作者:探码科技, 原文链接: http://www.tanmer.com/dasis/521
根据《Gartner:2019年十大战略技术趋势》报告预测,边缘计算是为了工业物联网发展的必然趋势,到2028年,Gartner预计将在边缘设备中嵌入传感器,存储,计算和高级AI功能。一般而言,智能将走向各种终端设备的边缘,从工业设备到屏幕再到智能手机再到汽车发电机。
边缘计算是一种拓扑,其中信息处理和内容收集和传递更靠近信息源,并且将流量保持在本地将减少延迟。目前,该技术的大部分重点是物联网系统需要在嵌入式物联网世界中提供断开连接或分布式功能。这种类型的拓扑结构将解决高WAN成本和不可接受的延迟水平等挑战。此外,它还将实现数字业务和IT解决方案的细节。“技术和思维将转变为经验将人们与数百个边缘设备联系起来的地步”。
工业物联网主要是将生产设备、人和产品的数据采集到云端计算平台,再利用软件系统和机器学习技术进行分析和预测,以便于洞察更多隐藏的数据应用。不过,随着越来越多的设备连网和大量数据的传输,对网络和云系统产生了很大的压力。
为了解决制造工业制造现场对于设备运行健康、工艺等业务数据实时、精确、高效的处理需求,探码科技与58所联合研发了工业物联网边缘智能分析系统,允许物联网设备生成的数据在更接近创建的位置处理,从而减轻了网络带宽的负荷,同时也提升了现场数据处理的及时性。该系统作为一款工业应用场景下的边缘处理综合性工具,具备终端协议解析、数据采集、监控、数据存储、边缘计算、数据统计分析、算法配置、界面配置、数据分发等功能,支撑工业制造数据在边缘侧的采集、存储、分析、处理、应用需求。
系统支撑从设备数据采集到分析到应用的全生命周期过程,在不改变现场硬件资源条件的情况下,采集端能尽可能地获得设备、仪器仪表、传感器的数据,甚至是老旧设备的数据;系统具备一定的数据处理能力,除对设备产量、OEE、可靠性的简单统计与分析外,还具备对设备工艺优化、关重件寿命预测等算法的集成和扩展能力。系统与上层系统的接口标准,满足市场上主流的设备管理、MES、ERP等上层系统的集成要求;数据分析方法封装成为独立的模块,可针对不同场景、不同设备的情况进行配置,避免了和业务耦合;系统分析的内容基于内部数据独立完成,无需集成其他系统的业务数据。
基于探码科技边缘计算套件强大的应用编排、服务交付、以及应用生命周期管理能力,该智能分析系统能够快速稳定地交付至用户工业生产环境中,在用户侧(即边缘侧)提供智能制造与计算能力。
工业物联网边缘智能分析系统创新性、先进性
工业物联网边缘智能分析系统的优势
工业物联网边缘智能分析系统的应用场景
主要应用于设备智能运维。工业现场通常有大量的制造设备,它们作为生产资料,生产管理者希望设备能够最大效率的运行,并减少设备的运营养护成本。通过边缘终端将设备数据采集到系统中,并按照设备状态、能耗、质量、工艺等数据进行分类存储,制作图表,实时监控。同时,可以通过内置分析方法,快速对采集的数据进行预处理,并分析出设备的可靠性参数。这些数据还可以用来优化设备的运营策略,通过平台的算法接口,自定义工艺优化、关重部件(刀具、磨具)寿命预测分析算法,从对能够优化设备运营、维护保养方案,降低设备运维成本,提升设备运维效率。
工业物联网边缘智能分析系统解决的关键问题
工业物联网边缘智能分析系统的应用效果
目前,该系统已应用在多台制造设备上,实现了制造设备运行数据的采集、边缘存储与可视化展示。系统主界面包括设计器和查看器两大功能模块。
通过设计器模块,可对采集服务器、数据集进行配置,并对数据集进行处理及可视化展示。
通过查看器模块,可对配置的数据集及图表进行浏览、查看并通过触摸屏等进行展示。
更多了解:物联网边缘智能分析的工业APP智能平台