在20世紀80年代和90年代,由于精益制造,即時制造等受豐田和六西格瑪影響的技術提高了生產率,制造企業(yè)的效率卻在不斷下降。

近年來,年度生產力平均增長率為0.5%。由于很少有地方可以繼續(xù)改進運營,制造業(yè)組織不得不尋找新的方法來改善生產,績效和利潤。

進入數(shù)字產業(yè)轉型時代

利用信息技術創(chuàng)新,制造企業(yè)開始提高績效和生產力水平。雖然云計算是產業(yè)信息化轉型的主要推動因素,但邊緣計算正在迅速成為工業(yè)物聯(lián)網(IIoT)目標的關鍵部分,以加速數(shù)字化轉型。邊緣計算并不是一個新概念,但幾種趨勢已經結合在一起,創(chuàng)造了一個機會,幫助制造企業(yè)組織將大量基于機器的數(shù)據轉化為更靠近數(shù)據源的可操作智能端。

什么是邊緣計算?

邊緣計算是靠近數(shù)據源的計算基礎架構。

在IIoT的背景下,“邊緣”是指靠近數(shù)據源存在的計算基礎設施,例如,工業(yè)機器(風力渦輪機,磁共振(MR)掃描儀,海底防噴器),工業(yè)控制器(SCADA)系統(tǒng)和時間序列數(shù)據庫聚合來自各種設備和傳感器的數(shù)據。這些邊緣計算設備通常遠離企業(yè)云端的集中計算。維基百科是這么定義:邊緣計算是將計算應用程序,數(shù)據和服務的前沿從集中式節(jié)點推向網絡的邏輯極端。

至今,邊緣計算的作用主要用于向云系統(tǒng)提取、存儲、過濾和發(fā)送數(shù)據。然而我們現(xiàn)在正處在一個時間點,邊緣計算正在打包更多的計算、存儲和分析能力,以消耗和處理設備位置的數(shù)據。包括亞馬遜,微軟和谷歌在內的一些最大的科技公司正在探索邊緣計算,這可能會引發(fā)下一場大型計算競賽。

邊緣計算對制造業(yè)意味著什么?

制造業(yè)互聯(lián)網化在未來幾年內將發(fā)生巨變。

行業(yè)是權威人士已經計算出,數(shù)百億的連接事物將從不同來源產生大量數(shù)據。制造業(yè)互聯(lián)網信息化轉型的將在未來幾年內發(fā)生巨大的變化。知名管理公司McKinsey&Co.估算,到2015年,工業(yè)物理網(IIoT)的價值將達7.5T,工業(yè)物聯(lián)網匯聚了人才和機器,將人們連接到加速數(shù)字信息化轉型的大數(shù)據中。

通過將大數(shù)據,高級分析和機器學習應用于運營,制造業(yè)可以減少意外停機時間,提高資產性能,降低維護成本,并為從機器數(shù)據中捕獲尚未開發(fā)的價值的新業(yè)務模型開發(fā)潛力。

智能制造有望從現(xiàn)在工廠大量部署的傳感器(接近數(shù)據的設備)中獲得洞見

在過去幾年中,制造業(yè)組織已經開始將云融入其運營中,以收集大量數(shù)據中的洞察力,這些數(shù)據有助于實現(xiàn)關鍵業(yè)務成果,包括減少意外停機時間,提高生產效率,降低能耗等。云仍然在通過工業(yè)物聯(lián)網實現(xiàn)新的性能水平方面發(fā)揮著關鍵作用,工業(yè)物聯(lián)網需要大量的計算能力來有效地管理來自機器的大量數(shù)據。

但隨著更多的計算,存儲和分析功能被捆綁到更接近數(shù)據源的較小設備中,即工業(yè)機器邊緣計算將有助于實現(xiàn)邊緣處理以實現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網的承諾。

驅動邊緣計算在智能制造領域應用的關鍵因素:

1、低/間歇連接(例如遠程位置)

