EN
Pagrindas: bazinių duomenų ryšys
Jo pradžia buvo siekis rasti sprendimą vienai misijai kritiškai problemai – ryšiui ir protokolų konversijai. „Visuotinis vertėjas“ buvo pramoninis šliuzas, kuris kalbėjo visomis šiomis kalbomis. Jis konsolidavo neapdorotus duomenis iš įvairių šaltinių gamybos aikštelės lygmeniu ir siuntė juos į centrinę sistemą, pvz., kitas SCADA sistemas ar debesijas. Tai buvo svarbus žingsnis skaitmenizacijos kryptimi, nes padarė duomenis matomus ir operatyvius. Intelektas (apdorojimas ir analizė) buvo centralizuotas, dažnai sukeliantis vėlavimo ir pralaidumo problemas.
Edge Computing integravimas: Momentas Jit ir Go
O pramonės srityje, kur reikalingas milisekundžių atsakas ir labiau decentralizuotas valdymas, šliuzo funkcija turėjo išsiplėsti. Taip duomenų perduodantis įrenginys tapo protingu kraštiniu skaičiavimo įrenginiu. Šiuolaikiniai pramoniniai šliuzai turi pakankamai apdorojimo galios, atminties ir saugyklos. Tai leidžia jiems ne tik rinkti ir perduoti duomenis, bet taip pat apdoroti informaciją ir vykdyti programas ties vietos, tinkle ar jo pakraštyje.
Kritinių duomenų apdorojimas jau nebereiškia dvikryptės kelionės į debesiją, kai yra tokie galingi kraštinių skaičiavimų integravimo sprendimai. Tarpinis mazgas gali filtruoti, valyti ir agreguoti neapdorotus duomenis tiesiogine prasme realiu laiku. Palaikant vietinį dirbtinio intelekto naudojimą, sprendimas gali vykdyti tokius lengvuosius algoritmus, kurie geba aptikti elgseną arba anomalijas ir reaguoti į jas realiu laiku (pvz., išleidžiant garso signalus, valdydami įrangą), nesusiduriant su DPC vėlavimu. Šis skaidrus duomenų apdorojimas palengvina tinklo ir centrinės sistemas, leisdamas aukštesnio lygio sistemoms perduoti tik naudingus ir suspaustus duomenis vietiniam tyrimui ar ilgalaikiam archyvavimui.
Valdymo intelektas integruotomis analizėmis
Analitika, integruota į šliuzą, čia yra pagrindinis dalykas. Tačiau svarbu paminėti, kad šliuzai dabar gali būti turtingiausia analitiniais modeliais vieta ne tik paprastam duomenų apdorojimui. Jie gali atlikti realaus laiko OEE (bendrąją įrangos našumą), energijos suvartojimo modeliavimą arba tiesiog vykdyti mašininio mokymosi modelius numatomojo techninio aptarnavimo tikslais.
Pavyzdžiui, vietoj to, kad variklio vibracijos duomenis siųsti į debesiją dideliais kiekiais, protingas šliuzas gali apdoroti aukštos dažninės signalo informaciją vietiniu lygiu. Jis gali išmokti heuristikos taisykles, kurios rodo įspėjamuosius ženklus apie artėjantį sustabdymą, nedelsiant įspėdamos remonto komandą, tačiau į centrinę duomenų bazę siųsdamas tik aukšto lygio pranešimą. Ši galimybė paverčia neapdorotus duomenis veiksmais paremta informacija kraštutinėje taške, o tai savo ruožtu leidžia priimti proaktyvius sprendimus, o ne reaguoti vėliau ir išvengti prarasto laiko.
Protingesnių pramonės programų įgalinimas
Šis poslinkis nuo ryšio priemonės link išmanaus kraštinio mazgo yra pagrindas protingesniems pramonės naudojimo atvejams.
Prognozuojamasis techninio aptarnavimo vykdymas. Kadangi įrangos būklė nuolat stebima tiesiogiai ir realiu laiku, techninio aptarnavimo veiksmai atliekami tik tada, kai tai būtina ilgesniam tarnavimo laikui užtikrinti.
Proceso optimizavimas realiu laiku. Tinklo prieigos taškai konfigūruojami, kad momentiniai jutiklių duomenys leistų dinamiškai koreguoti mašinų parametrus, užtikrinant geresnę produkto kokybę ir vientisumą.
Geresnis gamybos efektyvumas. Turint duomenų analizę IoT sistemos kraštiniame taške, gaunamas realaus laiko vaizdas į gamybos „skaudamas vietas“ ar šalutinį produktą, kas leidžia greičiau priimti sprendimus.
Tai protinga, tai skirstyta ir tai – ateitis
Ilgas ir vingiuotas pramoninio tinklo šliuzo raidos laikotarpis atspindi dalinį visos pramonės poslinkį į protingesnę, skirstytą infrastruktūrą. Dabar tai jau nebe tik duomenų perdavimo kanalas – tai tampa protingu centru, kuris leidžia gamyklai būti reaktyvesnei, efektyvesnei ir dar protingesnei. Šiuo metu Shanghai Smawave Technology Co., ltd esame šios revoliucijos priešakyje su mūsų IoT paruoštomis šliuzų sprendimų sistemomis, kurios leidžia mūsų partneriams pasinaudoti savo pramoniniais duomenimis.