物聯網不是工業自動化的終點,邊緣計算還在下一站

2019-06-23 09:27:00 來源:EEFOCUS
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精明的企業和企業家們總是在汲汲于尋找制造業和工業自動化領域的下一個重大“事物”,是否能夠搶風頭之先往往意味著將來是大獲成功還是一敗涂地。在諸多令人眼花繚亂的重大“事物”中,邊緣計算越來越多地攫取了人們的注意力。

你應該開始投資這項技術嗎?更重要的是,邊緣計算將如何改變我們對工業自動化的看法?現在,是時候從對邊緣計算的神話中超脫出來,立足事實,揭開邊緣計算背后的真相了。

什么是邊緣計算?
計算力的進步和發展一直都跟“連接”息息相關。隨著技術的演進,隨著時代的發展,計算機和軟件開始越來越多地通過“云”相互連接在一起。

你可能每天都在使用Good Drive、Office 365、Dropbox這些服務,但是這些軟件并沒有安裝在你本地計算機的硬盤上,它們托管在云服務器上。提供這種服務的云服務器數量眾多,但是基本上都是掌握在谷歌、亞馬遜、微軟和IBM等少數巨頭公司的手中。

邊緣計算正在改變這種局面。它不再依賴于遠程云服務器,而是在源頭提供和云端相同的計算能力。

該技術有一系列令人興奮的優點:

低延遲 - 現代服務解決方案要求數據進行遠距離傳輸,并在路徑中經過多個API或多個服務器。由于更加接近設備,邊緣計算可以實現更低的延遲;

改進隱私性 - 將加密和安全實踐直接部署在本地設備上,從而為整個網絡安全的改進提供了巨大的提升空間。物聯網時代的人們對物聯網設備安全性的持續關注,使得邊緣計算可能成為改變游戲規則的重要技術。

更多帶寬 - 云設備使用過程中的一個主要問題是當您在更大規模上使用它們時所需的帶寬相當巨大。由于更加接近設備,就像邊緣計算可以提供低延遲特性一樣,它還可以為您的數據存儲和帶寬使用提供更大的靈活性。

邊緣計算的一個很好的應用案例就是自主駕駛汽車和無人機。在Peter Levine的“云端計算的終結”演講中,他把無人駕駛汽車和無人機比喻為帶有輪子或者翅膀的數據中心。

現在,我們已經建立了邊緣計算的概念,下面讓我們來談談它將如何應用于工業自動化。

邊緣計算在工業自動化中的應用
工業自動化部門一直在不斷尋找可以進一步提高生產力的新方法,這是邊緣計算可以發揮作用的地方。很容易就能想象出來上面列出的那些好處對生產力的促進作用。

 


使用邊緣數據中心,使得你可以把接近用戶的處理就近執行,同時邊緣數據中心可以充當數據源頭和大型數據中心之間的交換器。

更進一步地,邊緣計算使得工業物聯網設備可以做出自主決策。這是通過根據傳感器輸入進行相應操作并調整有關參數來完成的。預測分析還有助于在問題出現之前就發現隱患。所有這些都可以通過邊緣計算在本地實現,從而可以比之前更快地獲得更好的結果。

所以這一切使得我們更加接近“智慧工廠”的崇高理想,隨著時間的推移和技術的進步,這種理念將更加現實和普及。從本質上來講,邊緣計算在這里的作用是彌補工廠中的傳感器數據和設備的決策性操作之間的延遲。

現代工業自動化領域的問題是,我們需要把太多真實的數據傳輸到云端上。現在制造標準需要對自動化過程進行實時監測和控制,由于到云端傳輸的延遲和網絡帶寬問題,基本上不可能非常簡單地做到這一點。

在工業自動化用例中,邊緣計算解決方案將提供類似于本地操作系統、工業應用四核處理器和固態驅動器之類的硬件。這些硬件能夠處理數據,并找到合適的路徑傳輸到云端,從而結合云端創建混合解決方案,在一定程度上解決帶寬和延遲問題。

利用基于邊緣計算的解決方案,你可以收集工廠數據,而不再受云端能力的限制。同時,你還可以把這些數據應用到ERP系統中。

邊緣計算的未來
雖然已經有77%的制造工廠已經部署了物聯網解決方案,但是,邊緣計算才是“智慧工廠”的下一步。它消除了物聯網的限制,并釋放你現有解決方案的潛力,從而實現比以往任何時候都要好的效果。

通過使計算能力和處理能力更加接近數據邊緣,工業自動化最終可以實現互聯制造解決方案的實時響應、穩定可靠和成本效益。

 

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