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人機(jī)智能時(shí)代正在到來，智能制造未來的發(fā)展將如何？當(dāng)前，相對(duì)容易推測(cè)的是，“知識(shí)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(shí)空間的界限將越來越模糊，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）、混合現(xiàn)實(shí)（MR）技術(shù)將在更多的場(chǎng)景得到應(yīng)用。難以推測(cè)的是，在制造系統(tǒng)越來越“智能”的時(shí)候，人的作用將如何定位和發(fā)揮。對(duì)此，我們只能隨著時(shí)間的推移，在實(shí)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(dāng)下熱火朝天的“機(jī)器換人”“百萬工業(yè)企業(yè)上云，實(shí)施百萬工業(yè) APP”等都在進(jìn)行這方面的探索和實(shí)踐。最終的答案是什么？現(xiàn)在還不得而知，但有一點(diǎn)是可以肯定的，智能制造必須依賴眾多基礎(chǔ)的智能技術(shù)與工具，如傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、智能數(shù)控系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析工具、智能軟件等，在這些領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)重大突破、占領(lǐng)制高點(diǎn)是建設(shè)智能制造強(qiáng)國(guó)的前提。我們要時(shí)刻清醒地認(rèn)識(shí)到這一點(diǎn)。

隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，工業(yè)制造設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將越來越多。如果這些數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)處理能力，“云”難免不堪重負(fù)，此時(shí)就需要邊緣計(jì)算來分擔(dān)云計(jì)算的壓力。

“我們采集到的數(shù)據(jù)，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(shí)每刻，我們幾乎都進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集，采集到的數(shù)據(jù)卻不知道該如何利用。與投入到采集數(shù)據(jù)的各種費(fèi)用相比，我認(rèn)為并不值得。”

一年的數(shù)據(jù)采集經(jīng)歷讓這位老板對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)喪失了最初的熱情，甚至產(chǎn)生了這樣的疑問：我們當(dāng)前真的需要大量工業(yè)數(shù)據(jù)嗎?

“只要增加幾個(gè)工人就能解決的問題，我為什么要費(fèi)力去采集數(shù)據(jù)，去搞工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)?還不一定有效果!”

的確，無論工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、數(shù)字孿生這些概念說的如何天花亂墜，在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過程中，如果不能解決企業(yè)的核心問題——提高利潤(rùn)、降低成本，都難免是紙上談兵。雖然數(shù)據(jù)本身很重要，但能直接解決問題的服務(wù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)才更有價(jià)值。當(dāng)前，除了如何采集數(shù)據(jù)之外，絕大部分企業(yè)面對(duì)的關(guān)鍵問題是什么數(shù)據(jù)值得采?說白了，就是如何運(yùn)用數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值!

我們知道，工業(yè)數(shù)據(jù)的采集和傳輸基本都是 “端-管-云”的模式。在應(yīng)用的現(xiàn)場(chǎng)，“端”負(fù)責(zé)收集數(shù)據(jù)、執(zhí)行指令，“管”打通數(shù)據(jù)的傳輸路徑，而“云”負(fù)責(zé)所有的數(shù)據(jù)分析和控制邏輯功能。整套流程能否順利打通，對(duì)數(shù)據(jù)采集、分析、應(yīng)用能力至關(guān)重要。

然而，隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，工業(yè)制造設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將越來越多。如果這些數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)處理能力，“云”難免不堪重負(fù)，此時(shí)就需要邊緣計(jì)算來分擔(dān)云計(jì)算的壓力。比如一個(gè)公司，在規(guī)模小的時(shí)候，董事會(huì)可以對(duì)公司的管理達(dá)到事無巨細(xì)的程度，但是當(dāng)公司發(fā)展到一定規(guī)模時(shí)，就需要給予一線員工必要的自主權(quán)力。

所以，在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的邊緣側(cè)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、處理及傳輸?shù)倪吘売?jì)算網(wǎng)關(guān)承擔(dān)著打通工業(yè)數(shù)據(jù)傳輸“任督二脈”的重任，再與云平臺(tái)進(jìn)行融會(huì)貫通——邊云一體化，最后利用大數(shù)據(jù)分析，賦能生產(chǎn)，才能發(fā)揮工業(yè)數(shù)據(jù)的真正價(jià)值。

由此產(chǎn)生的兩個(gè)關(guān)鍵問題是我們不得不面對(duì)的：

一、在大量工業(yè)數(shù)據(jù)下沉的情況下，數(shù)據(jù)的有效性該如何保證?

