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在智能制造中應(yīng)用邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)

發(fā)布時(shí)間:2018/12/05 新聞中心 行業(yè)新聞 瀏覽次數(shù):847

關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)是如何使制造業(yè)發(fā)生革命性變化的,人們已經(jīng)討論了很多。許多研究預(yù)測(cè),到2020年將有超過500億臺(tái)設(shè)備連接在一起。預(yù)計(jì)每個(gè)工廠每天收集的數(shù)據(jù)點(diǎn)將超過14.4億。

這意味著對(duì)連接性、計(jì)算能力、服務(wù)速度和質(zhì)量等方面的前所未有的需求和期望。在關(guān)鍵操作中可以承受任何延遲嗎?這是邊緣計(jì)算的最大驅(qū)動(dòng)力。更多的計(jì)算能力布置在接近數(shù)據(jù)源的地方,也就是物聯(lián)網(wǎng)(IoT)中的“物”。

邊緣計(jì)算和驅(qū)動(dòng)力

邊緣計(jì)算是指在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的能力,它更接近數(shù)據(jù)源。通過邊緣計(jì)算,每個(gè)邊緣設(shè)備都可以收集數(shù)據(jù),使用由云來執(zhí)行的數(shù)據(jù)處理模型,并將其打包以進(jìn)行處理和分析。根據(jù)IDC的研究,未來3年內(nèi),預(yù)計(jì)大約有45%由IoT產(chǎn)生的數(shù)據(jù),會(huì)在接近或就在網(wǎng)絡(luò)的邊緣被存儲(chǔ)、處理、分析和操作,并且會(huì)有超過60億個(gè)設(shè)備被連接到邊緣計(jì)算解決方案。邊緣計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)最大限度地減少了云基礎(chǔ)架構(gòu)的固有挑戰(zhàn),這是邊緣技術(shù)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。

邊緣計(jì)算的5大優(yōu)勢(shì)

邊緣計(jì)算不斷被接受,并逐步成為主流,為各個(gè)行業(yè)帶來許多潛在的優(yōu)勢(shì)。邊緣計(jì)算為智能制造帶來了如下5大潛在優(yōu)勢(shì):

1.更快的響應(yīng)時(shí)間:數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算能力被分散布置在本地。數(shù)據(jù)無需往返于本地和云端,因此可以減少延遲并加快響應(yīng)速度。這將有助于阻止關(guān)鍵的機(jī)器操作崩潰或危險(xiǎn)事件的發(fā)生。

2.更可靠的操作:對(duì)于大多數(shù)遠(yuǎn)程資產(chǎn)來說,監(jiān)控不穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連通區(qū)域(如油井、農(nóng)用水泵、太陽能農(nóng)場(chǎng)或風(fēng)車)可能很難。

邊緣設(shè)備具備的在本地存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的能力,可以確保在因特網(wǎng)連接受限的情況下,不會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失或操作失敗。

3.安全性和合規(guī)性:邊緣計(jì)算技術(shù)避免了在設(shè)備和云之間進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)傳輸,只需要將重要的模型構(gòu)建數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆浦?,就可以在本地過濾敏感信息,。這使用戶能夠構(gòu)建一個(gè)足夠安全以及遵從法規(guī)的框架,對(duì)于企業(yè)安全和審計(jì)也非常有幫助。

4.成本效益:隨著對(duì)IoT的逐漸接受,一個(gè)受到關(guān)注的比較實(shí)際的問題是,由于網(wǎng)絡(luò)帶寬、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算能力所帶來的前期費(fèi)用的增加。邊緣計(jì)算可以在本地執(zhí)行大量的數(shù)據(jù)計(jì)算,這使得企業(yè)能夠決定在本地運(yùn)行哪些服務(wù)以及哪些數(shù)據(jù)需要傳送到云端,從而降低了IoT整體解決方案的最終成本。

5.新舊設(shè)備之間的互操作性:邊緣設(shè)備可以充當(dāng)老舊機(jī)器和現(xiàn)代機(jī)器之間的通信聯(lián)絡(luò)。這使得老舊工業(yè)機(jī)器能夠連接到先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)解決方案,并實(shí)現(xiàn)從老舊或現(xiàn)代機(jī)器中獲取有用信息等立竿見影的收益。

也許有人可能會(huì)想,邊緣計(jì)算可能會(huì)取代云,但這是不可能的。盡管邊緣計(jì)算具有許多優(yōu)點(diǎn),但云帶來了大數(shù)據(jù)集計(jì)算、預(yù)測(cè)和機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能算法等強(qiáng)大的功能。結(jié)合二者的力量,邊緣計(jì)算和云計(jì)算將為智能制造構(gòu)建一個(gè)經(jīng)濟(jì)高效、功能強(qiáng)大的解決方案。

責(zé)任編輯:焦旭

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