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新聞資訊

數據處理,還要靠“邊”站

  • 分類:行業動態
  • 作者:
  • 來源:
  • 發布時間:2021-06-02
  • 訪問量:0

【概要描述】數字化技術的不斷發展為商業與社會都帶來了許多好處。但是,新的挑戰也隨之而來。人們需要尋找新的方法來處理海量數據。這時,邊緣計算具有很大優勢。

數據處理,還要靠“邊”站

【概要描述】數字化技術的不斷發展為商業與社會都帶來了許多好處。但是,新的挑戰也隨之而來。人們需要尋找新的方法來處理海量數據。這時,邊緣計算具有很大優勢。

  • 分類:行業動態
  • 作者:
  • 來源:
  • 發布時間:2021-06-02
  • 訪問量:0
詳情
數字化技術的不斷發展為商業與社會都帶來了許多好處。但是,新的挑戰也隨之而來。人們需要尋找新的方法來處理海量數據。這時,邊緣計算具有很大優勢。
 
邊緣計算的基本含義是在網絡的邊緣完成分布式數據處理?,F在,盡管“邊緣”這個詞已在工業生產領域被愈加頻繁地使用,許多公司仍然不清楚應該如何利用這項技術來挖掘生產潛能。
 
挑戰4.0
現如今,數字化技術與“工業4.0”的應用范圍不斷擴大,已為我們的個人生活帶來許多改變。但其實,它們對企業的影響更為巨大。例如,加工行業正面臨新的挑戰。企業需要實現更短的創新周期,并滿足客戶日益增長的對產品與生產工藝的個性化需求。為了保持競爭力,企業必須盡可能靈活地應對種種變化。實現這一點的關鍵在于生產的全面互聯和對數據的快速處理,而這正是邊緣計算的“用武之地”。
 
 
為了不斷改善生產流程,每個公司都有自己記錄與處理生產數據的策略。有的會在本地完成,有的會集中處理,還有的則會利用互聯網。然而,需要強調的是,工業生產所產生的數據是海量的。在一座工廠里,每秒都會產生成千上萬的信息。大量傳感器持續測量機器狀態和生產質量等關鍵生產參數。無論工廠是位于某個特定地點還是遍布全球,設備聯網的程度越深,產生的數據量就越大。
 
本地還是云端?
只依靠本地數據處理的公司很快就會遇到阻礙。這是因為大量的不同系統很難相互協調。同時,公司在現場處理數據的計算能力也不充足,而全公司和全球性的數據處理則接近不可能。但是,替代性的云計算在某些特定應用場景中也存在局限性,部分原因包括過大的數據量、法律規定和延遲等。其中最主要的挑戰在于對數據的實時處理,這是因為在生產車間里,每一秒都很重要。有時,云端和工廠間的數據傳輸可能不夠快。此外,將大量數據傳輸到云端進行處理對帶寬的要求較高。對小型企業來說,這可能是一筆較為昂貴的支出。
 
比較理想的解決方案是將在生產中直接完成的下至自動化層面的本地數據處理與在云端的數據處理相結合。這種方式蘊藏巨大潛力,對智能制造領域尤為如此。它讓制造企業在充分利用云端的同時,也能滿足市場對靈活性最大化與快速響應的要求。此外,由于利用邊緣計算處理了大量數據,只將最終相關數據傳輸到云或IT基礎架構,內存占用和傳輸成本也顯著減少。
 
不要猶豫
一些制造商可能會有這樣的顧慮:要實現邊緣計算,是不是必須投入許多成本來搭建新的自動化系統呢?事實上,這項技術應該作為對現有設備的補充。利用西門子的Industrial Edge數字化平臺,邊緣數據處理設備可以被簡單接入已有的自動化系統,與它們充分集成。這些設備也可以作為系統的一部分,與系統一起被提供給客戶。這樣的靈活性讓項目實施成本不再是難題,甚至對中小企業來說也是如此。利用邊緣計算技術,企業可以充分發揮工業物聯網的優勢,提高生產靈活性和效率。同時,借助軟件標準應用容器(docker),西門子提供的應用程序具有獨立于平臺的可擴展性。因此,它們是面向未來的,而且具有最大程度的靈活性。
 
對越來越多的加工企業來說,邊緣計算和云計算的重要性與日俱增。由于這兩項技術相輔相成,最優的做法是對它們同時加以利用。通過結合兩項技術,邊緣計算處理的數據可以被傳輸至云端來訓練人工智能算法,而由此得到的洞察則可以被重新下載回邊緣基礎設施中,最終實現整個制造流程的持續優化。

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