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加碼邊緣計(jì)算 解決數(shù)據(jù)下沉的痛點(diǎn)

物聯(lián)網(wǎng)解密 ? 來(lái)源:YXQ ? 2019-07-09 16:51 ? 次閱讀
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Gartner《2018年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì):從云到邊緣》報(bào)告認(rèn)為:到2022年,隨著數(shù)字業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展,75%的企業(yè)生成數(shù)據(jù)將會(huì)在傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)中心或云端之外的位置創(chuàng)建并得到處理。

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(chǎng)數(shù)據(jù),面對(duì)這些逐漸增多的現(xiàn)場(chǎng)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(lái)很大的優(yōu)勢(shì);工業(yè)世界任何微小的故障也可能帶來(lái)很大的損失——工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)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(chǎng)的數(shù)據(jù)處理可以稱(chēng)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(duì)簡(jiǎn)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(wèn)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(wèn)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(duì)于任何工業(yè)企業(yè)來(lái)說(shuō),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(méi)有數(shù)據(jù)的工業(yè)云平臺(tái)相當(dāng)于無(wú)本之木。

在不同的工業(yè)生產(chǎn)過(guò)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(jiǎn)單的數(shù)據(jù)采集并沒(méi)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(chǎng)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(wèn)題。

雖然從產(chǎn)業(yè)角度來(lái)看,邊緣計(jì)算發(fā)展如火如荼,但從應(yīng)用角度來(lái)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(kāi)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)概念等。

既然邊云協(xié)同對(duì)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(chǎng)景中,一方面通過(guò)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(zhǎng)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(chǎng)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(duì)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(guò)程中,現(xiàn)代工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用越來(lái)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(duì)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(duì)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(cè)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(hù)在停機(jī)發(fā)生前進(jìn)行有針對(duì)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(guò)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(chǎng)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(cè),從網(wǎng)絡(luò)管理、現(xiàn)場(chǎng)探接再到感知與響應(yīng),可以大大提高運(yùn)營(yíng)和維護(hù)效率。

現(xiàn)如今,把數(shù)據(jù)比作石油毫不過(guò)分,石油需要采集、運(yùn)輸、加工、提煉才能使用,工業(yè)數(shù)據(jù)同樣如此。邊緣計(jì)算對(duì)采集的數(shù)據(jù)有更強(qiáng)大的洞察和分析力,邊緣計(jì)算的應(yīng)用,邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)的部署則會(huì)使數(shù)據(jù)產(chǎn)生的收益清晰可見(jiàn),得以打消工廠老板對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)的疑慮,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)才能真正落實(shí)到“一線”中去。

在智能制造時(shí)代,生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)需要打通并能實(shí)時(shí)交互,比如生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、物流等環(huán)節(jié)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和設(shè)備數(shù)據(jù)需要實(shí)時(shí)監(jiān)控、跟蹤,然后通過(guò)大數(shù)據(jù)處理來(lái)進(jìn)行智能預(yù)測(cè),包括提前備貨、安全防范等。

邊云協(xié)同, 對(duì)于ICT廠商、OT廠商、OTT廠商以及電信運(yùn)營(yíng)商都帶來(lái)了不可估量的價(jià)值,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘,促使業(yè)務(wù)創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新,加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。


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