EN
Temelj: Osnovna povezljivost podatkov
Njegovo nastajanje je bilo iskanje rešitve za en problem ključnega pomena – povezovanje in pretvorbo protokolov. »Univerzalni prevajalnik« je bil industrijski prehod, ki je govoril vse te jezike. Združeval je surove podatke iz različnih virov na ravni delavnice in jih poslal v centralni sistem, kot so druge SCADA rešitve ali oblak. To je bil pomemben korak v smeri digitalizacije, saj je naredil podatke vidne in uporabne. Možgani (obdelava in analiza) so bili osredotočeni, kar je običajno povzročalo zakasnitve in težave s pasovno širino.
Vgradnja robnega računalništva: trenutek Jit in Go
V industrijskih aplikacijah, ki zahtevajo odzivne čase v milisekundah in bolj razpršeno upravljanje, je morala biti vloga vrat razširjena. In podatkovni prehodnik je postal pametna računalniška naprava. Danes imajo industrijska vrata veliko procesorske moči, pomnilnika in shranjevanja. To jim omogoča več kot samo zbiranje in prenos podatkov, ampak tudi obdelavo podatkov in izvajanje aplikacij na viru ali blizu robu omrežja.
Obdelava kritičnih podatkov ni več odvisna od dvosmerne komunikacije s cloudom zaradi tako močnih integracij zmogljivosti računanja na robu. Prehodna naprava lahko filtrira, čisti in združuje surove podatke v živo. S podporo lokalnemu izvajanju umetne inteligence lahko rešitev uporablja lažje algoritme za zaznavanje in reagiranje na obnašanje ali anomalije v realnem času (npr. oddajanje zvočnih opozoril, nadzor strojev), brez zamude DPC. Ta pregledna obdelava razbremeni omrežje in centralne sisteme, kar omogoča prenos le uporabnih in stisnjenih podatkov navzgor, da se ti lahko dodatno analizirajo lokalno ali arhivirajo za daljše obdobje.
Pogon inteligentnosti z integrirano analitiko
To, da so analitike vgrajene v prehodno napravo, je tukaj najpomembnejša stvar. Vendar je še pomembneje, kot le preprosto predhodno obdelovanje, opomba vredno dejstvo, da lahko prehodne naprave sedaj postanejo najbogatejše mesto glede analitičnih modelov. Lahko izvajajo realno OEE (skupno učinkovitost opreme), vzorce uporabe energije ali preprosto zaganjajo modele strojnega učenja za prediktivno vzdrževanje.
Na primer, namesto da bi poslali ogromno količino podatkov o vibracijah motorja v oblak, lahko pametna prehodna naprava visokofrekvenčne signale obdela lokalno. Lahko se nauči hevristik, ki prikažejo opozorilne znake za prihajajoče izklopitve, takoj opozori ekipo za popravila, v centralno bazo podatkov pa pošlje le splošno obvestilo. Ta zmogljivost pretvori surove podatke v ukrepanja sposobne informacije na robu omrežja, kar omogoča proaktivno odločanje namesto reaktivnega odzivanja in preprečuje izgubo časa.
Omogočanje pametnejših industrijskih aplikacij
Ta premik s povezovalega orodja na pametni robni vozel je osnova za naprednejše industrijske primere uporabe.
Prediktivno vzdrževanje. Ker se stanje opreme stalno spremlja v živo in v realnem času, se vzdrževalna ukrepanja izvajajo le, kadar je to potrebno, da se podaljša življenjska doba.
Optimizacija procesa v realnem času. Prehodne naprave so nastavljene tako, da takoj prilagajajo parametre strojev na podlagi trenutnega odziva senzorjev, kar zagotavlja boljšo kakovost in doslednost izdelkov.
Izboljšana učinkovitost proizvodnje. Z analizo podatkov na robu IoT sistema se pridobi pogled v realnem času na zamaščenja v proizvodnji ali odpad, kar omogoča hitrejša odločanja.
Pametno je, razpršeno je in to je prihodnost
Dolg in okroven razvojni proces industrijskega prehodnega strežnika odraža delno tudi splošnejši trend v industriji proti bolj inteligentni, porazdeljeni infrastrukturi. In zdaj ni več le podatkovni vod, temveč postaja pametno središče, ki omogoča tovarni, da je bolj reaktivna, učinkovitejša in celo pametnejša. Pri Shanghai Smawave Technology Co., ltd smo na čelu te revolucije z našimi IoT-pripravljenimi rešitvami prehodnih strežnikov, ki našim partnerjem omogočajo izkoriščanje njihovih industrijskih podatkov.