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边缘计算网关在生产制造中的应用 (边缘计算网关 采购)

admin5个月前 (05-07)数码36

随着物联网技术的不断发展,边缘计算网关在生产制造领域的应用越来越广泛。边缘计算网关通过强大的数据处理和分析能力,能够实时监控和调控生产设备,提高生产效率,降低成本,并为生产管理提供更精确的数据支持。

边缘计算网关在生产制造中的应用场景

  • 设备监测与维护:实时监测设备运行数据,对设备进行故障预测和异常诊断,及时发现设备故障并进行维护。
  • 生产过程优化:收集生产过程中的数据,发现瓶颈和问题,提出优化建议和改进措施,提高生产效率和产品质量。
  • 智能制造与协同作业:实现设备之间的互联互通和智能化控制,促进设备之间的协同作业和智能制造。

边缘计算网关在生产制造中的优势

  • 高效数据处理与分析能力:实时处理大量生产数据,快速做出决策和响应,发现数据中的规律和趋势。
  • 实时监控与异常预警:实时监控和异常预警,及时发现设备故障和生产异常,降低维修成本和提高设备利用率。
  • 提高生产效率和产品质量:发现生产过程中的瓶颈和问题,提出优化建议和改进措施,通过智能化控制和协同作业提高生产效率和产品质量。
  • 保障数据安全与隐私保护:在网络边缘处理数据,采用加密算法和数据脱敏技术,保护数据机密性和完整性,降低数据泄露和攻击的风险。

边缘计算网关在生产制造领域的应用可以提高生产效率和产品质量、降低成本和提高市场竞争力。随着物联网技术的不断发展,边缘计算网关的性能和功能也将不断增强和完善,为生产制造领域带来更多的创新和应用。

因此,未来我们需要进一步研究和探索边缘计算网关在生产制造领域的应用和发展趋势。


边缘计算

浪潮信息边缘计算产品适合制造业应用吗?

当然啦,浪潮信息的边缘计算系列产品具备工规级稳固性,可以很好地应对工厂部署的严苛挑战,强大的算力和丰富的形态也能满足制造业边缘应用的需求,比如机器视觉、物流调度、人员工作规范管理、设备状态监控、风险防范预警等。 在面向汽车轴承制造的AI+边缘工业质检应用中⌄浪潮信息就提供了基于边缘微服务器EIS200打造的轴承质检解决方案,在提升质检水平、质检效率,减轻人工负担等方面发挥了很积极的作用。

边缘计算有哪些应用场景

根据咨询公司STL Partners的研究发现,边缘计算能够在许多场景大展身手,这里选择了以下9个重要的应用场景:1、自主汽车卡车车队的自动组队可能是自动车辆的首批使用案例之一。 在这里,一群卡车在车队中彼此紧跟着行驶,节省了燃料成本,减少了拥堵。 有了边缘计算,除了前面的卡车,所有卡车都将不再需要司机,因为卡车将能够以超低延迟相互通信。 2、油气行业资产的远程监控石油和天然气的失败可能是灾难性的。 因此,他们的资产需要仔细监控。 然而,石油和天然气工厂往往位于偏远地区。 边缘计算使得实时分析与处理更接近资产,这意味着更少地依赖于与集中式云的高质量连接。 3、智能电网边缘计算将成为更广泛采用智能电网的核心技术,有助于企业更好地管理其能源消耗。 连接到工厂、工厂和办公室边缘平台的传感器和物联网设备正在被用于实时监测能源使用并分析其消耗。 有了实时可见性,企业和能源公司就可以达成新的交易,例如在电力需求的非高峰时段运行大功率机械。 这可以增加企业对绿色能源,如风能的消耗。 4、预测性维护制造商希望能够在故障发生之前分析和检测生产线的变化。 边缘计算有助于使数据的处理和存储更接近设备。 这使物联网传感器能够以低延迟监控机器健康状况,并实时执行分析。 5、住院病人监护医疗保健包含几个优势机会。 目前,监测设备,如血糖监测仪、健康工具和其他传感器等,要么未连接,要么需要将来自设备的大量未处理数据存储在第三方云上。 这给医疗保健提供者带来了安全问题。 医院网站上的边缘可以在本地处理数据,以保护数据隐私。 边缘计算还可以向从业者及时通知患者的异常趋势或行为。 6、云游戏云游戏是一种新型的游戏,它可以将游戏的实时内容直接传输到设备上,这种游戏高度依赖于延迟。 云游戏公司正在寻找尽可能接近玩家的边缘服务器,以减少延迟,提供完全响应和沉浸式游戏体验。 7、内容交付通过在边缘缓存内容,如音乐、视频流、网页等,可以极大地改善内容传播。 延迟可以显著降低。 内容提供商正在寻求更广泛的分发CDN,从而根据用户流量需求保证网络的灵活性和定制性。 8、交通管理边缘计算可以使城市交通管理更加有效。 这方面的例子包括在需求波动的情况下优化公交频率,管理额外车道的开启和关闭,以及未来管理自动驾驶汽车流量。 通过边缘计算,使处理和存储距离智能家居更近,减少了回程和往返时间,并在边缘处理敏感信息。 例如,亚马逊的Alexa等语音助手设备的响应时间会快得多。 有了边缘计算,就不需要将大量的流量数据传输到集中式云,从而降低了带宽和延迟的成本。 9、智能家居智能家庭依赖于物联网设备从房子周围收集和处理数据。 通常,这些数据被发送到一个中央远程服务器,在那里进行处理和存储。 然而,这种现有体系结构存在回程成本、延迟和安全性方面的问题。 通过边缘计算,使处理和存储距离智能家居更近,减少了往返时间,并在边缘处理敏感信息。 这些只是边缘计算跨多个行业支持的许多用例中的一小部分。 以谐云边缘计算应用实例来说,通信领域,谐云为行业巨头某在线服务公司业务场景定制开发、打造了云边协同平台,助力其轻松应对流量洪峰;交通领域,联合上汽集团商用车技术中心打造了“基于容器的下一代车云协同架构”,是汽车行业的首款“云、边、端”一体化架构,可实现百万级车联网大规模接入;为某跨海大桥打造了一体化协同的产品,积累了丰富的“边-端”设备协议对接经验,交付了行业顶尖的“软硬一体化”的整体解决方案。 其中,某在线服务公司和上汽集团案例分别荣获《2020年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项和《2021年分布式云与云边协同十佳实践案例》奖项。 旗下边缘计算产品通过“2021云边协同类能力评估”、“边缘一体机、可信物联网云平台(通用/安全要求)”多项能力评估,获浙江CCF2021优秀产品奖,在业内拥有极佳口碑,并获得行业权威认可。 目前,谐云边缘计算已实践于分布式云、物联网、车云协同、边缘智能金融等多场景,为边缘计算领域树立了实践标杆和经典案例。 并在一些典型行业如通信、交通、金融、军工等多个行业领域中得到大规模的落地验证。

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