就像4G以前的网络连接核心是人,5G到来之后连接的核心会变成物,与之关联紧密的边缘计算也承担着万物互联的重要职责,这一点在工业场景将尤为显著。

跨过工业智能化大山 IIoT离不开边缘计算
跨过工业智能化大山 IIoT离不开边缘计算(图片来自itpro.co.uk)

根据调研机构HSRC的预测,到2023年工业4.0市场规模将达到2140亿美元,并将改变长期以来商业和全球经济权力均衡的态势。在接受采访的产业专家和企业高层中,有63%的受访者认为其未来业务取决于工业4.0转型;88%的受访者认同拖延工业4.0转型可能会危及企业发展;12%的受访者已实施一些工业4.0转型,并在价值链绩效方面有明显改善。

未来,制造业的生产方式将趋向智能化、网络化,企业组织将走向扁平化、虚拟化,产品模式将转向定制化、服务化。这一趋势下,像福耀玻璃这样的企业已经能够通过建立数据仓库,对100多个KPI进行纵向挖掘,追踪生产、研发、制造、工艺、流程等层面的数据源头并对其进行分析,从而找到数据赋能商业最大化的正确路径。

根据NetApp给出的一项数据显示,亚太地区预计到2020年将拥有86亿台物联网(IoT)设备,并到2025年成为全球5G网络规模最大的地区,5G连接数量将达到6.75亿。要想充分利用由此产生的海量数据,企业必须具备在边缘处理数据的能力,才能快速获得洞察力并做出实时决策。

因此,IoT设备和应用程序将越来越多地内置数据分析和数据精简等服务,从而更合理、更快速、更智能地决定哪些数据需要立即处理,哪些数据需要发送回核心或云中,甚至哪些数据可以被丢弃。

对于制造业来说,将从更智能的边缘设备中获益匪浅。利用IoT设备在边缘处理数据,制造商可以通过检测设备故障的早期迹象来实现预测性维护,这有助于防止那些妨碍生产的故障发生或进行不必要的维护检查。

例如和利时研发的自动化系统支持着全球25000台套工业系统设备的日常运行,覆盖中国高速铁路、地铁运营和核电、火电厂自动化控制等市场。 要对全球2万多台套系统设备进行系统的管理与维护绝非易事,按照传统方式,这需要消耗大量人力、物力、精力实施现场服务、巡检和定期维护。

对于装备生产线、发电厂这样的大规模企业来说,生产暂停就意味着巨大损失。以热电厂中的一台锅炉设备为例,维修本身也许只要几个小时,但前期等待锅炉冷却、后期重新上水加热,都需要较长的时间,前前后后至少要停产一周——对于日发电量数千万度的发电厂来说,这造成的直接经济损失已经相当惊人了。

显然,最大限度地避免计划外停机,提高运营维护效率,加快维修反应速度,是和利时要解决的核心问题,这就需要借助云计算、物联网技术打造远程实时巡查和诊断、技术专家远程服务,构建一套工业自动化控制平台至关重要。

在网络边缘加入智能化的元素之后,可以让处于边缘的每个设备都拥有数据处理能力,而非只是将数据存在云端。与云计算融合之后,智能边缘可以规模化的配置和部署成千上万的边缘设备,并结合不同的场景进行自动调度,让物联网环境内的每个设备都能自行采集、计算、分析、反馈需求,在端与数据中心之间自由交互。

对于工业企业来说,对物联网方案的浅尝辄止并不能真正发挥IIoT的价值,需要一开始就从IT(信息技术)和OT(运营技术)的角度来思考。首先就是直接与业务价值KPI挂钩,其次是实现这些业务所需要的技术能力,以及相对应的应用实施。要知道,影响工业自动化系统水平的主要因素就是生态的复杂性、繁杂的传感器、孤岛式的传统设备等等。

所以,要发挥负责计算/处理系统、数据存储的IT和负责运行/控制软硬件的OT二者的协调作用,将分布式控制系统、工业控制系统这些“零部件”整合起来,而通常这些组件都是由不同的供应商来提供。同时,不少供应商还缺乏在自动化、人机交互、传感器和RFID等领域的服务。当然,如何让工业流程变得更加智能化也非常重要。

工业需要边缘计算,但不能让边缘不能成为一个个孤岛,否则就难以在万物互联的时代享受到红利。

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