答案是,云計算和邊緣計算對于成功的IIoT框架都是必要的 - 但成本和投資回報率將決定每個角色扮演的角色。對于大多數(shù)人來說,云被看作是IIoT的支柱,最近,向云發(fā)送數(shù)據(jù)對大多數(shù)公司來說是流行和正確的舉措。新設(shè)備帶有嵌入式傳感器,而舊設(shè)備將進行改裝以將傳感器數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫恕H缓蠡谠频臋C器學(xué)習(xí)引擎將根據(jù)這些數(shù)據(jù)提供可操作的見解。這些見解使公司能夠進行各種優(yōu)化 - 從簡化生產(chǎn)和提高質(zhì)量到改進維護。
盡管繞過現(xiàn)有的自動化系統(tǒng)和基礎(chǔ)設(shè)施似乎是一個簡單的舉措,但企業(yè)可能會遇到問題,以便全面推出IIoT。當(dāng)您在云中利用分析和無線連接時,成本會迅速升高。云模型的本質(zhì)是按使用付費,這意味著成本隨著時間的推移而變化。有一些方法可以緩解這種情況,包括轉(zhuǎn)向更多的運營支出(OPEX)模型。另一種方法是使用內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施和網(wǎng)關(guān),但這是邊緣計算開始引入混合的地方。隨著企業(yè)利用其IIoT戰(zhàn)略前進并開始取得進展,他們意識到云基礎(chǔ)架構(gòu)只是其IIoT等式的一部分。
這是一個混合云世界
運營商發(fā)現(xiàn),當(dāng)涉及到實時計算需求時,某些流程無法推送到云端。由于成本和延遲問題,他們開始將越來越多的計算推向網(wǎng)絡(luò)邊緣。這也有助于解決自動化行業(yè)運營技術(shù)人員面臨的另一個挑戰(zhàn):網(wǎng)絡(luò)安全的持續(xù)威脅。向工業(yè)自動化領(lǐng)域提出挑戰(zhàn)的數(shù)字化最大的一個方面是向工廠外傳輸數(shù)據(jù)。邊緣計算平臺可以充當(dāng)多個傳感器的本地存儲點,實現(xiàn)更多實時反饋的分析,并執(zhí)行預(yù)處理,以便只將必要的數(shù)據(jù)發(fā)送到云。如果從多個傳感器點收集數(shù)據(jù),這種混合方法還可以減少攻擊面的數(shù)量,
國內(nèi)最大的物聯(lián)卡交易平臺(http://fdgzk.cn)表示,Edge系統(tǒng)支持廣泛的應(yīng)用,包括小規(guī)模,本地化的SCADA,人機界面,歷史數(shù)據(jù)庫和瘦客戶機,并且可以以具有競爭力的價格提供。他們收集的數(shù)據(jù)可用于車間的實時分析以改善操作,包括先進的過程控制,質(zhì)量檢查和預(yù)測性設(shè)備故障。邊緣設(shè)備還可以將某些信息上傳到控制系統(tǒng),并將云用于資產(chǎn)績效管理,后處理分析或計劃。
保持操作簡單
在邊緣和云之間找到適當(dāng)?shù)钠胶鈱⑹浅晒Φ腎IoT框架的關(guān)鍵。通過使用適當(dāng)?shù)墓ぞ?,企業(yè)也將看到寶貴的投資回報。了解數(shù)據(jù)是IIoT實施中的關(guān)鍵資源,這一點很重要。數(shù)據(jù)差距可能會對本地和基于云的分析產(chǎn)生不利影響。確保數(shù)據(jù)能夠從收集,存儲,維護和安全角度得到充分保護需要從投資回報計算中的人力和風(fēng)險角度進行評估。例如,在為您的IIoT實施確定最佳工具時,您需要考慮到隨著計算能力和應(yīng)用程序靠近工廠車間,他們偏離那些具備技能支持和解決可能出現(xiàn)的問題的人。
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