全球已經掀起行業數字化轉型的浪潮,數字化是基礎,網絡化是支撐,智能化是目标。通過對人、物(wù)、環境、過程等對象進行數字化而産生(shēng)數據,通過網絡化實現數據的價值流動,以數據爲生(shēng)産要素,通過智能化爲各行業創造經濟和社會價值。
從工(gōng)業1.0到工(gōng)業4.0,曆史的演進讓我(wǒ)們看到新工(gōng)業革命正在因技術範式的轉變引發産業變革,驅動經濟發展。這次産業變革的過程就是産業數字化、數字産業化、各行各業如何用新技術來賦能的過程,最後實現由萬物(wù)互聯到萬物(wù)智能的一(yī)種新經濟業态。
事實上,數字化的發展創造了諸多經濟和社會效益,包括更快速的信息獲取、更便捷的全球交流,但同時也給生(shēng)産制造型企業帶來許多新挑戰。
爲了幫助客戶充分(fēn)利用工(gōng)業 4.0 的潛力,西門子提供包含數字化企業核心要素在内的一(yī)系列解決方案。借助于這些可擴展解決方案,離(lí)散工(gōng)業及過程工(gōng)業企業都可闊步邁向工(gōng)業 4.0,實現涵蓋整個價值鏈的全面數字化。
憑借邊緣計算處理海量數據
在工(gōng)業生(shēng)産的不同控制和監控環節中(zhōng),每天可産生(shēng)成千上萬的的海量數據,但當前隻有小(xiǎo)部分(fēn)數據可以獲得處理,産生(shēng)價值。無論是本地生(shēng)産還是全球制造,網絡化程度越高,數據量越大(dà)。
生(shēng)産制造型企業在本地處理數據時,往往會遇到挑戰:比如無法在自動化系統上導入和操作數據處理程序,而跨區域處理也并不現實。雲計算确實能夠解決這個問題,但也面臨諸多困難。雖然雲基礎設施非常高效,然而越來越多的企業需要在靠近生(shēng)産現場端對數據進行實時處理以及更高的數據可用性。
長久以來,工(gōng)業界始終高度關注數據的優化利用——通過邊緣計算對于生(shēng)産中(zhōng)産生(shēng)的數據進行分(fēn)布式處理日益成爲緻勝關鍵。邊緣計算是在靠近物(wù)或數據源頭的網絡邊緣側,融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的分(fēn)布式開(kāi)放(fàng)平台(架構),就近提供邊緣智能服務,滿足行業數字化在敏捷聯接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隐私保護等方面的關鍵需求。它在雲端與工(gōng)廠中(zhōng)的互聯設備之間架起一(yī)座橋梁,使能智能資(zī)産、智能網關、智能系統和智能服務。換句話(huà)說,邊緣層融合了IT和OT層,連接着虛拟世界和現實世界。
邊緣計算已成爲一(yī)個重要技術,用于收集、控制和分(fēn)析網絡邊緣上的數據。通過計算與數據分(fēn)析領域中(zhōng)的這種進步,工(gōng)業領域和過程控制工(gōng)廠變得更強,足以應對各種挑戰并充分(fēn)利用基于互聯網的服務模型。因此,邊緣計算正在迅速發展爲工(gōng)業自動化與控制領域中(zhōng)的一(yī)個大(dà)趨勢。
工(gōng)業邊緣計算将雲計算優勢下(xià)沉到現場層
Gartner的報告《Exploring the Edge: 12 Frontiers of Edge Computing》顯示,到2021年底将有超過50%的大(dà)型企業部署至少一(yī)個邊緣計算應用;到2023年底,50%以上的大(dà)型企業将至少部署6個用于物(wù)聯網或沉浸式體(tǐ)驗的邊緣計算應用,而2019年這一(yī)數字甚至不足1%。
工(gōng)業的邊緣計算将雲計算的優勢下(xià)沉到現場層,我(wǒ)們稱之爲1+1>2的效益。行業數字化轉型,需要雲計算與邊緣計算的互相協同,兩者各有所長。雲計算擅長全局性、非實時、長周期的大(dà)數據處理與分(fēn)析,能夠在長周期維護、業務決策支撐等領域發揮優勢;邊緣計算更适用局部性、實時、短周期數據的處理與分(fēn)析,能更好地支撐本地業務的實時智能化決策與執行。
西門子的工(gōng)業邊緣計算整體(tǐ)服務包括邊緣管理、邊緣設備和邊緣應用程序。在邊緣管理方面,我(wǒ)們推出了工(gōng)業邊緣平台,通過提供設備級的數據處理,安全地将高度完善的分(fēn)析技術和邊緣計算引入制造領域,使自動化設備得到進一(yī)步擴展。在西門子工(gōng)業邊緣平台上,用戶可以使用一(yī)系列描述性、診斷性、預測性和決策性的分(fēn)析應用程序。上雲服務可以與來自西門子、第三方供應商(shāng)或終端用戶自己的邊緣應用程序結合在一(yī)個集成硬件和軟件的生(shēng)态系統中(zhōng),供自動化組件使用。
