工业4.0参考体系结构模型（RAMI 4.0）使用三维模型来显示制造业中涉及的所有关键要素。该模型的层次结构维度（右侧水平轴）描述了一个7层自动化级别，如图1所示，从下至上依次是：产品，现场设备，控制设备，工作站，操作中心，企业，相互联系的世界。图1.工业4.0自动化级别此功能分类与IEC 62264（“企业控制系统集成”）和IEC 61512（“批处理控制”）标准中指定的级别一致。在实际的工厂环境中，为了更清楚地分析不同级别的网络通信需求的差异，我们进一步将级别从现场设备细分为工作站，如图2所示。图2.车间自动化模型根据数据量，周期，传输距离，节点数等特性指标，上图中不同级别之间网络通信的典型值如下表所示：表1.车间自动化通信的特性和要求是由于不同网络通信的要求级别不同。在当前网络技术条件下，云通常只存储设备运行数据，并使用深度学习等人工智能算法来实现系统的在线识别和建模，进而优化设备的运行效率或维护设备的运行。控制器的状态不直接控制驱动器来实现对受控对象的控制。以云3D打印为例，该平台将云中的G代码发送到3D打印机以控制打印设备，如图3所示：图3.当前的云3D打印系统架构这种架构存在一个主要问题，即设备完成购买后，无法升级控制器硬件（提供扩展的计算性能）。为了提高3D打印的效率和准确性，一个团队开发了一种称为“ FBS振动补偿”的软件算法，该算法可以有效地使3D打印的速度提高一倍。但是，由于某些3D打印机控制器的计算能力以及内存非常低，无法支持用户的算法。例如，多个机器人协调运动（RoboTeam）的场景受到当前机器人控制器的计算能力的限制。通常，它只能支持4个机器人的同时运动，不能扩展。大量的机器人可以协调运动。另外，如果需要升级或更换现场的设备控制器，则需要关闭整个设备或整个生产线，并更换新的设备控制器，这将导致生产停止；为了满足某些高度可靠的操作要求，需要建立一个冗余控制平台（双机热备用PLC）。该解决方案太昂贵并且工作非常复杂。随着网络技术（5G，Wi-Fi 6）和网络控制理论（预测控制，数据驱动控制）的不断发展，目前存在一种所谓的云控制系统的概念，它结合了云的优势计算和网络控制及其系统拓扑如图4所示。图4.云控制系统网络拓扑图在此体系结构中，由于云计算是一种灵活的服务，因此用户不需要知道服务提供商的物理位置，只需要有一个网络连接。您可以根据需要配置所需的虚拟化资源（计算，软件，数据访问和存储），然后分析和处理虚拟化资源上的各种数据（实时数据，历史数据），然后生成控制系统控制信号。最后，可以将现场剩余的终端简化为简单的输入和输出设备，只需具有有限的计算/存储功能即可。上面提到的问题也可以在这种架构中解决，例如甚至现场设备。控制器不能支持“ FBS振动补偿算法”的操作。通过扩展云控制器的计算能力，还可以提高3D打印机的运行效率，如图5所示。图5.从运动控制的角度看云控制3D打印系统的体系结构关于机器人的体系结构与3D打印机之间存在相似之处，因为控制器的计算能力和内存都很低，因此它无法支持新算法。在机器人工业中也存在这样的问题。云控制系统提供了一种解决方案。一个新的解决方案