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工業邊緣計算有哪些應用場景?

2022-10-02    分類: 網站建設

邊緣計算是一種分布式計算系統架構。在其中,計算資源和應用程序服務可以分布在從數據源到云的通信路徑中。邊緣可以滿足計算需求,因此也孕育而生出工業邊緣計算,而工業邊緣計算在工業物聯網的應用有哪些?

工業邊緣計算有哪些應用場景?

工業邊緣計算在工業物聯網中具有下列的應用場景。

1、工業邊緣計算可以保護設備免遭溫度過高破壞

名以“Dumb”的熱電偶可以精確測量泵的溫度。具有邊緣計算功能的泵可以執行基本分析,以確認其是否超過定義的臨界點,并在幾毫秒內關閉泵。執行的過程沒有延遲,無需網絡連接就可執行此功能。聯網雖不是必須的,但可適用于通知。溫度信息的時間值會迅速衰減,這樣的延遲可能會導致設備破壞。在這樣的情況下,邊緣處于設備級別,即使達到更高級別的系統連接到互聯網或網絡出現中斷,也可以實現關鍵目標。

2、工業邊緣計算可以監測工廠或生產線的性能

設備和生產線的性能一般由性能指標顯示,如總體設備效率(OEE)。可以在本地網關(網關)上的工廠中每個傳感器的多個數據點上執行近實時分析,然后可以向操作系統或人員提供OEE趨勢和警告。在這樣的情況下,基本功能須要從多個設備獲取信息以執行簡潔明了分析。等待云決策的響應將使信息的時間價值更高。如果有延遲,將造成嚴重損失。這些業務問題意味著邊緣計算適合在工廠領域。

3、工業邊緣計算可以每兩天優化一次本地或工廠供應鏈

要優化本地設施,工廠或油田的供應鏈工作流程,須要獲取多個數據源,并在很短的時間內應用優化的算法和分析,以使像供應鏈管理(SCM)或企業資源計劃(ERP)之類的商業系統得以應用。基本功能須要在幾個小時內進行本地或工廠級的聯網和決策。工廠外圍以外的其他信息可能有價值,但是對于有效的優化不是硬性規定的。在這樣的情況下,邊緣計算將設置在工廠,現場或本地設施的外圍。

4、工業邊緣計算可以預測設備故障并主動報告時間表

機器學習模型可預測電動潛水泵(ElectricSubmersiblePump)的故障,然后從多個海上平臺獲取數據。分析模型非常復雜,要用大量數據來訓練和重新訓練模型,以及定期輸入數據(Feed)來確認潛水電泵運行的每個單元的剩余使用壽命。另外,有必要定期分析每個潛水泵的數據,但是信息的衰減比其他情況要慢得多,且可以每天或每周做出決定。計算一般在企業級公共云或私有云中執行,然后位于邊緣連續體的頂部。

總而言之,工業邊緣計算可以降低網絡延遲,然后無需通過網絡將數據傳輸到數據中心或云進行處理。對于時間要求相對較高的工業而言,這尤其重要,因為工業行業要實時數據搜集和對自動化生產線的即時反饋處理。

網頁題目:工業邊緣計算有哪些應用場景?
網頁URL:http://m.kartarina.com/news45/200595.html

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