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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: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,必然會出現(xiàn)更多的本地就近控制和現(xiàn)場數(shù)據(jù),面對這些逐漸增多的現(xiàn)場數(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帶來很大的優(yōu)勢;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)場的很多數(shù)據(jù)“保鮮期”很短,一旦處理延誤,就會迅速“變質(zhì)”,數(shù)據(jù)價(jià)值呈斷崖式跌落,工業(yè)現(xiàn)場的數(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,對簡單的刺激進(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大會發(fā)布的智能邊緣平臺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)模型不斷成長和優(yōu)化,從而讓邊緣分析技術(shù)增強(qiáng)了平臺實(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)用場景時(shí)其具體能力與關(guān)注點(diǎn)又會有所不同,因?yàn)槊糠N邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)形態(tài)對于與云計(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)場實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中存儲、分析、處理、預(yù)測,從網(wǎng)絡(luò)管理、現(xiàn)場探接再到感知與響應(yīng),可以大大提高運(yùn)營和維護(hù)效率。

結(jié)語: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)的部署則會使數(shù)據(jù)產(chǎn)生的收益清晰可見,得以打消工廠老板對工業(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, 對于ICT廠商、OT廠商、OTT廠商以及電信運(yùn)營商都帶來了不可估量的價(jià)值,通過對數(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)、倉儲、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,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)。

 

近年來,工業(yè)4.0和智能制造的呼聲越來越高。制造業(yè)面臨人力成本上漲的難題,以及產(chǎn)品需求變化不定的挑戰(zhàn),行業(yè)迫切需要一種全新便捷的生產(chǎn)模式,未來智能工廠將融入工業(yè)機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等多項(xiàng)先進(jìn)技術(shù),以達(dá)到高效、節(jié)能和靈活生產(chǎn)的效果。

工廠轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵在于根據(jù)需求定制適用的解決方案,自動化升級是基礎(chǔ)前提,通過機(jī)器換人緩解人力緊張的局勢。緊接首是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng),所有機(jī)器設(shè)備和生產(chǎn)元素連網(wǎng),然后才能利用工廠底層數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)、分析機(jī)器性能和優(yōu)化生產(chǎn)流程。

工業(yè)4.0模式是一種將虛擬世界與物理現(xiàn)實(shí)連接的模式,通過虛擬計(jì)算將工廠設(shè)備進(jìn)行仿真模擬,然后對整個(gè)工廠進(jìn)行全面的把控,從原料供應(yīng)到設(shè)計(jì)、生產(chǎn)和應(yīng)用,整個(gè)流程都能實(shí)現(xiàn)信息的交互,使得供應(yīng)商、生產(chǎn)商和用戶緊密連接在一起,形成一種高度和諧的制造方式。

物聯(lián)網(wǎng)是智能工廠發(fā)展的重要環(huán)節(jié),設(shè)備的聯(lián)網(wǎng)和監(jiān)控對行制造企業(yè)來說有著重要的意義。同時(shí),這些新的需求給自動化行業(yè)帶來了新的機(jī)遇。

近日,電力和自動化技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)ABB宣布擴(kuò)大與惠普企業(yè)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的合作,ABB Ability Smart Sensor技術(shù)將與Aruba Wi-Fi和支持藍(lán)牙的接入點(diǎn)相集成,為大型工業(yè)客戶提供可擴(kuò)展的連接。

從設(shè)備數(shù)據(jù)中獲取見解

ABB Ability Smart Sensor技術(shù)主要是從設(shè)備中采集有價(jià)值的數(shù)據(jù)和獲取見解,并通過門戶網(wǎng)站、云界面或移動電話應(yīng)用程序的方式,讓用戶訪問到數(shù)據(jù)結(jié)果。此次合作將能為大型工業(yè)客戶提供可擴(kuò)展的高性能無線連接解決方案。

