邊緣計算在工業4.0中的作用
發布時間：2024-08-20 作者：Bruce Slusser
圖片來源：此圖由AI生成
將原始數據實時轉換為有價值、可操作的見解是一項復雜的任務，需要采用先進的技術，而邊緣計算可以幫助實現這一過程。
工業4.0代表著第三次工業革命的重大轉變，其重點是優化整個系統和生產線，而不是僅僅通過獲取工業3.0中的數據，并使用工業4.0生成的信息來實現單個機器和流程的自動化。工業4.0的實施帶來了更多的連接性和數據共享，從而提高了工業領域的效率、生產力和性能。
一個智能工廠每周生成的數據量可能高達5 PB。為了便于理解可以作個比較：這大約是YouTube整個視頻數據量的9.5倍，來自世界各地的用戶平均每分鐘上傳35小時的新視頻。管理和利用這么多數據是一項重大挑戰，需要數據收集、存儲和分析系統。此外，將這些原始數據實時轉換為有價值、可操作的見解是一項復雜的任務，需要先進的技術和解決方案。
01 邊緣計算在工業4.0中的作用
云服務由于其可擴展性以及在中心位置存儲、處理和分析數據的能力，已成為數字化轉型的關鍵組成部分。通過為復雜或分散的工廠底層資產、傳感器和歷史數據實現結構化和情境化，邊緣產品可以作為云服務的補充。與制造執行系統（MES）和企業資源規劃（ERP）層的數據不同，車間設備和傳感器可以在幾分之一秒內收集數據，這就需要邊緣設備在可管理的有效載荷中獲取、情境化和發布這些數據。
邊緣應用通常嵌入到工業機器和傳感器內，或位于工業機器和傳感器附近，并從這些來源收集原始數據。這些數據可以是從溫度讀數、振動水平到能耗和生產率的任何數據。邊緣應用不僅可以將這些原始數據發送到集中式服務器或云端進行處理，還可以在本地分析這些數據。這包括過濾掉不相關的數據，聚合相關數據，并將高級分析和機器學習（ML）算法應用于數據。
通過本地處理和分析，邊緣計算設備可以將原始數據（值）轉換為有意義的信息。例如，可以識別模式和趨勢，可以檢測異常并進行預測。這些信息對工業過程更有價值，因為它提供了可用于提高效率、質量和可持續性的可操作見解。
02 實現數據的結構化和情境化
相較于大數據分析方法，在邊緣設備上進行去中心化的分析有一個優勢，那就是它更快速、更實時。邊緣節點部署在信息源附近，并且可以擴展以滿足不斷增長的需求，從而緩解基礎架構中的瓶頸。
利用邊緣設備不僅可以實現近乎實時的分析，此外還可以獲得高速決策的能力，允許半自治模型利用ML模型得出的見解，向運營人員和管理者提供反饋。
在創建統一命名空間方面，邊緣設備發揮著至關重要的作用。統一命名空間是一種通用的數據模型，代表了工業系統中所有的數據源和目標。通過在源頭處理和分析數據，邊緣設備可以實現數據的結構化和情境化，從而更容易在不同的設備、平臺和協議之間進行集成和通信。這就實現了數據的單點真實性，從而提高數據質量、一致性和可靠性。
統一的命名空間還可以減少數據重復和復雜性，使數據更易于管理和使用。因此，邊緣設備不僅有助于創建統一的命名空間，還可以增強工業4.0環境中的整體數據完整性。
03 開發合適的邊緣計算架構
邊緣計算需要硬件和軟件基礎設施的穩健組合才能有效運行。邊緣計算依賴于分布式計算架構，使數據處理更接近數據源，減少延遲并增強實時決策。邊緣計算的硬件基礎設施通常涉及邊緣節點網絡，其中可能包括傳感器、物聯網設備、網關和邊緣服務器等設備。將這些節點戰略性地部署在網絡邊緣，再將相關信息傳輸到集中式云服務器之前在本地處理和分析數據。硬件應該能夠處理各種工作負載，從簡單的數據過濾和聚合到更復雜的分析。邊緣設備可能還需要節能、堅固耐用，并能夠在惡劣環境中運行。
在軟件方面，邊緣計算依賴于強健靈活的軟件基礎設施。這包括邊緣計算框架，使開發人員能夠在邊緣部署和管理應用。這些框架有助于跨不同邊緣節點協調計算任務，確保無縫集成和協調。邊緣計算軟件還包括用于本地處理數據的邊緣分析工具，從而減少向集中式服務器進行大規模數據傳輸的需要。安全性是一個關鍵考慮因素，軟件解決方案應包括加密、身份驗證和其它措施，以保護邊緣數據。
邊緣計算平臺還利用容器化和虛擬化技術來增強可擴展性和可管理性，允許在邊緣節點上部署各種應用程序。一個集成良好的硬件和軟件基礎設施對于邊緣計算的成功至關重要，它可以解決去中心化數據處理帶來的獨特挑戰。
04 用戶面臨的邊緣計算挑戰
雖然邊緣計算在減少延遲和提高效率方面具有優勢，但也帶來了挑戰，如邊緣設備上的資源有限、網絡連接可變以及由于這些設備的分布式性質而引起的安全問題等等。在邊緣管理數據變得很復雜，需要有效的治理和存儲解決方案來防止不一致和重復。擴展邊緣部署和確保不同設備和平臺之間的互操作性帶來了額外的挑戰。
為分布式計算開發應用程序的復雜性，再加上遠程設備的生命周期管理困難，使邊緣計算應用更復雜。遵守數據隱私法規以及與維護分布式基礎設施相關的成本也是需要關注的關鍵因素。為了應對這些挑戰，需要一種綜合的方法，將硬件、軟件和網絡技術的進步，與建立有效的邊緣計算部署和管理標準以及最佳實踐相結合。盡管存在這些挑戰，但它們并非不可逾越。
實施優先考慮資源節約型應用程序設計的邊緣計算框架（例如容器化和微服務架構）有助于克服邊緣設備上資源有限的問題。這允許將應用分解為更小、更方便管理的組件，從而優化資源使用，并有助于在功能受限的設備上進行高效部署。
利用能夠適應不同網絡條件的邊緣到云端的通信協議有助于解決連接方面的挑戰。邊緣緩存等技術將需要頻繁訪問的數據存儲在本地，從而減少了對網絡連接的依賴。部署邊緣網關，在將數據傳輸到集中式系統之前對數據進行聚合和預處理，可以最大限度地減少間歇性或低帶寬連接的影響。
總之，工業4.0標志著從其前身的變革性轉變，強調通過增強連接和數據情境化，來優化整個工業系統。“智能工廠”的大量數據輸出，凸顯了提高效率和生產力的巨大潛力。然而，生成的數據量之驚人也是一個相當大的挑戰。
從這些豐富的信息中，管理和提取可操作的見解，需要復雜的數據收集、存儲和分析系統。隨著工業4.0的不斷發展，對豐富數據的充分挖掘取決于先進技術的持續開發和集成，以確保在不斷發展的工業格局中，充分實現提高效率和性能的承諾。
關鍵概念：
■ 了解邊緣計算如何幫助工業4.0應用。
■ 了解如何為應用開發合適的邊緣計算架構。
■ 邊緣計算補充了云服務，實現了實時數據分析、更快的決策和統一的數據管理，這對工業4.0的成功至關重要。
思考一下：
如何利用邊緣計算的強大功能加速工業4.0的實施？