EN
Pamatfaktors – pamata datu savienojamība
Tā rašanās iemesls bija vienas uzdevumam kritiskas problēmas — savienojuma un protokolu pārveides — risinājuma meklēšana. „Universālais tulkotājs” bija rūpnieciskais šķautņu vārsts, kas runāja visās šīs valodās. Tas konsolidēja neapstrādātos datus no dažādiem avotiem ražošanas līmenī un nosūtīja tos centrālajai sistēmai, piemēram, citām SCADA vai mākoņa sistēmām. Tas bija būtisks solis digitizācijas virzienā, jo padarīja datus vizuālus un operatīvus. Smadzenes (apstrāde un analīze) tika centralizētas, parasti izraisot kavēšanos un joslas platuma problēmas.
Edge Computing iegulšana: Brīdis ar tūlītēju pielietojumu
Un rūpnieciskās lietojumprogrammās, kurās nepieciešamas milisekunžu atbildes laiks un izkliedētāka vadība, vārtejas loma bija jāpaplašina. Un datu pārraidītājs kļuva par inteligentu malas aprēķinu ierīci. Šodienas rūpnieciskajām vārtejām ir diezgan daudz apstrādes jaudas, atmiņas un krātuves. Tas ļauj tām darīt vairāk nekā vienkārši savākt un nodot datus, bet arī apstrādāt informāciju un izpildīt lietojumprogrammas avotā vai tīkla malā.
Ar tik spēcīgu malu aprēķinu integrāciju kritisko datu apstrāde vairs nav saistīta ar datu ceļojumu uz mākoni. Šis vārteja var filtrēt, tīrīt un agregēt neapstrādātos datus reāllaikā. Atbalstot AI izpildi lokāli, risinājums var palaist vieglus algoritmus, kas spēj atklāt un reaģēt uz uzvedību vai anomālijām reāllaikā (piemēram, izstarojot skaņas brīdinājumus, regulējot mašīnas), neizmantojot DPC kavēšanos. Šāda transparenta apstrāde atvieglo tīklu un centrālās sistēmas, ļaujot augšupielādēt tikai noderīgus un kondensētus datus, lai tos pētītu lokāli vai arhivētu ilgtermiņā.
Intelektuāla vadība ar integrēto analītiku
Analītika, kas tiek integrēta vārtos, ir galvenais šeit. Bet pat vēl svarīgāk nekā vienkārša priekšapstrāde ir tas, ka tagad vārti var būt bagātīgākā vieta analītikas modeļu ziņā. Tie var veikt reāllaika OEE (vispārējās iekārtu efektivitātes) analīzi, enerģijas patēriņa modeļu izpēti vai vienkārši izpildīt mašīnmācīšanās modeļus prognozētajai apkopei.
Piemēram, tā vietā, lai nosūtītu milzīgu daudzumu vibrācijas datu no dzinēja mākonī, gudrie vārti var apstrādāt augstfrekvences signāla datus lokāli. Tie var iemācīties heuristiku, kas parāda brīdinājuma signālus tuvojošamies apturējumam, nekavējoties brīdinot remontdarbu komandu, bet centrālajā datu bāzē nosūtot tikai vispārēju paziņojumu. Šī spēja pārvērš neapstrādātos datus par rīcībai piemērotu informāciju malā (edge), kas savukārt veicina proaktīvu lēmumu pieņemšanu, nevis relatīvu reakciju un zaudētā laika izvairīšanos.
Gudrāku rūpniecisko lietojumprogrammu iespējošana
Šis pāreja no savienojamības rīka uz gudru malas mezglu ir pamats gudrākiem rūpnieciskiem pielietojumiem.
Prognozējošā tehniskā apkope. Tā kā iekārtu stāvoklis tiek nepārtraukti uzraudzīts tiešsaistē un reāllaikā, tehniskā apkope tiek veikta tikai tad, kad nepieciešams, lai pagarinātu kalpošanas laiku.
Procesa optimizācija reāllaikā. Vārti ir konfigurēti, lai mainītu mašīnas parametrus tiešsaistē, balstoties uz momentānu sensoru atbildi, kas nodrošina labāku produkta kvalitāti un vienveidību.
Uzlabota ražošanas efektivitāte. Veicot datu analīzi IoT sistēmas malā, tiek iegūts reāllaika skats uz ražošanas sastrēgumiem vai atkritumiem, kas ļauj ātrāk pieņemt lēmumus.
Tas ir gudrs, tas ir distributīvs un tas ir nākotne
Ilgais un sarežģītais rūpnieciskā gateway rašanās periods atspoguļo daļēji lielāku tendenci nozarei pāriet uz gudrāku, distributīvu infrastruktūru. Un tagad tā vairs nav tikai datu caurule, tā kļūst par inteligentu centru, kas ļauj rūpnīcai būt reaģētājai, efektīvākai un pat gudrākai. Tādējādi Shanghai Smawave Technology Co., ltd , mēs esam šīs revolūcijas priekšpēdē ar mūsu IoT gatavajiem gateway risinājumiem, kas ļauj mūsu partneriem izmantot savus rūpnieciskos datus.