人機智能時代正在到來，智能制造未來的發(fā)展將如何？當前，相對容易推測的是，“知識工程”將發(fā)揮越來越大的作用，工程師的大部分腦力工作可能被智能系統(tǒng)取代；虛擬空間與現(xiàn)實空間的界限將越來越模糊，增強現(xiàn)實（AR）、混合現(xiàn)實（MR）技術將在更多的場景得到應用。難以推測的是，在制造系統(tǒng)越來越“智能”的時候，人的作用將如何定位和發(fā)揮。對此，我們只能隨著時間的推移，在實踐中探尋答案。
什么是智能制造的最佳路徑？這是政府、企業(yè)家以及研發(fā)人員要特別重視和思考的問題。當下熱火朝天的“機器換人”“百萬工業(yè)企業(yè)上云，實施百萬工業(yè) APP”等都在進行這方面的探索和實踐。最終的答案是什么？現(xiàn)在還不得而知，但有一點是可以肯定的，智能制造必須依賴眾多基礎的智能技術與工具，如傳感器、物聯(lián)網、智能數控系統(tǒng)、大數據分析工具、智能軟件等，在這些領域中實現(xiàn)重大突破、占領制高點是建設智能制造強國的前提。我們要時刻清醒地認識到這一點。
隨著物聯(lián)網的發(fā)展，工業(yè)制造設備所產生的數據量將越來越多。如果這些數據都要放到云端處理，就需要無窮無盡的頻譜資源、傳輸帶寬和數據處理能力，“云”難免不堪重負，此時就需要邊緣計算來分擔云計算的壓力。
“我們采集到的數據，90%都是垃圾”，位于江蘇昆山的某工廠老板感嘆道，“去年365天的每時每刻，我們幾乎都進行了數據采集，采集到的數據卻不知道該如何利用。與投入到采集數據的各種費用相比，我認為并不值得。”
一年的數據采集經歷讓這位老板對
工業(yè)互聯(lián)網喪失了最初的熱情，甚至產生了這樣的疑問：我們當前真的需要大量工業(yè)數據嗎?
“只要增加幾個工人就能解決的問題，我為什么要費力去采集數據，去搞工業(yè)互聯(lián)網?還不一定有效果!”
的確，無論工業(yè)物聯(lián)網、大數據驅動、數字孿生這些概念說的如何天花亂墜，在實際工業(yè)生產過程中，如果不能解決企業(yè)的核心問題——提高利潤、降低成本，都難免是紙上談兵。雖然數據本身很重要，但能直接解決問題的服務應用對企業(yè)才更有價值。當前，除了如何采集數據之外，絕大部分企業(yè)面對的關鍵問題是什么數據值得采?說白了，就是如何運用數據產生價值!
我們知道，工業(yè)數據的采集和傳輸基本都是 “端-管-云”的模式。在應用的現(xiàn)場，“端”負責收集數據、執(zhí)行指令，“管”打通數據的傳輸路徑，而“云”負責所有的數據分析和控制邏輯功能。整套流程能否順利打通，對數據采集、分析、應用能力至關重要。
然而，隨著物聯(lián)網的發(fā)展，工業(yè)制造設備所產生的數據量將越來越多。如果這些數據都要放到云端處理，就需要無窮無盡的頻譜資源、傳輸帶寬和數據處理能力，“云”難免不堪重負，此時就需要邊緣計算來分擔云計算的壓力。比如一個公司，在規(guī)模小的時候，董事會可以對公司的管理達到事無巨細的程度，但是當公司發(fā)展到一定規(guī)模時，就需要給予一線員工必要的自主權力。
所以，在工業(yè)現(xiàn)場的邊緣側進行數據采集、處理及傳輸的邊緣計算網關承擔著打通工業(yè)數據傳輸“任督二脈”的重任，再與云平臺進行融會貫通——邊云一體化，最后利用大數據分析，賦能生產，才能發(fā)揮工業(yè)數據的真正價值。
由此產生的兩個關鍵問題是我們不得不面對的：
一、在大量工業(yè)數據下沉的情況下，數據的有效性該如何保證?
二、“邊-云”一體化能給工業(yè)物聯(lián)網帶來什么價值?
“外行看熱鬧，內行看門道”，關于這兩個問題的答案，在工業(yè)物聯(lián)網領域已經耕耘17年的映翰通網絡有充分的發(fā)言權。
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Sony Linear Scale Encoder SD608-052R0035 R35 Z
Sony Linear Scale Encoder SF108-045 NAE 045NAE
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Sony Linear Scale Encoder SR128-075T04 SD608-RA 075
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