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工业 4.0 的问题和解决方案
物联网 物联网应用
我们的第四次工业革命发生了什么?物联网、云计算和大数据分析的结合为所有工业运营商带来了更高的生产力、预测性维护和端到端流程自动化。

我们的第四次工业革命发生了什么?物联网、云计算和大数据分析的结合为所有工业运营商带来了更高的生产力、预测性维护和端到端流程自动化。尽管这些好处时断时续地出现,但我们尚未对流程和系统进行整体重新构想——工业 4.0 的最终承诺。

工业 4.0 开局不顺的一个主要原因是:物联网解决方案仍然是孤立的、单一的,每个都被困在自己狭窄的功能领域。鉴于市场的有机、临时性质,这也许是不可避免的,但具有讽刺意味的是,连通性是物联网和工业 4.0 的关键价值之一。

事实是,孤立的物联网解决方案正在阻碍创新。幸运的是,新的系统架构提供分布式数据收集、存储和处理——以及本地化和安全的中央集线器。如果工业 4.0 被破坏,这些边缘到云平台就是解决方案。

边缘计算如何统一工业物联网

大多数工业物联网产品都是全栈解决方案:它们包括传感器或设备、数据存储、云应用程序,最后是仪表板或用户界面。用户无法控制流经堆栈的数据;他们甚至不拥有通常属于物联网制造商的数据。

当您的业务的每个功能都拥有不同的全栈 IoT 解决方案时,IT 架构将成为使用的噩梦,更不用说维护了:您拥有数十个仪表板。您必须在现场更新设备。系统之间没有通信。创新的步伐变得太慢了。

缺少的是具有分布式存储和处理的系统。边缘计算只是一个开始,但要完全实现这一愿景需要一个远边缘平台。

在边缘计算架构中,数据存储发生在靠近源(通常是传感器或设备)的地方。远边缘计算将这种分布式方法更进一步,在收集数据的地方处理数据,即在进行数据收集的设备上或附近。

远边缘计算允许您收集和处理以前不可用的数据。或者,如果它以前可用,那么它会导致云中的存储问题——分布式本地云存储可以解决的问题。

让远端计算变得可行

就其本身而言,仅靠远边缘计算是不够的。您还需要一个创建本地云的平台,将多个远端边缘数据“节点”组合到一个易于使用的系统中。像这样的平台可以采用分布式数据存储和处理,并使它们不仅对用户可用,而且对第三方应用程序可用--而不会出现另一个全栈物联网系统。事件驱动的数据记录使这样的平台成为可能。

事件驱动架构创建了一个不可变的事件数据流。这允许用户查看所有不同数据点和事件之间的相关性,并根据需要添加新的应用程序、算法和功能。您保持对所有数据的所有权和控制权。当您拥有访问权限时,您就可以进行创新。

这种分布式平台创建了一个本地云,与更广泛的互联网分开,但每个必要的应用程序都具有完全连接性。这导致与 OT 和控制系统的集成更加安全,这是您绝对不希望暴露给外部参与者的关键基础设施的关键考虑因素。我们称这样的解决方案为边缘微云平台。这项技术可能是打破限制物联网有效性的壁垒的关键,最终实现工业 4.0 的真正承诺。

边缘微云平台如何工作——并实现工业 4.0 的承诺

推动物联网实施的创新公司最先感受到数据孤岛化的刺痛,即工业 4.0 的破灭承诺。以水产养殖为例:一个养鱼场可能运行 30 多个独立的物联网解决方案,一个监控水质,另一个测量饲料废物,另一个计数鱼虱,等等。如果操作员必须处理 30 个单独的仪表板,而没有简单的方法来关联各个系统之间的数据,这会有多大帮助?

或者想象一艘货船有 10 或 15 个不同的数字系统(导航、引擎控制、货物监控等)。每个都有自己的垂直架构,出于安全原因,它们无法连接到互联网。当那艘船进港时,技术人员必须手动更新这些孤立系统中的每一个,从而导致托运人因停机而损失数十万美元。

在这些场景(以及更多场景)中,边缘微云平台的实施首先是在资产上设置本地云——无论是建筑物、船舶、生产线还是沿海鱼圈。单个应用程序在本地运行,在具有与基于资产的本地云的私有连接的微云中。对于 AI 系统,您可能需要偶尔连接到更广泛的商业云来训练算法——但是一旦您的模型准备好使用,您就关闭该连接以确保完全安全,而 AI 在您的微云上运行。

事件驱动架构维护跨应用程序和数据源的数据完整性。至关重要的是,该系统将数据收集器(传感器)与计算层(应用程序)与用户界面(仪表板)分开。这在单个平台内提供了跨离散操作的完整功能,从而降低了维护成本并简化了新应用程序的添加。一旦您设置好边缘微云平台,您就可以轻松自定义系统,无需担心平台中已内置的安全性。

边缘计算平台可帮助每个工业运营商实现基于事实的、经济高效的运营,从而最大限度地提高产量和产量,同时将停机时间限制在绝对最低限度。简而言之,它们兑现了工业 4.0 的承诺。

责任编辑:姜华 来源: 千家网
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