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如何利用MEC和5G实现制造业的IIoT

作者:Poornima Apte

增加了战略自动化,这是工业4.0最有希望的成果之一。因此,人工操作员将摆脱重复的手动任务,专注于维护和提高技能。为了实现这一目标,制造商将继续收集工业物联网(IIoT)提供的大量机器数据。他们将使用人工智能(AI)分析这些数据集,并根据AI提供的建议采取行动。

举例来说,制造商可能已经从控制输送机系统中交流电机的变频驱动器(VFD)获取数据。如果该系统没有指示何时以及是否存在过热和湿气的本机传感器,操作员可能无法避免VFD故障,这可能导致其他问题。制造业的IIoT使您能够有效地捕获环境、外部和元数据,等等,为您提供实时信息,您可以先发制人地采取行动,避免机械停机。

AI和移动边缘计算有助于充分挖掘工业物联网的潜力

数据收集是第一步,但机器生成的数据量可能会迅速变得巨大。考虑到到到2025年,物联网(IoT)将产生高达80 zettabytes的数据,你需要一种筛选所有数据并将信号与噪声分离的方法。这是人工智能(AI)可以做的一个例子。机器学习(ML)算法是人工智能的一个子集,可以根据过去的历史寻找问题并标记它们。AI和ML有助于理解IIoT以自动化方式提供的数据,cdn高防ddos,以帮助组织做出更好的业务决策。

传统上,怎么做cc防御,从机器收集的数据必须在某个地方进行分析。AI和ML应用程序可以部署在现场、边缘或云中,具体取决于用例和预期结果。将AI和ML作为数字化和自动化战略一部分的制造商必须考虑数据驱动自动化成功所需的需求(如应用程序性能和延迟)。毕竟,如果你不能迅速采取行动,免费ddos防御,那么实时收集有关机器的信息有什么意义?

边缘计算处理靠近源的数据,有助于减少应用程序的响应时间。移动边缘计算(MEC)通过使用5G进一步提高了效率。5G可以实现大规模传感,比当今的蜂窝技术高出一个数量级,为大规模IIoT部署铺平了道路。5G体系结构固有地支持更低的延迟和更快的响应时间,从本质上增强了边缘计算解决方案的优势。

MEC不是要取代云计算,而是引入了一种混合选项,云可以在重型计算上工作,以获得长期的洞察力,保留本地边缘计算以进行实时分析。移动边缘计算还使设备不仅能够采集数据,还能够在边缘对其进行操作。

技术如何实现智能制造

物联网、IIoT、AI、ML、5G和MEC可以是创建支持行业4.0用例的解决方案的基础技术。工业4.0的前景不仅在于自动化,完全防御ddos,还在于大规模的实时自动化。以下是这些技术可以帮助工厂实现的几种方式:

启用预测性维护

产品数据管理(PdM)软件使用设备数据实时评估资产性能,并将代价高昂的停机时间降至最低。当这种评估发生在边缘(例如MEC)时,制造商不仅认识到实时分析的好处,而且还通过消除往返云计算来降低成本。PdM可以帮助那些希望提高维护计划效率和避免意外停机的制造商。

引入远程专业知识

MEC和5G网络可以实现增强现实(AR),使车间工人可以使用智能移动设备呼叫(并接收)更有经验的技术人员的帮助。AR使远程技术人员和现场工作人员都能够"看到"地面情况,以便他们能够高效地进行故障排除,从而减少向现场派遣昂贵帮助的需要。AR还可以将机器零件的外观分层,并显示指导性教程,供工人自己诊断问题。

更好的库存管理

另一个有前途的工业4.0用例是实时库存管理。通过使用特制的传感器标记原材料、未完成零件或成品,制造商可以获得其库存的实时位置可见性。该位置数据可以集成到仓库管理和供应链管理系统中,以使上游或下游供应商能够看到选定的库存,这反过来有助于加强供应链。

智能制造的未来

先进的网络将支撑工业4.0,web防御ddos,IIoT和MEC也将发挥巨大作用。虽然许多大型企业已经接受了工业4.0的承诺,这些技术的民主化正在为较小的原始设备制造商提供空间,以便他们投入并获得有希望的结果。