当工业4.0遇上边缘计算,打通智能制造“最后一公里”

2022-06-14 10:02:07 admin 6

工业4.0智能机器相互通信时,会产生大量的数据。由此引发的疑虑在于:该在何处分析这些数据才能避免安全性、延迟等问题发生?解决方案就是边缘计算边缘计算下的智能制造,除了可以对机器实时监测、敏感数据加密等,还能有效提升品质与产能。


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边缘计算的工业应用场景





在工业自动化领域,“边缘”已成为一个相当流行的术语。边缘是指接近或靠近工业过程的位置。自从30年前引入监视控制和数据采集 (SCADA)以来,边缘计算的引入是工业计算领域最重要的车间进步。


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制造企业日常运营中最担心的问题莫过于因IT系统故障导致生产停顿。特别在流程行业,如果一家化工企业因SCADA系统故障而失去对生产过程中压力、温度、湿度等重要参数的采集和监控,一旦指标出现异常而不能及时做出应对处理,轻则导致生产过程中产品质量不合格,重则导致生产事故发生。


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工业自动化管理


此时,边缘计算的“神经末梢”作用就很重要了,它赋予了我们在每一个联网的设备上的末端的智能化。

1
设备保护

设定安全阈值,如果设备超限就执行关闭动作。边缘计算设备进行此类应用意味着不需连接互联网和没有决策延迟,只要在设备端安装了边缘计算,即使与云系统连接中断,也可以始终如一地实施关键任务。

2
性能监控

机器运行的效率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,那么采用边缘计算可以实时得到数据和及时解决现场的问题。

3
供应链优化

要提升工厂的效率,通常需要对整个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取数据,并进行分析整理,可以适应业务系统中的供应链优化计划。

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服装产线生产数据可视化




相比云计算,边缘计算具有哪些优势?






智能设备产生的数据全部传输到云端,对网络带宽、网络流量成本控制、云端存储能力都是一个巨大的挑战。同时,一些应用需要及时响应,如工厂的机械设备的故障预测,时延即意味着损失。


边缘计算的出现正是源于云计算在实际运用中的不足,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、安全与隐私保护等方面的关键需求。


1、云计算和边缘计算的区别


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2、边缘计算的几个特质


✓分布式和低延时计算

边缘计算聚焦实时、短周期数据的分析,能够更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行

✓效率更高

由于边缘计算距离用户更近,在边缘节点处实现了对数据的过滤和分析,因此效率更高

✓更加智能化

AI+边缘计算的组合出击让边缘计算不止于计算,更多了一份智能化

✓更加节能

云计算和边缘计算结合,成本只有单独使用云计算的39%

✓缓解流量压力

在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理,进而能够设备响应时间,减少从设备到云端的数据流量




高性能边缘计算终端—ZBOX





如今随着企业智能化工厂的推进,各种智能设备和系统在工厂得到应用部署,这些系统和设备的数据处理越来越依赖实时性更高的工业边缘计算系统,边缘计算的优势在于能就近对工业数据进行采集和分析,避免数据由本地到云端来回造成的性能延时,极大的满足工业场景中对于数据处理的实时性要求。


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边缘计算服务器不仅需要性能强劲,还要覆盖更多应用,环境适应性要好,能部署更多的特殊或简陋环境。ZBOX MAGNUS EN系列专为应对恶劣工业环境条件设计优化散热设计、抗震稳固性提升,可部署在控制室、控制台或车间,能适应工厂的各种严苛环境


对于边缘场景的客户需求,一刀切式的通用解决方案难以深入到细分应用。定制化的解决方案会更符合用户场景的需求,也使我们的产品在场景应用中更稳定。因此,我们会针对行业需求,提供不同的硬件配置。ZBOX MAGNUS EN系列CPU可选Intel Core I5-I9多款高性能处理器,GPU可选Nvidia GTX 1660Ti/RTX 2060/RTX 2070/RTX 2080图形处理器。多样化的配置方案为设计渲染、人工智能、边缘计算、虚拟现实等领域,提供最适配的算力装备。


同时记忆体及存储的扩充空间更是相当庞大,不但支持高达64GB的高速 DDR4 记忆体、NVMe M.2 SSD 固态硬盘、2.5 英寸的大容量存储,更兼容高性能 Intel Optane 内存技术,令 MAGNUS EN 能实时高速处理数据。


可以预见,随着企业智能制造转型的深入以及智能工厂的推进,ZBOX作为一款高性能、稳固性强和低成本的边缘计算系统,将在工业SCADA(监视控制和数据采集 )中发挥巨大作用,让工厂的生产制造过程更加安全高效。

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