惠普企業(yè)旗下的Aruba是一家企業(yè)無線LAN解決方案商,能為工業(yè)客戶提供易于部署的基于藍(lán)牙的無線基礎(chǔ)設(shè)施。通過將Aruba支持的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施與ABB能力相結(jié)合,工業(yè)制造商將可以利用數(shù)據(jù)分析做出更好的設(shè)備決策,最終能夠提高生產(chǎn)效率并降低維護(hù)成本。

早在2017年,ABB和HPE之間就開始了合作,ABB Ability與HPE的邊緣計(jì)算和混合IT方案進(jìn)行了結(jié)合,開發(fā)出安全邊緣計(jì)算的聯(lián)合解決方案,并提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能自動化解決方案,實(shí)時(shí)平衡數(shù)據(jù)中心運(yùn)營與經(jīng)濟(jì)高效的電力供應(yīng),為客戶提高能效管理服務(wù)。

無線技術(shù)連接工廠設(shè)備

在智能制造的趨勢下,越來越多的企業(yè)開始轉(zhuǎn)型。工廠企業(yè)需要從傳感器到接入點(diǎn)和其IT網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行安全和無縫連接,以捕獲實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和見解,以便做出明智的業(yè)務(wù)決策。兩家公司的合作,很好的實(shí)現(xiàn)了優(yōu)勢互補(bǔ),能推出更強(qiáng)大的解決方案。

Aruba專注于Wi-Fi和支持藍(lán)牙的接入點(diǎn)解決方案,具有零接觸配置功能,滿足擁有大型工業(yè)站點(diǎn)和多個(gè)接入點(diǎn)的客戶,客戶能夠利用智能傳感器技術(shù)輕松監(jiān)控設(shè)備的狀況和性能。而作為ABB發(fā)力數(shù)字化的產(chǎn)品,ABB Ability Smart Sensor能夠與傳統(tǒng)電機(jī)、安裝軸承和泵進(jìn)行無線連接,采集設(shè)備關(guān)鍵的參數(shù),交將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可操作的信息。

在競爭越來越激烈的制造業(yè)環(huán)境中,企業(yè)希望尋求低成本和高效率的生產(chǎn)方式。那么,預(yù)測性維護(hù)是其中一種有效的方法,提前計(jì)劃維護(hù)能夠避免意外停機(jī),減少工廠生產(chǎn)的損失。而此次ABB和HPE的合作,有望為工業(yè)用戶帶來更先進(jìn)的解決方案。

 

近年來,制造業(yè)面臨著新一輪危機(jī),一方面人力和材料成本持續(xù)上漲,增加了工廠的生產(chǎn)成本。另一方面,產(chǎn)品的更新越來越快,庫存很有可能引發(fā)更大的風(fēng)險(xiǎn)。因此制造業(yè)需要一種全新的模式,而最新提出的工業(yè)4.0模式,正是針對當(dāng)前制造業(yè)的困境而生。

自金融危機(jī)以來,全球各國對制造業(yè)的重視上升了一個(gè)層次。制造業(yè)是每一個(gè)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)支柱,包括生產(chǎn)加工、農(nóng)產(chǎn)品和石油天然氣等,正是這些制造業(yè)的繁榮發(fā)展,進(jìn)而有了運(yùn)輸、電商等服務(wù)業(yè)。

過去,制造業(yè)經(jīng)歷了三次重要的革命性改變。第一次工業(yè)革命始于英國,蒸氣動力推動了生產(chǎn)力和生產(chǎn)模式的階段性轉(zhuǎn)變,然后,第二次工業(yè)革命是以電力為基礎(chǔ)的變革,而第三次是一場無聲的信息技術(shù)革命。而今天,人們正在經(jīng)歷第四次工作革命。