憑借工(gōng)業邊緣數字化平台,西門子可幫助用戶消減傳統本地數據處理與雲計算數據處理之間的差距,以滿足個性化需求。通過邊緣計算,可以實時在本地處理海量數據。西門子向用戶提供了廣泛的應用程序,包括數據處理、通過Web服務器進行數據可視化、向雲或IT基礎架構傳輸數據,以及開(kāi)發應用程序的快速創新周期。此外(wài),由于預處理了大(dà)量數據,隻将最終相關數據傳輸到雲或IT基礎架構,從而顯著減少了内存占用和傳輸成本。西門子工(gōng)業邊緣不僅支持西門子基于雲的開(kāi)放(fàng)式操作系統MindSphere的雲傳輸協議也支持消息隊列遙測傳輸(MQTT),使數據傳輸安全、可靠、高效。
西門子工(gōng)業邊緣的一(yī)大(dà)亮點在于分(fēn)布式的數據處理和基于應用軟件的數據分(fēn)析方式,同時可以通過邊緣設備如西門子工(gōng)控機SIMATIC IPC直接集成到自動化設備中(zhōng)。制造業企業可以選擇工(gōng)業邊緣解決方案中(zhōng)的硬件和軟件組合來提升其靈活性和開(kāi)放(fàng)性,并無需擔憂數據的安全性。Industrial Edge平台采用通用數據采集标準,用戶可輕松地從已有産線和設備中(zhōng)采集數據并使用邊緣方案。
邊緣計算疊加人工(gōng)智能
邊緣計算擁有三類典型應用場景:
(1)人工(gōng)智能與高級功能
● 機器邊緣提供數據用于學習的算法訓練等;
● 在機器邊緣部署 AI 模型,實現工(gōng)藝過程控制和優化;
● 應用于:預測性維護,狀态監測系統。
(2)全球設備集中(zhōng)管理
● 預處理設備數據,并傳輸到任何雲/IT系統;
● 集中(zhōng)管理全球設備,爲 原始設備制造商(shāng)(OEM)的全新業務模型(例如 SaaS)奠定基礎。
(3)數據采集與初步應用
● 如數據可視化,報警、預警等;
目前,西門子已将工(gōng)業邊緣解決方案部署到汽車(chē)行業。在人工(gōng)智能和機器學習領域,西門子正在和用戶合作開(kāi)發一(yī)項前景廣闊的工(gōng)業邊緣項目。例如,在汽車(chē)車(chē)身焊接質檢工(gōng)藝中(zhōng),人工(gōng)智能技術通常會應用于檢測焊槍自身以及在生(shēng)産過程中(zhōng)的異常參數。利用工(gōng)業邊緣提升并簡化這一(yī)工(gōng)藝,将大(dà)大(dà)降低維護成本,并進一(yī)步提高生(shēng)産效率。工(gōng)業邊緣爲某家車(chē)企配備了靠近車(chē)間的支持實時數據處理的運行環境,同時新增了功能确保在邊緣設備上可靠地運行人工(gōng)智能算法。基于人工(gōng)智能技術的邊緣應用程序可輸入、處理和發布數據。同時,擁有專利技術的機器學習監控系統保證了人工(gōng)智能預測可信度。這個項目中(zhōng),人工(gōng)智能解決方案部署在工(gōng)業邊緣中(zhōng)并可以進行數據的同步處理,結果數據将傳輸到雲端(雲端設計期環境與邊緣運行期完全集成)。通過這一(yī)全新的解決方案可減少人工(gōng)質檢步驟,未來甚至有可能減少車(chē)身焊接點。
除此之外(wài),在西門子成都數字化工(gōng)廠,結合了人工(gōng)智能與邊緣計算技術的視覺檢測系統,能夠在保證電路闆生(shēng)産質量“零缺陷”的同時降低至少75%的人工(gōng)複檢成本。工(gōng)業邊緣計算疊加工(gōng)業人工(gōng)智能後,可以對自動化産生(shēng)大(dà)幅度提升,可以實現在車(chē)間層級更好的智能化應用。
引領工(gōng)業未來
西門子正在努力構建由工(gōng)業企業、設備制造商(shāng)(OEM)、應用程序開(kāi)發者、解決方案供應商(shāng),以及工(gōng)程服務提供商(shāng)組成的領先生(shēng)态,爲合作夥伴創造價值。邊緣應用可由西門子和第三方供應商(shāng)通過工(gōng)業邊緣應用商(shāng)店(diàn)提供,因此,用戶和機器制造商(shāng)也可開(kāi)發自己的應用程序,并可根據其機器的個性化需求進行定制。這些應用程序涵蓋了各行業和各應用場景,比如數據可視化、設備狀态監測、工(gōng)藝參數優化等。已經有多家合作夥伴和工(gōng)業用戶公司加入了西門子工(gōng)業邊緣生(shēng)态,這爲合作夥伴和客戶開(kāi)發新的商(shāng)業模式提供無限潛能。
我(wǒ)們不難發現,工(gōng)業邊緣可優化現場數據的使用,令一(yī)切變得更簡單、更靈活、更安全,進一(yī)步提高了工(gōng)廠的生(shēng)産效率。借助西門子工(gōng)業邊緣生(shēng)态系統和強力支持,企業和開(kāi)發者更可将自己的專業知(zhī)識轉化爲真正的價值,而客戶則能夠輕松找出應對生(shēng)産難題的解決方案。由此,西門子正在引領工(gōng)業未來……
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