EN
Grunnlaget: Grunnleggende datakobling
Opprinnelsen var et søk etter en løsning på ett oppgavekritisk problem – tilkobling og protokollomforming. Den 'universelle oversetteren' var den industrielle grensesnittløsningen som snakket alle disse språkene. Den konsoliderte rådata fra ulike kilder på verkstednivå og sendte dem til et sentralt system, som andre SCADA-systemer eller skybaserte systemer. Dette var et betydelig skritt i retning av digitalisering, fordi det gjorde data synlige og operative. Hjernen (prosessering og analyse) var sentralisert, noe som vanligvis førte til latens- og båndbreddeproblemer.
Innebygging av Edge Computing: Et øyeblikk med Jit og Go
Og i industrielle applikasjoner, som krever millisekunds svarstider og mer distribuert kontroll, måtte gatewayens rolle utvides. Og dataoverføreren ble til en smart edge-databehandlingsenhet. Industrielle gateways har i dag mye databehandlingskraft, minne og lagring. Det gjør at de kan gjøre mer enn bare samle inn og videreformidle data, men også prosessere informasjon og kjøre applikasjoner ved kilden, på eller nær kanten av et nettverk.
Behandlingen av kritiske data er ikke lenger en tur til skyen, takket være slike kraftige integrasjoner av edge computing-ytelse. Gateway-en kan filtrere, renske og aggregere rådata på stedet. Ved å støtte lokal AI, kan en løsning kjøre lette algoritmer som kan oppdage og reagere på atferd eller avvik i sanntid (for eksempel ved å utstede lydvarsler, kontrollere maskineri) uten DPC-forsinkelse. Denne transparente behandlingen lettner nettverket og sentrale systemer, slik at opplinjen bare må overføre nyttig og komprimert data for lokal analyse eller langsiktig arkivering.
Drevet av intelligens med integrerte analyser
At analytics er bygget inn i gateway-en er det store nyheten her. Men mer enn bare enkel forhåndsbehandling, er det verdt å merke seg at gateway-ene nå kan være det rikeste stedet når det gjelder analytiske modeller. De kan utføre sanntids-OEE (Overall Equipment Effectiveness), analysere energiforbruksmønstre eller rett og slett kjøre maskinlæringsmodeller for prediktiv vedlikehold.
For eksempel, istedenfor å sende en stor mengde vibrasjonsdata fra en motor til skyen, kan den smarte gateway-en behandle høyfrekvente signaldater lokalt. Den kan lære heuristikker som gir advarselssignaler om en forestående nedstengning, umiddelbart varsle et reparasjonslag, men kun sende en oppsummert melding til sentraldatabase. Denne evnen omformer rådata til handlingsegne informasjon ved kanten, noe som igjen skaper proaktive beslutninger i stedet for reaktive respons og unngår tapt produksjonstid.
Muliggjør smartere industrielle applikasjoner
Denne endringen fra et tilkoblingsverktøy til en smart edge-node er grunnlaget for smartere industrielle bruksområder.
Forutsigende vedlikehold. Siden utstyrets helse hele tiden overvåkes online og i sanntid, iverksettes vedlikeholdshandlinger bare når det er nødvendig for å forlenge levetiden.
Prosessoptimalisering i sanntid. Gatewayer er konfigurert for å justere maskinparametrene på farten basert på øyeblikkelige sensormål, og dette sikrer bedre produktkvalitet og konsistens.
Forbedret produksjonseffektivitet. Ved å ha dataanalyse ved kanten av et IoT-system, oppnås et sanntidsbilde av produksjonsflaskehalser eller sløsing, noe som muliggjør raskere beslutningstaking.
Det er smart, det er distribuert, og det er fremtiden
Den lange og sirkulære vekstperioden for industriportalen speiler delvis den større utviklingen i bransjen mot en mer intelligent, distribuert infrastruktur. Og nå er det ikke lenger bare en datapipeline, men blir et smart hub som gjør fabrikken mer reaktiv, mer effektiv og enda smartere. Ved Shanghai Smawave Technology Co., ltd er vi i forkant av denne revolusjonen med våre IoT-klare portal-løsninger som gjør at våre partnere kan utnytte sin industrielle data.