2、將數(shù)據傳輸?shù)皆频母叱杀編?/p>

3、低延遲,例如機器洞察和驅動之間的閉環(huán)交互(即在機器上采取行動)

4、即時分析(例如,在現(xiàn)場工作以檢查機器性能的技術人員)

5、訪問時態(tài)數(shù)據以進行實時分析

6、合規(guī)性,監(jiān)管或網絡安全限制

邊緣計算與霧計算將計算能力和智能推向更靠近數(shù)據源的地方

有人開玩笑說,霧計算是真正邊緣計算的糟糕營銷術語。但霧計算及其在物聯(lián)網(IoT)中的作用與邊緣計算類似的目標:推動計算能力和智能更接近數(shù)據來源,例如泵,渦輪機,傳感器等機器。霧網絡或霧化是一種分散的計算基礎設施,其中數(shù)據、計算、存儲和應用程序分布在數(shù)據源和云之間最合乎邏輯、最有效的位置。霧網絡專注于相互通信的邊緣設備,例如物聯(lián)網網關,但邊緣計算主要關注實際附著在“物體”上的設備和技術,例如工業(yè)機器。

邊緣計算與云計算協(xié)同工作

為了讓制造企業(yè)充分認識到機器生成的大量數(shù)據的價值,邊緣計算和云計算必須協(xié)同工作。邊緣計算將占主導地位的情景包括需要低延遲(速度至關重要)或存在帶寬限制的地方(諸如礦山或海上石油平臺之類的地點);當行動需要大量計算能力,管理來自工廠的數(shù)據量,資產健康監(jiān)控和機器學習等時,云計算將占據更主導的位置。云計算和邊緣計算對于智能制造業(yè)運營來說都是必不可少的,以便從當今云端和邊緣應用的復雜、多樣化和大量數(shù)據中獲得最大價值,無論何時都能有效地實現(xiàn)預期結果。

正在應用中的邊緣計算

邊緣計算助推自動駕駛汽車

對于自動駕駛汽車,基本上是輪式數(shù)據中心與邊緣計算起著主導作用。粗略計算,每百輛汽車正常行駛8小時,通過車輛傳感器將產生40TB數(shù)據。將如此多的數(shù)據發(fā)送到云是不安全、不必要和不切實際的。

不安全是因為在這個場景中,邊緣計算的感知、思考和行動屬性必須以超低延遲實時完成,以確保乘客和公眾的安全操作。在經過城市街道和高速公路時,將數(shù)據發(fā)送到云進行分析和決策后,返回給自動駕駛汽車將會導致災難性的結果。例如,汽車在道路上正常行駛,突然有一個兒童出沖進了道路中間,在這樣的情況下,決策和后續(xù)啟動需要低延遲(汽車現(xiàn)在需要剎車!)。沒有必要將所有數(shù)據發(fā)送到云端,因為這組特定的數(shù)據只具有短期價值(避免汽車撞上兒童)。該數(shù)據的啟動及響應速度至關重要。將從傳感器生成的大量數(shù)據傳輸?shù)皆圃俜祷厥遣磺袑嶋H的。

關于邊緣計算的其他應用

邊緣計算技術的應用行業(yè)不僅限于智能制造和自動駕駛汽車,還包括金融和零售。這兩個部門都使用大量客戶和后端數(shù)據集來提供從股票市場選擇到店內服裝放置的所有信息,并且可以從較少依賴云來處理數(shù)據中獲益。零售業(yè)可以使用邊緣計算應用程序來增強客戶體驗。雖然如今許多零售商都專注于改善店內體驗,但優(yōu)化收集和分析數(shù)據的方式是有意義的,特別是當許多人正在嘗試使用連接鏡和智能顯示器時。此外,許多人使用從店內平板電腦生成的銷售點數(shù)據,然后將其傳輸?shù)皆苹驍?shù)據中心。通過邊緣計算,可以在本地分析數(shù)據,減少敏感數(shù)據泄漏的可能性。