虹科边缘计算方案服务智能制造行业

工业物联网技术、传感器技术等新兴技术的出现正在推动工厂和整个供应链的效率提高。通过从大量的传感器读取数据,可以在短时间内获取生产线上大量有用信息。

智能制造不是单纯地从连接的设备中收集大量数据。智能制造的核心是有效地利用这些数据改善生产,实时预测和做出自动化决策,从而优化工业产出,这需要巨大的处理能力。因此,随着智能制造的发展不仅会增加依赖云计算的长期数据分析需求,还会增加对边缘层面的处理和存储能力的要求,即对边缘计算的需求正呈现出上升的趋势

虽然边缘不是一个新的概念,但近年来,它已成为智能制造中加速数字化转型的关键组成部分。边缘指的是最接近数据源的OT计算基础设施,这些设备往往离位于云中的IT计算基础设施中心最远,如机械臂或传送系统。

边缘计算通过充分利用连接到网络的资源,如温度传感器、警报器或电机驱动器,来帮助制造商将机器产生的大量数据转化为有洞察力和可操作的数据。这使得大数据分析能够在数据的源头处进行。

搭载开放软件平台(如Edge Xpert)的工业物联网网关提供了一种连接边缘设备的方法,协助您在本地做出决策并执行,并将设备数据带到互联网IP领域,以便进一步进行边缘处理或将数据上传到云端。

这些边缘平台需要能够支持OPC UA、Modbus、CAN总线和其他工业协议等标准,以及一些无线协议,如蜂窝、WiFi或低功率广域网(LPWAN),如蓝牙、Zigbee或LoRa。

  • 虹科边缘平台的功能

 

互操作性 – 提供必要的协议转换,以便在工厂中原本无法相互通信的设备之间建立通信。

本地处理 – 通过缓存/存储信息充当可远程访问的私有云,使计算中心的处理任务得到分摊。

服务质量(QoS) – 使可用网络带宽的利用效率最大化,同时使终端通讯瓶颈最小化。

安全 – 可以用来支持比在每个终端上分别实施所能实现的更复杂的安全解决方案,为整个工厂网络创造一个良好的、深入的防御策略。

本地存储 – 只向云端发送关键数据,有助于节省传输成本。在许多情况下,让边缘平台充当计算节点,捕捉数据并在本地做出分析决定,是更有效的做法。

  • 解决方案应用

下一代工业物联网和边缘计算解决方案解决的主要制造业用例包括:

设备保护和预测性维护 – 具有边缘计算能力的设备可以进行基本分析,以确定是否超过了定义的阈值,并在几毫秒内关停设备。在这种应用中使用边缘计算设备意味着没有决策延迟,也不需要互联网连接来执行这一功能。 

生产流程监控和优化 – 边缘计算对来自工厂内传感器的多个数据点进行近乎实时的分析,以便在本地网关上处理数据,为运营系统或人员提供整体设备效率(OEE)趋势和警报。

供应链优化 – 优化本地设施、工厂或油田的供应链流程,需要高频率地从多个来源获得数据,以应用优化算法和分析,从而调整SCM或ERP等业务系统中的供应链计划。这种基本能力需要本地或工厂一级的联通,并在数小时内作出决策。

也许没有哪个行业能比制造业从工业物联网中受益更多。通过利用将数据存储和计算纳入工业设备的边缘计算平台,制造商可以收集数据,以实现更好的预测性维护和能源效率,使他们能够降低成本和能源消耗,同时保持更好的可靠性和生产正常运行时间。通过持续的数据收集和分析,智能制造技术也将帮助公司定制生产运行,以更好地满足消费者需求。

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