EN
Grunden Grundläggande dataanslutning
Ursprunget var att söka en lösning på ett särskilt kritiskt problem – anslutning och protokollkonvertering. Den 'universella översättaren' var den industriella gateway som talade alla dessa språk. Den konsoliderade rådata från olika källor på fabriksgolvnivå och skickade den till ett centralt system, till exempel andra SCADA-system eller molnsystem. Detta var ett betydande steg i riktning mot digitalisering eftersom det gjorde data synlig och operationell. Hjärnan (bearbetning och analys) var centraliserad, vilket vanligtvis orsakade latens- och bandbreddsbegränsningar.
Inbäddad Edge Computing: En Jit- och Go-moment
Och i industriella tillämpningar, som kräver millisekunds svarstider och mer distribuerad kontroll, behövde gatewayens roll utvidgas. Och dataförmedlaren blev en smart edge-beräkningsenhet. Industriella gatewayer har idag mycket bearbetningskapacitet, minne och lagring. Det gör att de kan göra mer än bara samla in och vidarebefordra data, utan också bearbeta information och köra applikationer vid källan, på eller nära nätverkets kant.
Bearbetningen av kritiska data är inte längre en omväg till molnet tack vare så kraftfulla integreringar av edge computing-prestanda. Gatewayn kan filtrera, rensa och aggregera rådata i realtid. Genom att stödja lokal AI-beräkning kan en lösning köra lättviktiga algoritmer som kan upptäcka och svara på beteenden eller avvikelser direkt (till exempel genom att ge ljudlarm, styra maskiner) utan DPC-fördröjning. Denna transparenta bearbetning minskar belastningen på nätverket och centrala system, vilket gör att överliggande system endast behöver hantera användbar och komprimerad data för lokal analys eller långsiktig arkivering.
Driv intelligens med integrerad analys
Att analytik integreras i gatewayn är det stora nytt. Men ännu viktigare än enkel förbehandling är att gatewayer nu kan vara den plats som erbjuder rikast utbud av analytiska modeller. De kan utföra realtids-OEE (Overall Equipment Effectiveness), analysera energiförbrukningsmönster eller helt enkelt köra maskininlärningsmodeller för prediktiv underhållsplanering.
Till exempel kan en smart gateway lokalt bearbeta högfrekventa vibrationsdata från en motor, istället för att skicka en stor mängd data till molnet. Den kan lära sig heuristiker som ger varningssignaler inför en kommande stopp, omedelbart larma ett reparationsteam men endast skicka ett övergripande meddelande till centraldatabasen. Denna funktion omvandlar rådata till åtgärdbar information vid kanten, vilket i sin tur möjliggör proaktiv beslutsfattande snarare än reaktiva åtgärder och undvikande av produktionsbortfall.
Möjliggör smartare industriella applikationer
Denna förskjutning från ett anslutningsverktyg till en smart kantnod är grunden för smartare industriella användningsområden.
Förutsägande underhåll. Eftersom utrustningens hälsotillstånd hela tiden övervakas online och i realtid vidtas underhållsåtgärder endast när det krävs för att förlänga livslängden.
Processoptimering i realtid. Gatewayer konfigureras för att justera maskinparametrarna direkt baserat på omedelbara sensormätningar, vilket säkerställer bättre produktkvalitet och konsekvens.
Förbättrad produktionseffektivitet. Genom att ha dataanalys vid kanten av ett IoT-system erhålls en realtidsöverblick över produktionsflaskhalsar eller slöseri, vilket möjliggör snabbare beslutsfattande.
Det är smart, det är distribuerat och det är framtiden
Den långa och krångliga utvecklingsperioden för industriell gateway speglar delvis den större tendensen inom branschen mot en mer intelligent, distribuerad infrastruktur. Och nu är det inte längre bara en datapiplinje, utan blir en smart hubb som gör fabriken mer reaktiv, effektivare och till och med smartare. Vid Shanghai Smawave Technology Co., ltd är vi i framkant av denna revolution med våra IoT-klara gateway-lösningar som gör det möjligt för våra partners att utnyttja sin industriella data.