边缘计算对于工业物联网的重要性

2021-04-04 20:32 • 稿源:未知

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?

加码边缘计算,解决数据下沉的痛点

Gartner《2018年十大战略技术趋势:从云到边缘》报告认为:到2022年,随着数字业务的不断发展,75%的企业生成数据将会在传统的集中式数据中心或云端之外的位置创建并得到处理。

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