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预测维护探索边缘计算

格兰特盖尔|2018年7月27日

图像通过工业互联网联盟显示边缘计算架构的横向函数。

改变建立制造商的资产管理流程和技术似乎是运行两个马拉松比赛。最近的数字解决方案的好处是能够添加到现有的遗留设备,无需重叠和替换。

而且,许多最终用户正在采用敏捷项目方法来推出新的数字结果。

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然后有云或边缘计算。边缘计算感知可能会触发攀登派克的峰值的图像,没有装备,但许多供应商如巴黎,基于巴黎施耐德电气提供紧凑的解决方案,以实现边缘或云处理。

边缘计算的定义很简单。

根据需要的群众工业互联网联盟,“边缘计算是分散的计算基础设施,其中计算资源和应用服务可以沿从数据源到云的通信路径分发。也就是说,可以满足计算需求“在边缘”,其中收集数据,或者用户执行某些动作的位置。“

边缘和云计算之间的大区别是完成机器建模或处理的位置。边缘处理应用程序允许所有计算机或设备数据留在字段或“边缘”中,而不会将大量数据流推到云以进行分析。

在施耐德电气的石油和气体解决方案的情况下,更新的Reavive Rod泵控制器允许开发人员在云或边缘中运行预测分析。

“IoT Edge提供了一种简单的方法来包装和部署我们的机器学习应用程序,”Schneider电气的Analytics应用架构师Matt Boujonnier说。传统上,机器学习是只在云中运行的东西,而是对于许多不够好的IOT场景,因为您想要尽可能靠近任何事件将应用程序运行。现在我们拥有灵活性在云中或在边缘或无论我们需要的地方都要运行它。“

对于机器学习组件,施耐德电气依靠雷德蒙德,洗涤。基于微软的天蓝色机器学习和Azure IoT边缘。基本上,平台允许您在设备上运行自定义逻辑 -如这里的Deschutes Brewery应用程序。在施耐德电气的石油和气体解决方案的情况下,控制器正在促进预测分析,以减少对页岩和传统油田的旅行。

白皮书,上面,来自工业互联网联盟有许多案例研究,这是该部分。

“当云首次引入云时,趋势是”将所有内容转移到云中“,但由于网络延迟和传输大量数据的成本,边缘仍然存在更多的逻辑任务。随着加工能力和能力的提高,在边缘上执行的任务量将继续生长。

以下是预测维护应用程序的示例:

连接的电梯使用许多传感器用于收集有关噪声,振动,温度等的数据。然后可以从分析所感测的数据来导出电梯的操作状态。通过连接到边缘计算设备的电梯,并且上传到云的传感数据,电梯运营商可以获得其所有电梯的运行状态。然后,电梯技术人员能够使用边缘计算数据和云中的数据来执行预测性维护,以选择性地检查和维护那些电梯,这更有可能基于分析

>>白皮书:IIOT中的边缘计算简介

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