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工業物聯網(IIoT)之邊緣計算

供稿:中國工控網 2019/8/5 13:45:41
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邊緣之定義取決于案例問題或要解決的“關鍵目標”,以下將論述四個應用案例與邊緣計算之效益。

圖片來源:pixabay

摘要在IIC發布最新題為「IIC Introduction to Edge Computing in IIoT」白皮書,針對持續性邊緣計算在工業物聯網(IIoT)作出介紹。邊緣是一個邏輯層(Logical Layer)而非一個特定的實體分隔,所以,可由使用者自行釋義與說明它的所處位置,依據實際案例的不同,邊緣之定義取決于案例問題或要解決的“關鍵目標”,以下將論述四個應用案例與邊緣計算之效益。   案例一:保護設備免受過熱損壞   名為「Dumb」的熱電偶(Thermocouple)可測量泵浦的溫度,具有邊緣計算功能的泵浦可執行基本分析,以確定是否超過定義的臨界值(Threshold)并在幾毫秒內關閉泵浦。過程中沒有延遲決策,也不需要聯網才可執行此功能,聯網不是必需,但可以用于通知使用。溫度信息的時間價值迅速衰減,因延遲可能會導致設備損壞。在此情況下,邊緣處于組件等級(Device Level),因可實踐關鍵目標,即使聯網更高階系統或因特網鏈接中斷時亦可執行。   案例二:監測廠區或生產線的績效   設備與生產線的績效常透過設備效率評價(Overall Equipment Effectiveness, OEE)等績效指標進行呈現。可在本地網關(Gateway)上針對工廠內各傳感器的多個數據點以進行近實時分析(Near Real-Time Analytics),并向操作系統或人員提供OEE趨勢和警示提醒。   在這種情況下,基本功能需要取得多個設備的信息,才能執行簡單的分析。等待來自云端決策的響應時,將使得信息的時間價值變高,若有所延遲恐會導致重大損失,這樣的商業問題意味著邊緣計算適用于工廠場域的層級。   案例三:每兩天優化當地或工廠之供應鏈   最適化當地設施、工廠或油田的供應鏈流程需要取得多種數據源,并在短時間內運用優化算法與分析,以使供應鏈管理(SCM)或企業資源規劃(ERP)等商業系統能應用該分析模式。   基本功能需要當地或工廠層次的聯網,并在幾小時內做出決策。工廠外圍以外的其他信息或許可能有用處,但并非強制性的有效優化。在這種情況下,邊緣計算將設置于工廠、場域或當地設施的外圍。   案例四:預測設備故障與主動回報行程表   機器學習模型預測潛水電泵(Electric Submersible Pump)故障,數據需要從多個離岸平臺(Offshore Platform)中獲得。分析模型非常復雜,需要大量數據進行訓練及重新訓練模型,還需定期數據饋送(Feed),從操作潛水電泵確定每個單元的剩余使用壽命。此外,需要定期規律性分析來自各個潛水電泵的數據,但信息衰減比其他情景慢得多,且可每天或每周做出決策。計算通常執行于企業級的公共云端或私有云端,且位于邊緣連續體(Continuum)的頂端。   為什么要在邊緣進行運算?   邊緣計算(Edge Computing)是一種分布式計算架構。其中,運算資源和應用服務可分布于數據源到云端的通訊路徑。邊緣可滿足運算需求,如:某處搜集數據的或用戶執行某些動作,其帶來之效益為:提高績效;滿足遵循法規、數據隱私與數據安全性的問題;降低營運成本。

審核編輯(王妍)
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新聞來源: 物聯之家

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