В области периферийных вычислений приложения промышленного Интернета вещей становятся основной движущей силой цифровой трансформации обрабатывающей промышленности, позволяя вычислительной мощности и анализу данных перемещаться на границу сети ближе к источнику данных. Это позволяет предприятиям добиться более низкой задержки обработки данных и более эффективного управления оборудованием. Эта техническая архитектура особенно подходит для промышленных сценариев, которые предъявляют строгие требования к производительности в реальном времени, таких как проверка качества производственной линии, профилактическое обслуживание оборудования и т. д. С популяризацией сетей 5G и сокращением затрат на периферийные вычисления периферийный промышленный Интернет вещей меняет операционную модель традиционных заводов.
Как периферийные вычисления промышленного Интернета вещей сокращают задержку
Данные, генерируемые оборудованием, необходимо передавать в удаленный облачный центр обработки данных для обработки в традиционной архитектуре облачных вычислений, что приводит к значительным задержкам. Однако в режиме периферийных вычислений данные могут быть своевременно обработаны недалеко от места их генерации, что значительно сокращает время передачи данных. Например, на автоматизированных производственных линиях данные датчиков роботов могут анализироваться непосредственно на локальных пограничных серверах для достижения скорости реагирования на уровне миллисекунд.
Для контроля промышленной безопасности и контроля качества в режиме реального времени эта функция с малой задержкой имеет решающее значение. При обнаружении неисправностей оборудования периферийная система может немедленно подать команду на отключение, чтобы избежать брака продукции или повреждения оборудования. В то же время, даже если сеть прервется, периферийные узлы могут продолжать выполнять ключевые задачи, обеспечивая тем самым непрерывность производственного процесса и предоставляя глобальные услуги по закупкам слабых текущих интеллектуальных продуктов!
Как выбрать периферийные устройства в промышленном Интернете вещей
При выборе адаптированного периферийного устройства следует учитывать множество факторов, таких как вычислительная производительность, адаптируемость к окружающей среде, богатство интерфейсов, энергопотребление и т. д. В суровых промышленных условиях оборудование должно быть пыленепроницаемым, водонепроницаемым и устойчивым к электромагнитным помехам, а также должно поддерживать различные промышленные протоколы, такие как Ethernet, Ethernet, OPC UA и т. д. Производительность процессора устройства и объем памяти также должны соответствовать ожидаемой нагрузке.
Важны не только характеристики аппаратного обеспечения, экология программного обеспечения и возможности долгосрочного обслуживания также имеют исключительно важное значение. Предприятиям необходимо выбирать периферийные устройства, которые могут поддерживать контейнерное развертывание, чтобы облегчить управление приложениями и их обновление. В то же время необходимо также учитывать возможности технической поддержки поставщика и жизненный цикл продукта, чтобы предотвратить трудности с обслуживанием из-за прекращения использования оборудования. Для проектов с ограниченным бюджетом рассмотрите возможность использования стратегии постепенного развертывания, начиная с небольших пилотных проектов.
Как промышленные периферийные вычисления обеспечивают безопасность данных
Снижается риск кражи конфиденциальной информации во время передачи, что достигается за счет периферийных вычислений посредством обработки локализации данных. Предприятия могут гарантировать, что только авторизованные системы будут иметь доступ к критически важным данным, шифруя хранилище на пограничных узлах и используя средства контроля доступа. В то же время потенциальные атаки могут быть выявлены и заблокированы, поскольку пограничный шлюз безопасности отслеживает сетевой трафик.
Ключом к обеспечению безопасности промышленной периферии является создание системы глубокоэшелонированной защиты, которая охватывает механизмы безопасной загрузки на уровне устройств, изоляцию сегментации на уровне сети, аутентификацию личности на уровне приложений, регулярные проверки безопасности и исправление уязвимостей, которые нельзя игнорировать. Специально для промышленного оборудования с длительным сроком эксплуатации необходимо разработать специальные планы усиления безопасности.
Как периферийная аналитика обеспечивает профилактическое обслуживание
Путем непрерывного сбора параметров вибрации оборудования, параметров температуры оборудования, шума оборудования и других рабочих параметров через граничные узлы в сочетании с алгоритмами машинного обучения можно точно идентифицировать аномальные закономерности работы оборудования. По сравнению с анализом облаков, анализ границ может обрабатывать данные высокочастотных датчиков в режиме реального времени и обнаруживать небольшие аномальные изменения во времени, тем самым избегая внезапного отказа оборудования.
Успешное внедрение профилактического обслуживания зависит от высококачественных данных и соответствующего моделирования алгоритмов. Предприятия должны развернуть достаточное количество датчиков, которые смогут охватить ключевое оборудование и обеспечить непрерывность сбора данных. Модель алгоритма проводит индивидуальное обучение с учетом конкретных типов оборудования и рабочих условий, а также постоянно оптимизирует и корректирует в ходе реальной эксплуатации.
Как промышленные периферийные вычисления сокращают затраты
Граничные вычисления используют локальную обработку данных для уменьшения пропускной способности сети и снижения затрат на облачные услуги. В сценариях приложений с интенсивным использованием данных, таких как проверка качества видео высокой четкости, исходный видеопоток анализируется непосредственно на граничном узле, а полученные данные просто загружаются в облако, что значительно снижает затраты на связь. При этом единовременные инвестиции в периферийное оборудование зачастую ниже долгосрочных расходов на облачные сервисы.
Экономия затрат, вызванная повышением эффективности эксплуатации и технического обслуживания, является более значительной. Сокращение времени незапланированных простоев за счет профилактического обслуживания и снижение энергопотребления за счет оптимизации в реальном времени могут напрямую повысить прибыльность предприятий. Периферийные вычисления также позволяют подключать старое оборудование к системе Интернета вещей, продлевая срок службы оборудования и избегая повторных инвестиционных действий.
Как развернуть промышленные периферийные системы Интернета вещей
Развертывание периферийных систем следует начинать с оценки текущей ситуации и анализа спроса для уточнения бизнес-целей и ожидаемых выгод, а затем выполнить проектирование архитектуры системы для определения местоположения периферийных узлов, топологии сети и потоков данных. На этапе внедрения рекомендуется использовать стратегию поэтапного развертывания: сначала выбрать ключевые процессы для пилотирования, а затем расширить сферу применения после проверки эффектов.
Создание механизма непрерывной эксплуатации и обслуживания является вопросом после развертывания системы. Этот механизм охватывает обновления периферийных приложений, а также мониторинг устройств и оптимизацию производительности. В то же время технические специалисты на месте должны быть обучены базовым навыкам устранения неполадок, чтобы обеспечить стабильную работу системы. Сотрудничество с профессиональными партнерами может ускорить процесс развертывания и предоставить глобальные услуги по закупкам слабых текущих интеллектуальных продуктов!
Какие факторы станут ключевыми препятствиями на пути внедрения решений для периферийных вычислений в процессе цифровой трансформации вашего производителя? Вы можете поделиться своим мнением в области комментариев. Если эта статья окажется для вас полезной, пожалуйста, поставьте ей лайк и поделитесь ею с другими нуждающимися коллегами!
Добавить комментарий