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當(dāng)前位置:首頁 > 工業(yè)控制 > 工業(yè)控制技術(shù)文庫
[導(dǎo)讀] 隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,工業(yè)制造設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將越來越多。如果這些數(shù)據(jù)都要放到云端處理,就需要無窮無盡的頻譜資源、傳輸帶寬和數(shù)據(jù)處理能力,“云”難免不堪重負(fù),此時(shí)就需要邊緣計(jì)算來分擔(dān)云計(jì)算的壓力。

隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,工業(yè)制造設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將越來越多。如果這些數(shù)據(jù)都要放到云端處理,就需要無窮無盡的頻譜資源、傳輸帶寬和數(shù)據(jù)處理能力,“云”難免不堪重負(fù),此時(shí)就需要邊緣計(jì)算來分擔(dān)云計(jì)算的壓力?!拔覀儾杉降臄?shù)據(jù),90%都是垃圾”,位于江蘇昆山的某工廠老板感嘆道,“去年365天的每時(shí)每刻,我們幾乎都進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集,采集到的數(shù)據(jù)卻不知道該如何利用。與投入到采集數(shù)據(jù)的各種費(fèi)用相比,我認(rèn)為并不值得。”

一年的數(shù)據(jù)采集經(jīng)歷讓這位老板對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)喪失了最初的熱情,甚至產(chǎn)生了這樣的疑問:我們當(dāng)前真的需要大量工業(yè)數(shù)據(jù)嗎?“只要增加幾個(gè)工人就能解決的問題,我為什么要費(fèi)力去采集數(shù)據(jù),去搞工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)?還不一定有效果!”的確,無論工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、數(shù)字孿生這些概念說的如何天花亂墜,在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過程中,如果不能解決企業(yè)的核心問題——提高利潤、降低成本,都難免是紙上談兵。

雖然數(shù)據(jù)本身很重要,但能直接解決問題的服務(wù)應(yīng)用對企業(yè)才更有價(jià)值。當(dāng)前,除了如何采集數(shù)據(jù)之外,絕大部分企業(yè)面對的關(guān)鍵問題是什么數(shù)據(jù)值得采?說白了,就是如何運(yùn)用數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值!

我們知道,工業(yè)數(shù)據(jù)的采集和傳輸基本都是 “端-管-云”的模式。在應(yīng)用的現(xiàn)場,“端”負(fù)責(zé)收集數(shù)據(jù)、執(zhí)行指令,“管”打通數(shù)據(jù)的傳輸路徑,而“云”負(fù)責(zé)所有的數(shù)據(jù)分析和控制邏輯功能。整套流程能否順利打通,對數(shù)據(jù)采集、分析、應(yīng)用能力至關(guān)重要。

然而,隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,工業(yè)制造設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將越來越多。如果這些數(shù)據(jù)都要放到云端處理,就需要無窮無盡的頻譜資源、傳輸帶寬和數(shù)據(jù)處理能力,“云”難免不堪重負(fù),此時(shí)就需要邊緣計(jì)算來分擔(dān)云計(jì)算的壓力。比如一個(gè)公司,在規(guī)模小的時(shí)候,董事會(huì)可以對公司的管理達(dá)到事無巨細(xì)的程度,但是當(dāng)公司發(fā)展到一定規(guī)模時(shí),就需要給予一線員工必要的自主權(quán)力。

所以,在工業(yè)現(xiàn)場的邊緣側(cè)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、處理及傳輸?shù)倪吘売?jì)算網(wǎng)關(guān)承擔(dān)著打通工業(yè)數(shù)據(jù)傳輸“任督二脈”的重任,再與云平臺(tái)進(jìn)行融會(huì)貫通——邊云一體化,最后利用大數(shù)據(jù)分析,賦能生產(chǎn),才能發(fā)揮工業(yè)數(shù)據(jù)的真正價(jià)值。隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,必然會(huì)出現(xiàn)更多的本地就近控制和現(xiàn)場數(shù)據(jù),面對這些逐漸增多的現(xiàn)場數(shù)據(jù),該如何處理才能在保證其有效性的同時(shí)又減少云計(jì)算的壓力?

