姓名:钟宁健
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随着物联网的发展,工业制造设备所产生的数据量将越来越多。如果这些数据都要放到云端处理,就需要无穷无尽的频谱资源、传输带宽和数据处理能力,“云”难免不堪重负,此时就需要边缘计算来分担云计算的压力。
“我们采集到的数据,90%都是垃圾”,位于江苏昆山的某工厂老板感叹道,“去年365天的每时每刻,我们几乎都进行了数据采集,采集到的数据却不知道该如何利用。与投入到采集数据的各种费用相比,我认为并不值得。”
一年的数据采集经历让这位老板对工业互联网丧失了最初的热情,甚至产生了这样的疑问:我们当前真的需要大量工业数据吗?
“只要增加几个工人就能解决的问题,我为什么要费力去采集数据,去搞工业互联网?还不一定有效果!”
的确,无论工业物联网、大数据驱动、数字孪生这些概念说的如何天花乱坠,在实际工业生产过程中,如果不能解决企业的核心问题——提高利润、降低成本,都难免是纸上谈兵。虽然数据本身很重要,但能直接解决问题的服务应用对企业才更有价值。当前,除了如何采集数据之外,绝大部分企业面对的关键问题是什么数据值得采?说白了,就是如何运用数据产生价值!
我们知道,工业数据的采集和传输基本都是“端-管-云”的模式。在应用的现场,“端”负责收集数据、执行指令,“管”打通数据的传输路径,而“云”负责所有的数据分析和控制逻辑功能。整套流程能否顺利打通,对数据采集、分析、应用能力至关重要。
然而,随着物联网的发展,工业制造设备所产生的数据量将越来越多。如果这些数据都要放到云端处理,就需要无穷无尽的频谱资源、传输带宽和数据处理能力,“云”难免不堪重负,此时就需要边缘计算来分担云计算的压力。比如一个公司,在规模小的时候,董事会可以对公司的管理达到事无巨细的程度,但是当公司发展到一定规模时,就需要给予一线员工必要的自主权力。
所以,在工业现场的边缘侧进行数据采集、处理及传输的边缘计算网关承担着打通工业数据传输“任督二脉”的重任,再与云平台进行融会贯通——边云一体化,最后利用大数据分析,赋能生产,才能发挥工业数据的真正价值。
由此产生的两个关键问题是我们不得不面对的:
一、在大量工业数据下沉的情况下,数据的有效性该如何保证?
二、“边-云”一体化能给工业物联网带来什么价值?
“外行看热闹,内行看门道”,关于这两个问题的答案,在工业物联网领域已经耕耘17年的映翰通网络有充分的发言权。
SIMATIC S5 ANALOGEINGABE 460, 6ES5460-4UA13
FANUC AC SERVO MOTOR, A06B-0532-B001#?7000
SIMATIC S5 KOMMUNIKATIONSP?ROZ. CP544, 6ES5544-3UA11
FANUC AC SERVO MOTOR, A06B-0034-B077#?7008
SIMATIC S5 DIGITALEINGABE 430, 6ES5430-4UA13
SIMATIC S5 ZENTRALBAUGR. CPU947, 6ES5947-3UA22
SIMATIC S5 ANSCHALTUNG IM308, 6ES5308-3UA12
SIMATIC S5 ZENTRALBAUGR. 927, 6ES5927-3SA12
SIMOTICS S SYNCHRONMOTOR, 1FT6086-8WH71-2?EG2
SIMOTICS S SYNCHRON SERVOMOTOR, 1FT6044-1AF71-3?EG1
SIMODRIVE 611 LEISTUNGSMODUL, 2-ACHS, 8 A, 6SN1123-1AB0
SIMOTICS S SYNCHRON SERVOMOTOR, 1FT6086-1AF71-3?AG1
SIMOTICS S SYNCHRONMOTOR PN=7.33KW, 1FT7084-5WC70-1?CH2
SIMATIC S5 GEBERANPASSMODU?L IP241, 6ES5241-1AD11
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SIMOTICS S SYNCHRONMOTOR 1FK7-CT PN=2,3 KW, 1FK7063-2AF
SIMATIC S5 ZENTRALBAUGR. CPU947, 6ES5947-3UA11
SIMATIC S5 RANGIERBAUGRUPP?E, 6ES5756-0AA11
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SINAUT UEBERTRAGUNGSPR?OZESSOR, 6NH1802-5BA
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SIMATIC S5 MIKROCOMPUTERSY?STEM S5-210, 6ES5251-1AA11
SIMATIC S5 FARBMONITORANSC?HALTUNG MONA-S5, 6ES5255-3AB1
SIMOTICS S SYNCHRONMOTOR, 1FT7086-5WH70-1?FG2