二、“邊-云”一體化能給工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)帶來什么價(jià)值?

“外行看熱鬧，內(nèi)行看門道”，關(guān)于這兩個(gè)問題的答案，在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域已經(jīng)耕耘17年的映翰通網(wǎng)絡(luò)有充分的發(fā)言權(quán)。

加碼邊緣計(jì)算，解決數(shù)據(jù)下沉的痛點(diǎn)

Gartner《2018年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì):從云到邊緣》報(bào)告認(rèn)為：到2022年，隨著數(shù)字業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，75%的企業(yè)生成數(shù)據(jù)將會(huì)在傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)中心或云端之外的位置創(chuàng)建并得到處理。

隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，必然會(huì)出現(xiàn)更多的本地就近控制和現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，面對(duì)這些逐漸增多的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，該如何處理才能在保證其有效性的同時(shí)又減少云計(jì)算的壓力?

工業(yè)世界任何微小的提升都會(huì)帶來很大的優(yōu)勢(shì);工業(yè)世界任何微小的故障也可能帶來很大的損失——工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的很多數(shù)據(jù)“保鮮期”很短，一旦處理延誤，就會(huì)迅速“變質(zhì)”，數(shù)據(jù)價(jià)值呈斷崖式跌落，工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)處理可以稱之為“走鋼絲”。此時(shí)，“邊緣計(jì)算”便發(fā)揮了不可替代的作用。

如果把大腦比作云端，那么邊緣計(jì)算就是神經(jīng)末梢，對(duì)簡(jiǎn)單的刺激進(jìn)行自處理并將處理的特征信息反饋給云端大腦。

盡管當(dāng)前工業(yè)企業(yè)追求的核心問題是如何讓數(shù)據(jù)賦能生產(chǎn)，產(chǎn)生價(jià)值。但是也不能忽視該進(jìn)程中困擾工業(yè)企業(yè)多年的普遍性問題，數(shù)據(jù)處理的前置關(guān)鍵環(huán)節(jié)——如何采集數(shù)據(jù)?對(duì)于任何工業(yè)企業(yè)來說，挖掘數(shù)據(jù)金礦的第一步都是采集數(shù)據(jù)，不談數(shù)據(jù)采集的大數(shù)據(jù)分析是空中樓閣，沒有數(shù)據(jù)的工業(yè)云平臺(tái)相當(dāng)于無本之木。

在不同的工業(yè)生產(chǎn)過程中，由于自動(dòng)化產(chǎn)品品牌眾多，工業(yè)接口多樣化、工業(yè)協(xié)議不統(tǒng)一，所以看似簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)采集并沒有那么容易。

除了數(shù)據(jù)采集，在數(shù)據(jù)處理運(yùn)用方面，由于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)面臨著“保鮮期”很短，以及大量“垃圾”數(shù)據(jù)并不需要傳遞到云端的問題。

雖然從產(chǎn)業(yè)角度來看，邊緣計(jì)算發(fā)展如火如荼，但從應(yīng)用角度來看，它還處于落地的前期。邊緣計(jì)算與云計(jì)算的融合才能真正體現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的價(jià)值。

實(shí)際上，產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)認(rèn)識(shí)到邊云協(xié)同的重要性，并開展了積極的探索。例如，華為在其HC2018大會(huì)發(fā)布的智能邊緣平臺(tái)IEF明確提出了邊緣與云協(xié)同的一體化服務(wù)概念;西門子2018年發(fā)布了Industrial Edge的概念，大致理念是通過云端部署IndustrialEdge Management實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算與云計(jì)算的協(xié)同，映翰通網(wǎng)絡(luò)在今年的漢諾威工業(yè)博覽會(huì)上，以邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)為基礎(chǔ)，展示了“映翰通設(shè)備工業(yè)云(InHand DeviceNetworks Cloud)+邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)(Edge Computing Gateway)”，實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同。

既然邊云協(xié)同對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)如此重要，那么怎么理解邊云協(xié)同呢?邊云協(xié)同處理數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)的融合。

在工業(yè)場(chǎng)景中，一方面通過邊緣計(jì)算直接運(yùn)行實(shí)時(shí)分析算法，另一方面則利用邊緣與云的協(xié)同，實(shí)現(xiàn)模型不斷成長(zhǎng)和優(yōu)化，從而讓邊緣分析技術(shù)增強(qiáng)了平臺(tái)實(shí)時(shí)分析能力。當(dāng)然，邊云協(xié)同的能力與內(nèi)涵落地到各應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)其具體能力與關(guān)注點(diǎn)又會(huì)有所不同，因?yàn)槊糠N邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)形態(tài)對(duì)于與云計(jì)算協(xié)同的業(yè)務(wù)需求不盡相同。