工業(yè)世界任何微小的提升都會(huì)帶來很大的優(yōu)勢;工業(yè)世界任何微小的故障也可能帶來很大的損失——工業(yè)現(xiàn)場的很多數(shù)據(jù)“保鮮期”很短,一旦處理延誤,就會(huì)迅速“變質(zhì)”,數(shù)據(jù)價(jià)值呈斷崖式跌落,工業(yè)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)處理可以稱之為“走鋼絲”。此時(shí),“邊緣計(jì)算”便發(fā)揮了不可替代的作用。如果把大腦比作云端,那么邊緣計(jì)算就是神經(jīng)末梢,對簡單的刺激進(jìn)行自處理并將處理的特征信息反饋給云端大腦。

盡管當(dāng)前工業(yè)企業(yè)追求的核心問題是如何讓數(shù)據(jù)賦能生產(chǎn),產(chǎn)生價(jià)值。但是也不能忽視該進(jìn)程中困擾工業(yè)企業(yè)多年的普遍性問題,數(shù)據(jù)處理的前置關(guān)鍵環(huán)節(jié)——如何采集數(shù)據(jù)?對于任何工業(yè)企業(yè)來說,挖掘數(shù)據(jù)金礦的第一步都是采集數(shù)據(jù),不談數(shù)據(jù)采集的大數(shù)據(jù)分析是空中樓閣,沒有數(shù)據(jù)的工業(yè)云平臺(tái)相當(dāng)于無本之木。

在不同的工業(yè)生產(chǎn)過程中,由于自動(dòng)化產(chǎn)品品牌眾多,工業(yè)接口多樣化、工業(yè)協(xié)議不統(tǒng)一,所以看似簡單的數(shù)據(jù)采集并沒有那么容易。除了數(shù)據(jù)采集,在數(shù)據(jù)處理運(yùn)用方面,由于工業(yè)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)面臨著“保鮮期”很短,以及大量“垃圾”數(shù)據(jù)并不需要傳遞到云端的問題。雖然從產(chǎn)業(yè)角度來看,邊緣計(jì)算發(fā)展如火如荼,但從應(yīng)用角度來看,它還處于落地的前期。邊緣計(jì)算與云計(jì)算的融合才能真正體現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的價(jià)值。

實(shí)際上,產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)認(rèn)識(shí)到邊云協(xié)同的重要性,并開展了積極的探索。例如,華為在其HC2018大會(huì)發(fā)布的智能邊緣平臺(tái)IEF明確提出了邊緣與云協(xié)同的一體化服務(wù)概念;西門子2018年發(fā)布了Industrial Edge的概念,大致理念是通過云端部署IndustrialEdge Management實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算與云計(jì)算的協(xié)同,映翰通網(wǎng)絡(luò)在今年的漢諾威工業(yè)博覽會(huì)上,以邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)為基礎(chǔ),展示了“映翰通設(shè)備工業(yè)云(InHand DeviceNetworks Cloud)+邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)(Edge Computing Gateway)”,實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同。

既然邊云協(xié)同對工業(yè)數(shù)據(jù)如此重要,那么怎么理解邊云協(xié)同呢?邊云協(xié)同處理數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)的融合。在工業(yè)場景中,一方面通過邊緣計(jì)算直接運(yùn)行實(shí)時(shí)分析算法,另一方面則利用邊緣與云的協(xié)同,實(shí)現(xiàn)模型不斷成長和優(yōu)化,從而讓邊緣分析技術(shù)增強(qiáng)了平臺(tái)實(shí)時(shí)分析能力。當(dāng)然,邊云協(xié)同的能力與內(nèi)涵落地到各應(yīng)用場景時(shí)其具體能力與關(guān)注點(diǎn)又會(huì)有所不同,因?yàn)槊糠N邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)形態(tài)對于與云計(jì)算協(xié)同的業(yè)務(wù)需求不盡相同。

比如,在柔性制造的過程中,現(xiàn)代工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用越來越廣泛。生產(chǎn)線上的機(jī)器人、機(jī)械臂的穩(wěn)定可靠性對企業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益保證意義重大。工業(yè)機(jī)器人的大規(guī)模部署,工業(yè)機(jī)器人結(jié)構(gòu)復(fù)雜、維護(hù)成本高對生產(chǎn)企業(yè)技術(shù)人員的維護(hù)能力提出了極高要求。主要體現(xiàn)在,要在機(jī)器人發(fā)生故障之前檢測到機(jī)器人機(jī)構(gòu)部件、控制裝置等方面的異常,并提醒用戶在停機(jī)發(fā)生前進(jìn)行有針對的維護(hù)維修,從而使停機(jī)時(shí)間減少為零,實(shí)現(xiàn)連續(xù)生產(chǎn)。

這里的核心點(diǎn)在于通過邊云協(xié)同進(jìn)行預(yù)防性維護(hù),實(shí)現(xiàn)持續(xù)有效的生產(chǎn)。在云端,設(shè)備云可以匯集工業(yè)現(xiàn)場實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中存儲(chǔ)、分析、處理、預(yù)測,從網(wǎng)絡(luò)管理、現(xiàn)場探接再到感知與響應(yīng),可以大大提高運(yùn)營和維護(hù)效率。

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