边缘计算对于智能制造的成功至关重要

文章 (15) 2021-03-25 15:30:06

边缘计算是将计算过程移到尽可能靠近数据源的概念。它不依赖于遥远的数据中心,而是使用本地基础结构来处理数据。它需要云,并将其带到您周围已经存在的硬件中。

预测表明,到2025年,全球将有215亿台联网的IoT设备。想象一下,其中只有一半可以运行其他设备和服务的计算任务。这种庞大的,相互连接的计算网络对于智能制造特别有价值。

目前的工业4.0存在许多阻碍其成功的障碍。边缘计算是克服许多障碍的解决方案。以下是Edge为工业4.0带来的一些最重要的优势。

较低的延迟
边缘最常被提及的好处之一是它可以极大地减少等待时间。将请求发送到世界各地的数据中心,然后等待响应返回需要花费时间。结果,传统的云计算并不是许多关键任务应用程序的理想选择。

没有这么低延迟的智能制造将无法体验到物联网的全部优势。如果装配线上的已连接机器识别出故障,则传输该信号的任何延迟都可能造成高昂的代价。否则可能会导致零件损坏甚至受伤。

低延迟对于互连系统正常工作至关重要。传统云计算的性质在这方面受到限制。如果大多数或所有工业计算都发生在数据源处,那么这将不是问题。

网络安全性提高
网络安全已经或至少应该成为智能工厂的头等大事。与物联网一样有用,网络中更多的设备意味着网络犯罪分子有更多潜在的切入点。在不利用边缘的情况下,保护这些网络是一项更具挑战性的任务。

传统云计算的集中性使其容易受到黑客攻击,包括拒绝服务攻击。但是,如果工厂将处理和存储功能扩展到整个边缘,则没有任何一次攻击可以使整个网络瘫痪。由于计算发生在更靠近数据源的位置,因此在任何给定时刻,较少的数据受到威胁。

在过去的五年中,超过50%的中小企业经历了网络攻击。在这些行业中,制造业是最经常受到攻击的行业之一。对以数据为中心的操作感兴趣的制造商需要强大的网络安全性,而边缘可以提供这种安全性。

更易于管理的数据分析
大数据是新工业革命的基础。物联网最重要的优势之一就是它可以如何改善数据分析。但是,分析所有这些数据需要大量的存储,带宽和计算能力。

边缘计算通过两种方式缓解了这些担忧。首先,它在源附近或附近处理数据,因此整个过程要快得多。其次,智能工厂中的每个数据点都处理自己的信息,因此,没有一个系统必须处理所有事情。

在边缘处理数据可以减轻单个系统的压力,但同时也可以改善流程。由于按性质进行细分,因此更容易筛选和查找最相关的信息。

扩展的互操作性
物联网网络的有效性仅在于其可互操作性。寻找兼容的设备或系统可能成为智能制造扩展的障碍。但是,如果这些机器可以翻译协议,它们将使自己更加兼容。

由于没有标准协议,对互操作性的担忧是采用它的主要障碍之一。将计算功能移到最前沿可以消除对通用标准的某些需求。当设备可以自己转换信号时,它们将能够与更多种类的系统一起工作。

边缘还充当信息和运营技术之间的连接点。它打破了这些区别,从而形成了一个更具凝聚力的智能工厂。

降低存储成本
智能制造涉及大量需要类似存储的数据。传统的本地存储选项可能会带来不便,并且云服务可能会很昂贵。在边缘存储数据是理想的中间立场。

借助边缘存储,工厂可以选择仅将相关数据发送到其云解决方案。通过在本地分析数据并仅将结果或汇总数据发送到云,边缘可以充当网关。除了减轻基于云的分析的压力之外,这还有助于节省存储成本。

一些边缘应用程序甚至可以在本地保存一些数据。他们不需要太多存储,因为每台机器只处理自己的操作数据。结果是一个分段的,有组织的且价格合理的数据存储解决方案。

工业4.0的未来取决于边缘计算
工业4.0只能走得那么远,而不能过渡到边缘。如果物联网是云之后的计算步骤,那么边缘就是物联网之后的下一个逻辑步骤。如果不采用这项技术,工业4.0将无法发展其全部功能。

这种转变不会也不会在一夜之间发生,但这几乎是不可避免的。制造业能步入下一产业时代的速度取决于其实施优势的速度。在此之前,工业物联网无法释放其全部潜力。

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