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“邊—云”一體化能給工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)帶來什么價值?

mK5P_AItists ? 來源:YXQ ? 2019-08-15 09:18 ? 次閱讀
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Gartner《2018年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢:從云到邊緣》報告認為:到2022年,隨著數(shù)字業(yè)務的不斷發(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又減少云計算的壓力?

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,“邊緣計算”便發(fā)揮了不可替代的作用。

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

盡管當前工業(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)生價值。但是也不能忽視該進程中困擾工業(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,邊緣計算發(fā)展如火如荼,但從應用角度來看,它還處于落地的前期。邊緣計算與云計算的融合才能真正體現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的價值。

實際上,產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)認識到邊云協(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實現(xiàn)邊緣計算與云計算的協(xié)同,映翰通網(wǎng)絡在今年的漢諾威工業(yè)博覽會上,以邊緣計算網(wǎng)關(guān)為基礎(chǔ),展示了“映翰通設(shè)備工業(yè)云(InHand DeviceNetworks Cloud)+邊緣計算網(wǎng)關(guān)(Edge Computing Gateway)”,實現(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,一方面通過邊緣計算直接運行實時分析算法,另一方面則利用邊緣與云的協(xié)同,實現(xiàn)模型不斷成長和優(yōu)化,從而讓邊緣分析技術(shù)增強了平臺實時分析能力。當然,邊云協(xié)同的能力與內(nèi)涵落地到各應用場景時其具體能力與關(guān)注點又會有所不同,因為每種邊緣計算業(yè)務形態(tài)對于與云計算協(xié)同的業(yè)務需求不盡相同。

比如,在柔性制造的過程中,現(xiàn)代工業(yè)機器人的應用越來越廣泛。生產(chǎn)線上的機器人、機械臂的穩(wěn)定可靠性對企業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟效益保證意義重大。工業(yè)機器人的大規(guī)模部署,工業(yè)機器人結(jié)構(gòu)復雜、維護成本高對生產(chǎn)企業(yè)技術(shù)人員的維護能力提出了極高要求。主要體現(xiàn)在,要在機器人發(fā)生故障之前檢測到機器人機構(gòu)部件、控制裝置等方面的異常,并提醒用戶在停機發(fā)生前進行有針對的維護維修,從而使停機時間減少為零,實現(xiàn)連續(xù)生產(chǎn)。

這里的核心點在于通過邊云協(xié)同進行預防性維護,實現(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)場實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行集中存儲、分析、處理、預測,從網(wǎng)絡管理、現(xiàn)場探接再到感知與響應,可以大大提高運營和維護效率。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴

原文標題:“人工智能之父”艾倫·圖靈登上英國50英鎊新鈔

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