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【天富娱乐平台app】制造过程数据更精准!智能传感器和边缘计算可提供实时制造控制

2021年1月12日,将过程数据直接从工厂车间移至数字云的趋势造成了带宽和延迟问题,这可能成为实时报告的障碍。作为响应,引入了智能传感器以在工厂网络的“边缘”有效地执行计算。

边缘计算是一种在生成数据的网络边缘附近而不是在集中式数据处理仓库中处理数据的实践。边缘计算是一种分布式,开放的IT架构,具有分散的处理能力,可支持移动计算和物联网(IoT)技术。在边缘计算中,数据由设备本身或本地计算机或服务器处理,而不是传输到数据中心。

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边缘设备可减少数据负载并报告有意义的高级结果,以提供实时信息。通过这种方法,工业组织可以通过处理源头附近的基于机器的数据来更快地分析基本数据。

汇集来自设备和传感器网络的数据的工业机器、工业控制器、数据处理器和时间序列数据库都是早期边缘技术的示例。

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云与边缘计算

为了说明云范例中的云系统和边缘系统之间的区别,相机将带有牌照的车辆照片发送到服务器,然后服务器读取车牌号。服务器负责数据处理。

在Edge模式下,摄像机读取车牌号,然后仅将车牌号发送到服务器以进行识别。相机正在边缘处理数据。

工业生产的好处–智慧制造

边缘计算通过提供生产模式的定制功能,大大降低了系统复杂性。结果,小批量多批次模型可以代替大批量制造。

多模型和批处理方法更精简,可生产更高质量的产品,减少了错误,由于更换了单元和工具而减少了停机时间,并减少了浪费。此外,对生产计划的灵活调整以及新工艺和模型的快速部署为智能制造商带来了可观的成本优势。

智能传感器是边缘系统的重要组成部分,可提供一系列功能,这些功能可提高工厂的生产率并协助推动工业4.0和IIoT。

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外形尺寸较小

生产系统现在需要更小,更自治的边缘设备(智能传感器),这些设备可以在网络外围长时间连续使用。紧凑型智能传感器提高了系统集成和设备使用的便利性-均有利于边缘系统部署。

网络连接

除了紧凑和坚固的结构外,边缘设备还需要了解网络。智能传感器通过拥有IP地址并支持网络通信协议来满足此需求,该协议允许与其他工厂设备(例如机器人和PLC)直接通信,或将测量数据传输到工厂数据库。

在将数字化并测量目标对象的具有网络功能的智能传感器中,较小的高级数据包将按选择的时间间隔传输到云中,而不是连续传输原始扫描数据以在其他地方进行处理。通过在工厂网络边缘上提供分布式处理,此功能可减轻网络连接的压力,并最大程度地减少延迟和瓶颈。

软件

利用智能传感器技术配置和维护许多生产系统可能会导致网络管理方面的挑战。这个挑战就是为什么边缘计算要求以统一的方式处理网络中的所有设备,理想情况下是由内置软件控制的全自动过程。

在智能范例中,智能传感器不仅可以直接从边缘获取数据,还可以处理数据并将控制决策传达给工厂设备,而无需将数据发送回集中位置或本地计算机机架。该软件允许智能传感器在板上进行计算和存储,从而可以以很高的速度在本地执行选定的应用程序。

分布式可扩展网络架构

边缘计算依赖于分布式对等方的无缝协作。不再有集中控制器。取而代之的是,一组独立运行但又可以协同通信的设备,专有信息很容易通过任何连接的设备,平台甚至网络本身泄漏。因此,制造商越来越关注其专有数据的暴露风险。

除了工厂中运行的大量设备带来的技术挑战外,现在还需要智能传感器来支持协作通信。

建立在分布式体系结构上的智能传感器网络促进了可扩展性,并授权过程工程师为每个制造单元开发特定的测量和控制解决方案。应用程序是通过使用 代码的“片段”来实现的,这些 片段可以安全地运行边缘设备,并要求与协调元素的交互最少。这样可以防止不必要或不希望的上传到位于数据中心的服务器。

边缘计算可缩短行动时间,并将延迟降至毫秒,同时将网络带宽降至最低。这些边缘系统与云计算结合并由智能传感器技术提供支持,可对工业系统性能产生深远影响,并最终提高制造商的生产率和利润。

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