比如，在柔性制造的過程中，現(xiàn)代工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用越來越廣泛。生產(chǎn)線上的機(jī)器人、機(jī)械臂的穩(wěn)定可靠性對(duì)企業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益保證意義重大。工業(yè)機(jī)器人的大規(guī)模部署，工業(yè)機(jī)器人結(jié)構(gòu)復(fù)雜、維護(hù)成本高對(duì)生產(chǎn)企業(yè)技術(shù)人員的維護(hù)能力提出了極高要求。主要體現(xiàn)在，要在機(jī)器人發(fā)生故障之前檢測(cè)到機(jī)器人機(jī)構(gòu)部件、控制裝置等方面的異常，并提醒用戶在停機(jī)發(fā)生前進(jìn)行有針對(duì)的維護(hù)維修，從而使停機(jī)時(shí)間減少為零，實(shí)現(xiàn)連續(xù)生產(chǎn)。

這里的核心點(diǎn)在于通過邊云協(xié)同進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，實(shí)現(xiàn)持續(xù)有效的生產(chǎn)。

在云端，設(shè)備云可以匯集工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中存儲(chǔ)、分析、處理、預(yù)測(cè)，從網(wǎng)絡(luò)管理、現(xiàn)場(chǎng)探接再到感知與響應(yīng)，可以大大提高運(yùn)營(yíng)和維護(hù)效率。

結(jié)語(yǔ)：現(xiàn)如今，把數(shù)據(jù)比作石油毫不過分，石油需要采集、運(yùn)輸、加工、提煉才能使用，工業(yè)數(shù)據(jù)同樣如此。邊緣計(jì)算對(duì)采集的數(shù)據(jù)有更強(qiáng)大的洞察和分析力，邊緣計(jì)算的應(yīng)用，邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)的部署則會(huì)使數(shù)據(jù)產(chǎn)生的收益清晰可見，得以打消工廠老板對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)的疑慮，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)才能真正落實(shí)到“一線”中去。

邊云協(xié)同， 對(duì)于ICT廠商、OT廠商、OTT廠商以及電信運(yùn)營(yíng)商都帶來了不可估量的價(jià)值，通過對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘，促使業(yè)務(wù)創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

在智能制造時(shí)代，生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)需要打通并能實(shí)時(shí)交互，比如生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、物流等環(huán)節(jié)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和設(shè)備數(shù)據(jù)需要實(shí)時(shí)監(jiān)控、跟蹤，然后通過大數(shù)據(jù)處理來進(jìn)行智能預(yù)測(cè)，包括提前備貨、安全防范等。映翰通網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)布局正是追尋工業(yè)4.0的腳步，基于“邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)+設(shè)備云+大數(shù)據(jù)分析”，采用邊云協(xié)同，打通數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理的通道，并進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值，最終全方位賦能工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。





 

其他型號(hào)

Techmo Car Front Window 131070060020
 
 
Foxboro Magnetic Flowtube 9301A-SIBA-PPJ-?GL 1"
 
 
Foxboro Pressure Transmitter IDP10-D20A11C-M?1C1K1V
 
 
Ohio Semitronics Power Transducer PC5
 
 
PBM TIH-E5L-A Transmitter Isolation Valve
 
 
Reliance Electric 5-24V DC Input Module 57419-1A
 
 
Thorburn Expansion Joint HF-3-9-12C-VC-A?C--50.75/338
 
 
ABB Pressductor Pillow Block Load Cell QGPT 103-A
 
 
Avtron Digital length Indicator K936 K936D19622
 
 
Aerovent Fan Propeller 36" & Wire Guard DDP (36L420)
 
 
Unaflex Metal Bellows Expansion Joint 4"
 
 
Goodall Chemical Solvent Hose N2546-1" (50 ft)
 
 
Goodyear Wingfoot Flexible Hose 1/2" x 500'
 
 
Parker Page Dielectric Fluoropolymer Hose 1-1/2"
 
