EN
Alus: Põhiline andmeühenduvus
Selle algus leiti ühe missioonikriitilise probleemi – ühenduse ja protokollikonversiooni – lahendamisest. 'Universaalne tõlkija' oli tööstuslik värav, mis rääkis kõiki neid keeli. See konsolideeris tootmispingi tasandil erinevatest allikatest pärit andmesidemed ja edastas need kesksele süsteemile, näiteks teistele SCADA-dele või pilvesüsteemidele. See oli oluline samm digiteerimise suunas, kuna tegi andmed nähtavaks ja operatsioneeritavaks. Mootor (töötlemine ja analüüs) oli keskendatud, mis põhjustas tavaliselt viivitus- ja ribalaiuse probleeme.
Edge-arvutuse integreerimine: Jit ja Go hetk
Ja tööstuslikel rakendustel, mis nõuavad millisekundilisi reageerimisaegu ja rohkem jaotatud juhtimist, tuli gateway'le võtta endale laiendatud roll. Andmete edasiandja sai nutika äärealuse arvutisseadiseks. Tänapäevased tööstuslikud väravateadmed on varustatud piisava arvutusvõimsuse, mäluga ja salvestusruumiga. See võimaldab neil teha rohkem kui lihtsalt andmete kogumine ja edastamine – nad saavad ka töödelda teavet ning käivitada rakendusi allikas või võrgu ääreääres.
Kriitiliste andmete töötlemine ei ole enam pilvepoole tagasitee, kuna ääretöötluse jõudlus on nii võimas. Lülesaadik saab filtreerida, puhastada ja kogendada toorandmeid lendavalt. Toetades kohalikku AI kasutamist, saab lahendus käivitada selliseid kergeskaalulisi algoritme, mis suudavad tuvastada ja reageerida käitumisele või ebanormaalsustele reaalajas (nt helialarmide andmine, masinate juhtimine) ilma DPC viitega. See läbipaistev töötlemine vähendab koormust võrgul ja kesksetel süsteemidel, lubades ülesvoolu edasi anda ainult kasulikke ja tihendatud andmeid, mida saab hiljem kohapeal uurida või pikemaajaliselt arhiveerida.
Tõukame intelligentsi integreeritud analüütikaga
Siin on suur asi andmeanalüütika, mis on lülitatud väravasse. Kuid isegi enam kui lihtne eeltöötlus, tasub märkida, et väravad võivad nüüd olla kõige rikkamad analüüsimudelite poolest. Need suudavad teostada reaalajas OEE (Overall Equipment Effectiveness), energiakasutuse mustreid või lihtsalt käivitada masinõppe mudeleid ennustava hoolduse jaoks.
Näiteks selle asemel, et saata mootorist pilvesse suur hulk vibreerimisandmeid, saab nutikas värav töödelda kohapeal kõrge sagedusega signaalide andmeid. See võib õppida heuristilisi meetodeid, mis annavad hoiatusmärke tulevasest seiskamisest, viivitamatult teavitades remondimeeskonda, kuid keskandmebaasi saadetakse ainult kõrgema taseme teade. See võimalus teisendab toorandmed ärmul tegutsevaks informatsiooniks, mis omakorda loob ennetavat otsustamist, mitte pigem suhtelist reageerimist ja kaotatud aja vältimist.
Nutikamate tööstuslahenduste võimaldamine
See nihke ühenduvuse vahendist nutikaks äärepunktiks on aluseks nutikamatele tööstuslikele kasutusjuhtudele.
Ennustav hooldus. Kuna seadmete seisundit jälgitakse pidevalt ja reaalajas, tehakse hooldustoiminguid ainult siis, kui seda nõutakse, et pikendada eluiga.
Reaalajas protsessioptimeerimine. Lülitid on seadistatud kohandama masinate parameetreid lennul hetkeliste andurite reageerimise põhjal, mis tagab parema toote kvaliteedi ja järjepidevuse.
Tootmise efektiivsuse parandamine. Andmeanalüüs IoT-süsteemi ääres annab reaalaja ülevaate tootmispuudustest või raiskusest, mis võimaldab kiiremaid otsuseid.
See on nutikas, see on jaotatud ja see on tulevik
Tööstusväravate pikk ja kaudne arenguperiood peegeldab osaliselt suuremat kalduvust tööstuses intelligentsema, jaotatud infrastruktuuri poole. Nüüd see pole enam lihtsalt andmeside, vaid nutikas keskpunkt, mis muudab tehase reageerivamaks, efektiivsemaks ja isegi nutikamaks. Alates Shanghai Smawave Technology Co., ltd , meie asume selle revolutsiooni eestliinil oma IoT-ühilduvate väravalahendustega, mis võimaldavad meie partneritel kasutada ära oma tööstusandmeid.