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智能制造涵盖了传感器和整个系统的使用,这些传感器和整个系统的智能化程度不断提高,可用数据量巨大。工业物联网 (IIoT)、工业 4.0 和数字化转型是描述制造环境中设备无处不在以及与这些数据源连接的增强的一些主要趋势。
自动化和智能制造在提高制造工厂和设施的整体生产力方面做了很多工作。协调人员、工作程序、物料搬运和自动化设备的管理可能很复杂,这就是为什么加强数字化和使用数据来提高可见性和洞察力至关重要。
智能制造涵盖了传感器和整个系统的使用,这些传感器和整个系统的智能化程度不断提高,可用数据量巨大。工业物联网 (IIoT)、工业 4.0 和数字化转型是描述制造环境中设备无处不在以及与这些数据源连接的增强的一些主要趋势。再加上高级分析,制造商可以捕获关键见解,为用户提供有关如何提高运营效率和可靠性的信息。
首先,制造商必须可靠地捕获关键运营数据,并在本地无延迟地对其进行处理,尤其是在面临带宽限制时。这推动了将计算能力——边缘计算——部署到靠近关键设备和流程的环境中,例如工厂车间或嵌入在机器上或生产线的一部分。
对于制造公司而言,无论目标是增强单台机器的智能、优化生产线、简化整个工厂,还是提升企业运营,构建弹性强且面向未来的边缘计算基础设施都至关重要。
制造业很复杂,有许多活动部件需要跟踪,从多个部门和人员到大量的关键数据、技术和设备,不一而足。利用简单、受保护和自主的边缘计算平台使制造商能够满足智能制造的数字化转型需求。
边缘计算平台可帮助组织:
最终用户、OEM 和 SI 已投入大量精力来定制、集成和支持 OT/IT 解决方案。近年来,边缘计算已成为一种必不可少的中间技术,它有效地桥接和重叠了 OT 和 IT 环境。
制造业的 OT 人员必须能够专注于 OT 任务。但是,它们通常有可能在排除工业 PC 或老化服务器故障时扮演 IT 职能的角色。此外,他们必须与IT同行合作,选择制造应用和功能,以推进运营和创造价值。
相反,IT 专业知识对于部署基础架构以满足运营需求非常有价值。交叉区域通常与控制室和企业服务器有关,而控制室和企业服务器是 OT 世界的 IT 立足点。IT 将其技能和工具(包括云服务)引入制造环境,从而使 OT 受益。
尽管有所不同,但这些领域的优先级相互交织——OT和IT的专业知识相结合,使新软件和OT生产流程得以整合,并改善数据驱动的决策,这反过来又提高了工作效率。
在过去的几十年中,工业硬件、软件和通信技术取得了长足的进步,但是基于物联网的标准产品作为完整的智能制造解决方案却不足。边缘需要更大的数据连接和处理能力,以支持 OT 和 IT 智能制造角色。
边缘计算平台通过以紧凑的外形提供可靠、易于支持且支持 OT 的解决方案来填补这些角色。边缘平台符合克服挑战和创建真正的智能制造解决方案所需的基于 IT 的计算、通信和网络标准。
现代边缘计算解决方案必须不仅仅是安装在工厂车间的现成服务器,而且比数据中心中的复杂服务器配置更便于使用。边缘应用需要具有适用于车间或现场数据柜的原生冗余的专用硬件。管理这些平台的规定必须全面,且易于现场人员使用。虚拟化也是部署智能制造所需的各种应用程序的关键,应该随时可用。
制造规范人员和设计人员应将重点放在具有冗余、管理和虚拟化规定的边缘计算平台上,以提供克服智能制造挑战并提供有价值的结果所需的简单、受保护和自主计算。
希望优化运营的企业需要实施数据驱动的智能制造,而使用定制和部分解决方案拼凑而成的解决方案几乎是不可能的。最终用户需要一个全面且用户友好的边缘计算平台,该平台具有主动预测能力,能够通过持续监控和自我修复机制解决问题,能够将多个应用程序整合到单个冗余设备中,并且具有可扩展性,因此他们可以从单个安装开始,然后扩大规模以扩大成功次数。
因此,您的边缘计算平台必须:
边缘计算可以帮助制造商增强单台机器的智能,优化生产线,简化整个工厂,和/或提升企业运营。借助边缘计算平台,制造商可以实现数字化转型和智能制造的全部好处,从而推动各级可靠、高效的运营。
利用 Stratus 的 “监控和控制边缘教育中心” 来帮助克服数字化的挑战。
在 Penguin,我们的团队设计、构建、部署和管理高性能、高可用性的 HPC 和 AI 企业解决方案,帮助客户实现突破性创新。
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