为工业AI而生！菲尼克斯电气vPLCnext，为工业AI搭建开放新底座
- 关键词：菲尼克斯电气,vPLCnext
- 摘要：菲尼克斯电气vPLCnext + MLnext以革命性架构， 让AI无缝融入实时控制， 人人都是AI应用专家。
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产线数据爆棚，AI算法却无法在控制器上运行？
当传统PLC遭遇智能瓶颈，
菲尼克斯电气vPLCnext + MLnext以革命性架构，
让AI无缝融入实时控制，
人人都是AI应用专家。
当产线上的传感器数据如潮水般涌来，当“智能制造”的号角响彻工厂的每个角落，身处一线的自动化工程师们，是否正面临着一个共同的困惑：我们拥有了前所未有的海量数据，却依然被束缚在传统的“规则”控制中。如何让我们的控制系统，这颗工业大脑，真正拥有思考和决策的智慧？
答案，直指AI与OT的深度融合。今天，我们将为您揭示菲尼克斯电气如何通过革命性的 vPLCnext与MLnext，为工业AI打造了一个坚实、开放且高效的“新底座”。
1. 告别“规则”
自动化为何呼唤AI？
传统的PLC是基于严格“If-Then-Else”逻辑的王者，稳定、可靠。但在应对日益复杂的“非确定性”问题时，它开始触及天花板。
复杂的视觉检测
产品表面的细微反光、不规则的瑕疵，传统算法难以应对，而AI能从海量样本中学习“感觉”，实现精准识别。
预测性维护
与其“定期保养”或“坏了再修”，AI能通过分析设备运行的微弱信号，提前预警故障，将非计划停机扼杀在摇篮里。
柔性化生产
为了满足个性化需求，未来的工厂必须具备快速切换生产任务的能力。一个训练有素的AI模型可以快速适应新的产品类型，甚至在生产过程中进行在线学习和优化，从而实现真正意义上的敏捷制造。
简单来说：
AI并非要取代PLC，而是要为其增加一个强大的“认知协处理器”，让系统从“被动执行”升级为“主动思考”。
2. 为AI而生
vPLCnext的架构革命
既然AI如此重要，为何不能直接在传统PLC上运行？因为传统PLC是一个“封闭的堡垒”——专有系统、受限资源，AI算法根本“装不进去，跑不起来”。
为了从根本上解决这一矛盾，菲尼克斯电气推出了基于虚拟化技术的vPLCnext。它并非简单地将PLC软件“PC化”，而是一场深刻的架构重塑，实现了 “一台硬件，两个世界”。
实时世界 (OT World)
▲ vPLCnext响应精确到毫秒级！
专为苛刻的工业控制场景打造。PLCnext实时核心独占专用的CPU计算资源，确保对I/O信号处理、运动控制等任务的响应精确到毫秒级，其稳定性和确定性与传统高端PLC完全一致。您无需担心开放性带来的不确定性，关键控制永远可靠。
开放世界 (IT World)
▲ 开放世界架构图
专为OT与AI融合创新而设计。这可以是一个标准Linux环境，也可以通过Hypervisor技术同时运行其他操作系统。您可获得与云服务器完全一致的开发体验。无需移植和妥协，即可直接使用Docker容器、Python、PyTorch/TensorFlow框架等丰富的开源生态工具，让最先进的AI算法在控制器本地原生、高效地运行。
vPLCnext技术架构与AI的天然共振
1.分层解耦：实时控制内核保证毫秒级任务执行，AI推理在非实时系统/容器中运行，通过共享内存或高速IPC低延迟交互，既不破坏实时性，又能获得丰富上下文数据。
2. 容器化与微服务：模型服务、特征处理、数据网关独立升级，不影响主控制逻辑。
3. 标准化接口：OPC UA、MQTT、REST/gRPC 统一语义层，使得现场数据快速进入AI处理单元，也让推理结果通过函数块/变量空间回写控制策略。
4. Edge-Cloud 协同：训练与重型特征工程放在云/数据中心；轻量化、量化后的模型在vPLCnext边缘推理，兼顾时效与成本。
5. 安全与隔离：利用安全沙箱 + 访问控制+ 策略审计，确保模型更新不破坏控制域完整性。
6. 统一运维：日志、指标（延迟、吞吐、漂移率）、告警集中可视化，为DevOps汇流提供基础。
这，带来了什么？
vPLCnext实现了“鱼与熊掌兼得”——既有PLC的确定性，又拥抱了IT世界的开放性与强大算力。vPLCnext，是为工业AI量身打造的理想“新底座”。
3. 化繁为简
MLnext让AI落地“零”门槛
有了vPLCnext这个强大的平台，但新的问题来了：
自动化工程师通常不是AI编程专家，如何驾驭复杂的AI模型？这“最后一公里”，我们用MLnext为您铺平。
MLnext是我们提供的一个AI应用“翻译官”，它的使命只有一个：将复杂的AI技术简单化，让自动化工程师通过可视化选择和简单的参数配置，即可完成AI模型的设计、训练、部署。
整个过程极其简单：
STEP 1：数据采集与生成
首先通过vPLCnext丰富的接口和通讯协议，实时采集各种现场数据。再通过集成好的功能块，高效便捷的传输并储于数据库中，为后续分析提供丰富原料。数据可被整理为规整的Datasets，用于模型训练与验证。
STEP 2：模型创建
MLnext Creation软件，支持构建和训练时间序列数据的深度神经网络，无需编写源代码。
用户可从多种应用场景中选择，上传数据并选定相关变量后，仅需选择优化复杂度，其余操作（包括数据预处理和模型训练）均在后台自动完成。最终输出符合ONNX标准的模型文件，确保兼容性与可部署性，这意味着无需专业知识即可快速创建机器学习模型。
STEP 3：现场部署
MLnext Execution软件部署在vPLCnext平台上，通过直接加载）0NNX模型文件，实现机器学习模型向生产环境的便捷部署。该软件具备三大功能：预定义工作流的周期性执行服务、用于监控控制工作流的Web界面，以及通过REST API提供的预定义工作流预测端点。
MLnext Execution现已纳入菲尼克斯电气数字工厂解决方案组合，共同实现数据采集、存储与评估。
有了MLnext，AI专家可以专注于算法，而自动化专家只需专注于工艺和控制逻辑，无需编写一行Python代码，就能轻松调用顶尖的AI能力。
不止于控制 更是智能的未来
菲尼克斯电气提供的，不是一个孤立的产品，而是一个从架构到应用的完整生态系统。
vPLCnext + MLnext = 确定性控制 + 开放AI生态 + 极简应用部署
我们坚信，未来的卓越工厂，其核心竞争力不再仅仅是执行的精度和速度，更是感知的深度、决策的智慧和适应的敏捷度。控制系统将演变为能够自我学习、自我优化的“认知系统”。
菲尼克斯电气的vPLCnext，正是为迎接这个未来而生。它是一个开放的舞台，我们诚挚地邀请每一位自动化领域的开拓者、系统集成商和技术爱好者，与我们一起，在这个舞台上共同谱写工业智能化的新篇章。
是时候，让您的控制系统，不止于控制。
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