第四次工業(yè)革命也是就工業(yè)4.0,是關(guān)于物理與數(shù)字、虛擬世界融合的話題,代表過去兩百多年來的重大結(jié)構(gòu)性變化。生產(chǎn)的效率將提升到一個(gè)全新的水平,不需要太多的人力勞動,而是使用機(jī)器自動化并實(shí)現(xiàn)更高的價(jià)值轉(zhuǎn)換。

制造業(yè)競爭模式發(fā)生變化

未來制造業(yè)競爭模式將發(fā)生改變,廉價(jià)的勞動力不再是優(yōu)勢。制造商需要重新思考整個(gè)價(jià)值鏈,如何通過供應(yīng)鏈的優(yōu)化使得產(chǎn)品更便宜,應(yīng)用不同的思維和工具集,對收入、價(jià)值、成本、性能、服務(wù)和運(yùn)營模式等進(jìn)行模擬分析。

第四次工業(yè)革命在很多方面對制造業(yè)的優(yōu)勢起到重要作用,在數(shù)字化的支持下,管理者將變得更優(yōu)秀,包括了創(chuàng)造力和創(chuàng)新方面,有利于企業(yè)建立強(qiáng)大的價(jià)值鏈,和獲得獨(dú)特的競爭優(yōu)勢。

未來制造業(yè)供應(yīng)商、制造商和客戶將緊密連接在一起,生產(chǎn)系統(tǒng)具有更快的響應(yīng)速度,可以滿足個(gè)性化定制的需求。供應(yīng)商快速提供材料,并在更短的時(shí)間內(nèi)回款,這樣有助于降低供應(yīng)成本,釋放整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的財(cái)務(wù)壓力。

成本壓力是影響制造業(yè)的一個(gè)關(guān)鍵要素,引入先進(jìn)的生產(chǎn)自動化和技術(shù)人才,合理投資可以獲得更長遠(yuǎn)的利益。而工業(yè)4.0模式將物理和虛擬兩個(gè)世界連接,實(shí)現(xiàn)了過去許多不能實(shí)現(xiàn)的任務(wù)。

數(shù)字化技術(shù)改善資產(chǎn)效率

對于許多資產(chǎn)密集型的產(chǎn)業(yè),資產(chǎn)績效管理將是十分重要的部分。例如采礦、電力、石油、天然氣、化工行業(yè)以及公用事業(yè),這些行業(yè)正在利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和認(rèn)知計(jì)算技術(shù)來改善運(yùn)行的效率。

石油和天然氣行業(yè)將是最有可能實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值轉(zhuǎn)換的領(lǐng)域,基于物聯(lián)網(wǎng)和傳感器采集的數(shù)據(jù),可以進(jìn)行預(yù)測性維護(hù),并發(fā)揮出更重要的作用。例如降低維護(hù)和運(yùn)營的成本,提升生產(chǎn)的安全性等。

目前在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,IBM、通用電氣、霍尼韋爾、Uptake和C3等公司都推出相關(guān)的資產(chǎn)管理工具。IBM公司的Maximo目標(biāo)是對車輛、渦輪機(jī)和電梯的設(shè)施進(jìn)行跟蹤分析。

霍尼韋爾的Uniformance Suite數(shù)字智能分析平臺可將工廠數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的信息,從而實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)營。而通用電氣提供的Predix平臺可以開發(fā)出適用于用戶自己的資產(chǎn)管理方案。

還有,Uptake與羅羅公司合作,通過公司的人工智能軟件對發(fā)動機(jī)進(jìn)行管理,其設(shè)備性能管理應(yīng)用程序Uptake APM包括了設(shè)備類型、設(shè)備性能、故障機(jī)制和維護(hù)任務(wù)等信息。而另一家創(chuàng)業(yè)公司C3則瞄準(zhǔn)了醫(yī)療、電信、交通和公共服務(wù)領(lǐng)域。











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SKF SA/SD AVD Monitor Board 31118000 31117900 H
 
 
SKF SA/SD AVD Monitor Board 31118000 31117900 H Rev AB
 




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