EN
Temel: Temel Veri Bağlantısı
Kökeni, kritik bir görev problemine çözüm aramaktan ibarettir—bağlantı ve protokol dönüşümü. Tüm bu dilleri konuşan 'evrensel çevirmen', endüstriyel ağ geçidiydi. Bu, üretim hattı seviyesinde çeşitli kaynaklardan gelen ham verileri birleştiriyor ve diğer SCADA'lar veya bulut sistemleri gibi merkezi bir sisteme iletiyordu. Bu, verileri görsel ve işlevsel hale getirdiği için dijitalleşme yönünde atılmış önemli bir adımdı. Beyinler (işleme ve analiz) merkezileştirilmişti ve genellikle gecikme ile bant genişliği sorunlarına neden oluyordu.
Edge Hesaplama Entegrasyonu: Bir Jit ve Go Anı
Ve milisaniye düzeyinde yanıt süreleri ve daha dağıtılmış kontrol gerektiren endüstriyel uygulamalarda, ağ geçidinin rolü genişlemek zorunda kaldı. Veri aktarım görevini yapan cihaz, artık akıllı bir edge hesaplama aygıtı haline geldi. Günümüzde endüstriyel ağ geçitleri, oldukça fazla işlem gücüne, belleğe ve depolama kapasitesine sahiptir. Bu da onlara yalnızca veri toplamak ve iletmekten öte, bir ağın kenarında veya yakınında, kaynakta zekâ işleyebilme ve uygulamaları çalıştırabilme imkânı tanır.
Kritik verilerin işlenmesi artık kenar bilişiminin güçlü entegrasyonu sayesinde buluta gidiş geliş gerektirmiyor. Ağ geçidi, ham verileri uçuş esnasında filtreleyebilir, temizleyebilir ve toplayabilir. Yapay zekanın yerel olarak gerçekleştirilmesini destekleyerek, bir çözümün davranışları veya anormallikleri gerçek zamanlı olarak tespit edip tepki verebilecek (örneğin sesli uyarılar vermek, makineleri kontrol etmek) hafif algoritmalar çalıştırması DPC gecikmesi olmadan mümkün olur. Bu şeffaf işlem, ağ ve merkezi sistemleri rahatlatır ve yukarı yönlü bağlantının yalnızca yerel olarak incelenmek veya uzun vadeli olarak arşivlenmek üzere faydalı ve yoğunlaştırılmış verileri taşımalarına olanak tanır.
Entegre Analitik ile Zekâlı Sürüş
Burada asıl önemli olan şey, analitik özelliklerin ağ geçidine entegre edilmesidir. Ancak sadece basit bir ön işlemeden daha fazlası olarak, artık ağ geçitlerinin analitik modeller açısından en zengin yer haline gelmiş olması dikkate değerdir. Gerçek zamanlı OEE (Toplam Ekipman Etkinliği), enerji tüketim desenleri hesaplayabilir veya yalnızca tahmine dayalı bakım için makine öğrenimi modelleri çalıştırabilirler.
Örneğin, bir motordan buluta çok büyük miktarda titreşim verisi göndermek yerine, akıllı ağ geçidi yüksek frekanslı sinyal verilerini yerel olarak işleyebilir. Yaklaşan bir duruş için uyarı işaretleri gösteren sezgisel kurallar öğrenebilir ve tamir ekibine hemen bildirimde bulunurken, merkezi veritabanına yalnızca üst düzey bir uyarı gönderir. Bu yetenek, ham veriyi kenarda eyleme dönüştürülebilir bilgiye çevirerek, reaktif tepki ve kaybedilen zamanın önlenmesi yerine proaktif karar alma imkanı yaratır.
Daha Akıllı Endüstriyel Uygulamaların Etkinleştirilmesi
Bağlantı aracıdan akıllı uç düğümüne bu geçiş, daha akıllı endüstriyel kullanım senaryolarının temelini oluşturur.
Kestirimci Bakım. Ekipmanın sağlığı sürekli olarak çevrimiçi ve gerçek zamanlı izlendiği için bakım işlemleri yalnızca ömrü uzatmak gerektiğinde yapılır.
Gerçek Zamanlı Süreç Optimizasyonu. Ağ geçitleri, anlık sensör tepkisine göre makine parametrelerini uçuş esnasında ayarlamak üzere yapılandırılır ve bu da daha iyi ürün kalitesi ile tutarlılık sağlar.
İmalat Verimliliğinin Artırılması. Bir IoT sisteminin kenarında veri analizi yaparak üretim darboğazları veya israf konusunda gerçek zamanlı görüş elde edilir ve bu da daha hızlı karar alma imkanı sunar.
Akıllı, Dağıtık ve Geleceğin Teknolojisi
Endüstriyel geçit cihazının uzun ve dolambaçlı gelişim süreci, sektörün daha akıllı, dağıtılmış bir altyapıya doğru yaptığı büyük kaymaya kısmen yansıma niteliğindedir. Artık bu yalnızca bir veri hattı değil, aynı zamanda fabrikanın daha tepkisel, daha verimli ve hatta daha akıllı olması için akıllı bir merkez haline gelmektedir. Şu anda Shanghai Smawave Technology Co., ltd , IoT'ye hazır geçit çözümlerimizle bu devrimin ön saflarında yer alıyoruz ve ortaklarımızın endüstriyel verilerinden maksimum faydayı sağlayabilmesini mümkün kılıyoruz.