 
Foxboro Pressure Transmitter IDP10-DS1B01C
 
 
Newman-Milliken Plug Valve 4" VPAF1 / 171M
 
 
Saunders Diaphragm Valve 3" P06-PV-230-A
 
 
ABB Control Board Kit NAMC-11 SP
 
 
Yokogawa Conductivity Sensor ISC40G-TF-T3-05
 
 
Square D CH361AWK 30A Heavy Duty Safety Switch
 
 
Dresser Nil-Cor Butterfly Valve 12" 310-W-V-S-L
 
 
Brooks Flow Meter MT3810 DN40
 
 
Winsmith Worm Gear Speed Reducer 930 MWT Ratio 30:1
 
 
Brooks Flow Meter 1144DK22C4DBA
 
 
Fybroc Pump Impeller 10" 4 X 6 X 10 (00217B003D)
 
 
Fybroc Pump Impeller 10-7/8" 2 X 3 X 13 (00221B003D)
 
 
Lightning Gear and Pinion Kit 602513
 
 
3P 6" PVDF Lined Flange/Pipe Elbow K90-096-000
 
 
JCS PTFE Lined Flange/Pipe Elbow 6" 90 degrees
 
 
Bailey Fisher&Porter ABB Flowmeter 8710B2035/1/B1
 
 
Fisher&Porter ABB Flowmeter 10D1430AXA1BBG3?D1C2D
 
 
Parker Pneumatic Cylinder 6" X 30" CBB2AUV34AC
 
 
Roller Chain ANSI 200-1R x 10 Ft
 
 
Rotork Spring-Return Cylinder P25010SR60CAN
 
 
Valtek Spring Cylinder Actuator Size 25, stroke 1.5"
 
 
Durco / Flowserve Valve Repair Kit 10"-BTL-489
 
 
Flowserve Aluminum Bronze Wear Ring 82294000
 
 
Foxboro Magnetic Flowtube 8002A-WPR-HJGCN?Z-A
 
 
3P PVDF Lined Pipe Spool 6" X 1110 mm
 
 
Resistoflex PTFE Lined Concentric Reducer 6" x 3"
 
 
Bailey PTSDDC Pressure transmitter PTSDDC122BB210B
 
 
Bailey PTSDGC Pressure transmitter PTSDGC122BB210B
 
 
Modicon 24Vdc Output Module 16 Output AS-B232-001
 
 
Peabody Engineering Smart Scan PC Board FV-03
 
 
Reliance Electric Tachometer Loss Overspeed 0-52806-1
 
 
Telemecanique Ram Cartridge 256K TSX RAM 25616
 
 
Trueline Flange Ball Valve 515AIX-HT65 4" Class 150
 
 
SKF Spherical Roller Bearing 22226 CCK/C3W33
 
 
Rosemount Free Chlorine Sensor 499ACL-01-54-VP
 
 
ABB Resistance Detector SK663126-F / SK 663 126-F
 
 
SKF Spherical Roller Bearing 22226 EK/C3
 
 
Goodall Chemical Solvent Hose N2546-2"
 
 
Signode Electric Motor P-080072 1Hp
 
 
Rosemount Opacity Analyser Monitor Model OPM 2000A
 
 
Foxboro Pressure Transmitter IDP10-D20D01C-M?1L1C1K1
 
 
Fybroc Stainless Steel Pump Shaft 27-1/2"
 
 
Siemens Servo Drive Board 6SC 6130-0FE00
 
 
Mac-Weld Thermowell TW42A34XX18
 
 
Resistoflex TFE Lined Tee 10" Dia w/ 2" Branch
 
 
Red Valve Pinch Valve Model 5200
 
 
Resistoflex TFE Lined Instrument Tees with 1-1/2" Branch 10"
 
 
Keystone Resilient Seated Butterfly Valve w Actuator Fig 222 6"
 
 
Resistoflex PFE Lined Instrument Tees with 2" Branch 10" x 2"
 
 
ABB Interface Board SDCS-PIN-12 3BSE005716R1
 
 
Siemens Digital Output Module 6ES5456 4UA12
 
 
Techmo Car Valve J9IV006
 
 
Westlock Position Monitor + Sonic Torque 4x4 X75 SR08-1
 
 
Foxboro Resistance to Voltage Converter 2AI-P2V
 
 
Cattron Remote Control Receiver EZ12DPC
 
 
Rexroth Mecman Pneumatik Cylinder 299-118-955-0
 
 
Samson-Pfeiffer Valve Bellow Series 1b 06084CHR01
 
 
Prominent Gamma/L Metering Pump GALA0713PVT400U?D103100
 
 
Prominent Gamma/L Metering Pump GALA0713PVT460U?D103100