2019万物互联自动化企业布局边沿计算

仪器仪表2019年10月03日

  前不久,Gartner发布了2019年十大战略科技发展趋势,边缘计算位列其中,被预测将成为具有巨大颠覆性潜力的战略技术。根据预测显示,到2022年,边缘计算将成为所有数字业务的必要需求。40%的大型企业将在2021年的项目中纳入边沿计算原则,而在过去大概只有不到1%的企业会实行。

  提起云计算,大家已经非常熟习了,而边缘计算是什么?这类技术使得联设备能够处理在“边沿”形成的数据,“边缘”是指位于装备内部或与装备本身要近很多的地方。

  数据量正在呈爆发式增长,物联系统厂商要斟酌问题是如何高效地处理海量的数据?云计算模式已不能完全满足万物互联的需要,而由此衍生出来边沿计算概念正在成为新的趋势。

  边沿计算更像是云计算的补充和发展,两者相互之间没法替换。

  谈运用不谈概念

  工业互联是边缘计算最先落地,也是最具有代表性的一个应用场景。在智能工厂内,许多系统可以通过将边缘节点与雾计算结合起来实现自动化,包括生产装备、环境控制、压缩空气系统、冷却剂循环、电力和其他电源等。

  目前边沿计算在工业中的运用体现在以下几个方面:

  装备保护

  随着IT技术和工业技术的融会发展,现场机器设备不断升级,并拥有了一些运算的能力,例如智能水泵可以利用边沿计算进行基本的分析,设定系统安全的阈值,如果装备超限就履行泵关闭的动作。

  性能监控

  机器运行的效力影响到工厂整体的产出,所以通常设备厂商会对其机器进行实时的监控,那末采取边缘计算可以实时得到数据和及时解决现场的问题。

  预测性保护

  通过本地的边缘计算融合关可以提供数据分析能力,第一时间发现装备潜在故障。同时提供本地存活,一旦与云端联接故障,数据可以本地保存,联接恢复后,本地收敛数据自动同步到云端,确保云端可以对每部电梯形成完整视图。

  Eg:德国制造商ThyssenKrupp在全球有超过100万台电梯,他们已在使用边沿计算+IoT云平台来预测电梯什么时候可能故障,并提早进行预防措施。

  供应链优化

  要提高工厂的效率,通常需要对全部生产过程进行评估和优化,从产品设计、材料采购、制造、销售和物流等环节都要进行分析。边缘计算可以在短时间内从多个来源获得数据,并进行分析整理,可以适应业务系统中的供应链优化计划。

  此外,边沿计算的运用还包括车联/自动驾驶、AR/VR、视频监控与智能分析、智慧水务等等领域。

  边缘自动化设备蓬勃发展

  边沿计算装备需要具有收集边缘数据、智能的运算能力和可操作的决策反馈,除各大巨头纷纷发力边缘计算,知名企业包括AWS、思科、华为、IBM、英特尔、微软等,自动化企业也是不甘示弱。

  例如,ABB开发了一种紧凑型传感器,该传感器连接到低压异步电动机上,无需布线。智能传感器使用车载算法把电机的健康信息(通过智能和互联)传输到一个安全的服务器,以部署其它智能服务。

  研华推出了IoT边沿智能服务器(EdgeIntelligenceServer,EIS),它能把不同工业协议收集起来的数据转换成MQTT协议传输到云端,然后再做一些数据分析或运用的处理。

  还有,艾默生可以通过精确的交流声水平和温度数据实现阀门的可视性。此外,监控传输装备的数据可以通过无线络传输,实现事件状态和泄漏检测。

  边沿计算的大戏才刚刚开始

  5G除了对各行业带来的影响,对传统的IT计算模式也带来了很大的影响。随着5G日臻成熟,不断扩大的边沿计算环境将为集中式服务带来更加稳健的通信支持。边沿计算作为5G演进中不可或缺的环节,在物联的蓬勃发展下也迅速向物联应用领域延伸。

  如果到2020年,全世界40%以上数据需要在边缘进行分析、处理和存储,就非常有必要从现在开始着手解决技术运用中的各种问题,及时排除困难,达成更好的发展共鸣,真正提升络的用户体验。

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