EN
Základ: Základní konektivita dat
Jeho vznik byl motivován hledáním řešení jednoho kritického problému – připojení a převodu protokolů. „Univerzální překladatel“ byla průmyslová brána, která mluvila všemi těmito jazyky. Konsolidovala surová data z různých zdrojů na úrovni výrobní haly a posílala je do centrálního systému, například do jiných SCADA systémů nebo cloudových platforem. Byl to významný krok směrem k digitalizaci, protože učinil data viditelnými a operativními. Mozek (zpracování a analýza) byl centralizován, což obvykle způsobovalo problémy s latencí a šířkou pásma.
Integrace edge computingu: Okamžik typu Jit a Go
A v průmyslových aplikacích, které vyžadují odezvu v milisekundách a více distribuovanou kontrolu, bylo třeba rozšířit roli brány. A tak se obyčejný předávač dat stal chytrým zařízením pro edge computing. Průmyslové brány dnes disponují dostatečným výpočetním výkonem, pamětí a úložným prostorem. To jim umožňuje dělat více než jen shromažďovat a předávat data – mohou také zpracovávat informace a spouštět aplikace přímo na místě, na okraji nebo v blízkosti sítě.
Zpracování kritických dat již není závislé na opakovaném přenosu do cloudu díky takto výkonné integraci výkonu edge computingu. Brána může filtrovat, čistit a agregovat surová data za běhu. Podpora místního provádění umělé inteligence umožňuje spouštět lehké algoritmy, které detekují chování nebo anomálie a reagují na ně v reálném čase (např. vydávání zvukových výstrah, ovládání strojů) bez prodlev spojených s DPC. Tento transparentní proces odlehčuje síť a centrální systémy, takže nadřazený systém přenáší pouze užitečná a komprimovaná data pro místní analýzy nebo dlouhodobé archivace.
Řízení inteligence integrovanou analytikou
Integrace analytiky přímo do brány je zde tím nejdůležitějším faktorem. Ale i nad rámec jednoduché předběžné analýzy stojí za zmínku, že brány nyní mohou být nejbohatším zdrojem analytických modelů. Mohou provádět reálné hodnocení OEE (Overall Equipment Effectiveness), analyzovat vzorce spotřeby energie nebo jednoduše spouštět modely strojového učení pro prediktivní údržbu.
Například namísto odesílání obrovského množství údajů o vibracích motoru do cloudu může chytrá brána zpracovávat vysokofrekvenční signálová data lokálně. Může se učit heuristickým metodám, které vyhodnotí varovné signály před nadcházejícím výpadkem, okamžitě upozornit servisní tým a do centrální databáze odeslat pouze shrnující hlášení. Tato funkce převádí surová data na akční informace přímo na hranici sítě (edge), což umožňuje proaktivní rozhodování namísto reaktivních opatření a předchází tak ztrátě času.
Povolení chytřejších průmyslových aplikací
Tento posun od nástroje pro připojení k chytrému okrajovému uzlu je základem pro inteligentnější průmyslové aplikace.
Prediktivní údržba. Vzhledem k tomu, že stav zařízení je neustále sledován online a v reálném čase, je údržba prováděna pouze tehdy, když je to nezbytné, aby se prodloužila životnost.
Optimalizace procesu v reálném čase. Brány jsou nastaveny tak, aby upravovaly parametry stroje za běhu na základě okamžité odezvy senzorů, čímž je zajištěna lepší kvalita a konzistence výrobků.
Zlepšená výrobní efektivita. Díky analýze dat na okraji IoT systému je možné získat pohled v reálném čase na výrobní zúžené místa nebo ztráty, což umožňuje rychlejší rozhodování.
Je to chytré, je to distribuované a je to budoucnost
Dlouhé a oklikující období vývoje průmyslové brány odráží zčásti širší posun odvětví směrem k chytřejší, distribuované infrastruktuře. A nyní již není pouze datovou trubkou, ale stává se chytrým centrem, které umožňuje továrně být reaktivnější, efektivnější a dokonce chytřejší. V Shanghai Smawave Technology Co., ltd jsme na čele této revoluce s našimi IoT-připravenými bránovými řešeními, která umožňují našim partnerům využívat svá průmyslová data.