性，为后续应用提供可靠基础。数据传输过程中展现出强稳定性，通过纠错机制与加密手段，降低信息丢失或泄露的风险，确保数据在跨设备、跨场景传递时的完整性。交互层面呈现出高度兼容性，可适配不同类型的硬件接口与软件协议，打破技术壁垒实现多元系统的顺畅对接。数字技术具有可扩展性，能根据应用场景的需求变化，灵活增加功能模块或提升处理能力，适应不同规模与复杂度的应用环境。

3 数字技术在工业电气自动化系统中的应用体现

3.1 控制环节的革新

数字技术从根本上改变了工业电气自动化系统的控制逻辑，让控制方式突破传统局限。传统控制依赖固定硬件线路和预设参数，面对复杂工况时调节精度不足，难以应对多变量同步变化。数字技术通过软件编程构建灵活控制模型，可根据实时采集的生产数据动态调整控制参数，使控制过程与实际工况高度匹配。数字技术提升控制精度体现在信号处理方式的优化上。将模拟信号转化为数字信号传输，减少外界干扰对信号完整性的影响，让控制指令的执行误差大幅降低。数字控制模块的高速运算能力缩短了指令解析与执行的时间间隔，使系统对工况变化的响应更迅速。控制的灵活性还体现在控制范围的拓展上。借助数字通信技术，可实现对分散设备的集中控制，打破设备与控制模块的固定对应关系。通过修改软件配置即可切换控制逻辑，无需改造硬件线路，让同一系统适应不同生产流程，满足多样化生产需求。分层控制模式的引入，使各子系统既能独立精准运行，又能通过上层系统协同联动，避免单点故障影响整体运行。

3.2 监测与反馈机制的升级

数字技术让工业电气自动化系统的监测维度大幅拓展，形成全方位感知网络。传统监测仅能对少数关键参数采样，难以全面反映系统状态。数字技术支持多种数字传感器接入，可同时捕捉温度、压力、电流等多类数据，实现对生产环节的全面监测。数据传输效率的提升保障了监测的实时性。数字通信协议通过数据压缩和加密处理，在确保数据完整的同时提高传输速度，让海量监测数据快速汇聚到处理中心，避免信息延迟 [3]。数字传感器的自校准功能减少了人工校准误差，使监测数据的稳定性显著提升。反馈机制在数字技术支持下实现自动化与智能化。当监测数据超出阈值时，系统可自动生成调节指令，无需人工干预即可纠正异常状态。对历史数据的分析能总结不同异常的处理方案，形成策略库，让反馈操作更具针对性。通过数据趋势分析还能预测潜在故障，使反馈从被动应对转向主动预防，提升系统运行稳定性。

3.3 资源调配的优化

数字技术为资源调配提供精准数据支撑，改变传统依赖经验判断的模式。通过在资源节点部署感知设备，实时采集电力、物料、设备等资源的存量与流转数据，构建动态更新的资源数据库，让调配决策基于实际资源状态。资源调配的协同性在数字技术支持下显著增强。通过构建资源关联模型，可清晰梳理各类资源的依赖关系。当某类资源调配计划调整时，模型能自动计算对其他资源的影响，生成协同调整方案，避免单一资源调配不当引发的连锁问题，保持资源供需平衡。数字技术提升了资源调配对生产变化的响应速度。当生产计划调整时，系统可快速将需求转化为资源调配参数，通过模型运算生成新方案，使资源分配与生产需求实时匹配。对资源消耗规律的分析能优化储备与转运计划，提高资源时空利用率，推动资源利用从粗放型向集约型转变。

结束语

数字技术在工业电气自动化系统中的应用，是工业 4.0 时代的重要实践。它不仅革新了传统控制方式，升级了监测反馈机制，还优化了资源调配，为工业生产带来全方位的提升。随着技术的不断发展，数字技术将与工业电气自动化系统深度融合，持续推动工业生产向智能化、精细化迈进，为工业领域的可持续发展奠定坚实基础。

参考文献

[1] 王勇 . 工业 4.0 背景下数字技术在工业电气自动化系统中的应用[J]. 现代工业经济和信息化 ,2024,14(9):77- 80.

[2] 孙永伟 . 建筑 4.0 背景下数字化使能技术的局限性与未来研究方向探析 [J]. 工程与建设 ,2024,38(3):509- 511.

[3] 曹 超 . 自 动 化 技 术 在 机 械 工 程 中 的 应 用 [J]. 数 字 化 用户 ,2025(22):136- 138.