全球制造业仍在从19型冠状病毒疫情的影响中恢复。根据一项研究,由于新冠肺炎疫情,该行业在2020年损失了近8万亿美元的价值。然而,云计算、边缘计算、物联网等先进技术正在帮助制造业走向增长之路。德勤的一项研究强调,86%的受访制造业高管认为,创新的工厂解决方案将是未来五年竞争力的主要驱动力。
现在,毫无疑问,为了提高效率和保持竞争力,所有制造企业都必须实施下一代技术。边缘计算是大多数企业采用的最重要、最具变革性的解决方案之一。制造商发现很难使用现有云服务管理大容量和非结构化数据,也很难克服这些挑战;他们正在走向边缘计算。
边缘计算是一种分布式计算模型,数据处理发生在网络边缘,这意味着它更接近数据生成的来源,而不是完全依赖于集中式云资源。正因为如此,它可以帮助您快速处理数据并做出更快的决策,从而消除了将数据发送到远程集中服务器的需要。最终,它可以为您的生产运营带来更好的性能和效率。
边缘计算(Edge Computing)可以重塑您的制造周期,这难道不会让您着迷吗?我们知道,边缘计算拥有巨大的力量,可以为制造业带来效率,我们希望您在生产操作中利用这一力量。这就是为什么,在本文中,我们将讨论边缘计算在制造业中的用例,为什么它很重要,以及如何将边缘计算集成到制造运营中。因此,让我们深入研究这个主题,并了解制造业中边缘计算的一切。
制造业边缘计算的用例
以下是在制造业中重要的边缘计算的前5个用例。
1.预测性维护
预测性维护是边缘计算最重要的用例之一。它通过提前预测损坏来增加机器的正常运行时间。边缘网络利用并分析来自机器的实时数据,而不是将其发送到一个集中式服务器,而是分析预定义的损坏模式。无论在哪里发现任何潜在损坏模式,它都会提前提醒您,以便您在实际损坏发生之前安排维修或更换。它将防止对机械造成任何重大损坏,并通过降低维修成本来帮助您提高效率。最重要的是,您现在可以在不影响质量的情况下按时完成任务。
2.实时质量控制
质量是制造之王。想象一下,如果任何客户从你手中得到损坏的产品,你将面临声誉的损失。低质量的产品是导致客户不满和经济损失的主要原因之一。边缘计算为这个问题提供了解决方案。嵌入机械或生产线中的传感器可实时采集温度、湿度和压力等不同参数的数据。如果根据产品的需要有任何不合适的地方,它会告诉您需要修复。此外,它可以在装配线上发现有缺陷的产品,并确保它们不会交付给客户。
3.分散能源管理
在工厂中,有许多不同尺寸的机器消耗不同数量的电力或其他能源。分散能源管理利用边缘计算的能力来访问每台机器和工具的电力和能源使用的实时数据。从这些数据中,您可以规划和预测未来的资源需求,避免浪费资源。这是一种节约成本、可持续利用能源的生产方式。
4.安全监测和事故预防
很多时候,工厂里都会发生重大事故,工人会严重受伤,有时甚至会死亡。作为制造商,确保劳动安全是您的责任,而边缘计算可以帮助您做到这一点。通过实时分析传感器数据和机器行为,边缘传感器可以捕捉振动和温度的微小变化或识别任何其他潜在危险。先进的系统还可以触发自动安全协议,如机器停机。因此,你可以为你的工人建立一个安全的生产环境。
5.仓库自动化
仓库是制造业最重要的部分之一,无论是用于安全存储原材料还是用于存储制成品以满足未来需求。边缘计算实时处理来自传感器、机器人和其他仓库系统的数据,因此无需将这些数据发送到集中式系统。边缘网络将分析数据并做出决策,以预测未来的库存需求。它还将提醒您发送订单。因此,边缘交换可以分散决策并自动化仓库操作。
从上面提到的用例中,您必须了解边缘计算在制造业中的重要性。但是,为了让它更清楚,让我们简要讨论一下边缘计算在制造业中的好处。
边缘计算在制造业中的优势
- 边缘计算可以通过提前预测损坏情况,为您节省昂贵的停机时间。
- 它可以在本地处理机器的数据,因此无需将所有数据发送到云。因此,它可以潜在地降低您的云存储成本。而且你不需要依赖互联网来保持事情持续平稳运行。
- 在本地存储和处理敏感数据还可以将网络攻击的风险降低到仅基于云的解决方案。
- 这是一种节省成本的方法,因为发送到云的数据越少,您就越需要承担,并且可以降低潜在的云费用。
- 借助边缘计算,您可以在机器造成重大损坏之前预测机器中的任何缺陷,从而延长其寿命。
简而言之,它可以帮助您更快更好地做出决策,提高效率,提高客户满意度,更好地管理库存,并维护您的机器。
现在,我们清楚边缘计算在制造业中的重要性,但主要问题是如何将其集成到您的制造运营中。因此,让我们讨论一下在制造操作中使用边缘计算的简单四步过程。
您如何将边缘计算集成到您的制造运营中?
1.定义您的要求
决定你想通过边缘计算实现什么。选择实时数据可以改善情况的特定领域,如预测机器故障或优化生产线。想一想,在哪些领域,更快的决策或立即的行动可能会产生重大影响。
2.设置硬件
您需要一些特定的硬件来利用边缘计算。因此,您需要在机器附近安装网关或工业计算机等设备来收集和分析数据。
3.开发Edge软件
这是关键的一步。您需要能够在边缘硬件中正常工作的特殊应用程序和边缘软件,并在数据源附近执行实时数据分析、机器学习算法和决策过程。为此,您需要雇佣软件开发人员具有为制造业开发基于边缘计算的软件和应用程序的专业知识和经验。
4.连接和分析
在设备中安装边缘计算支持的软件,并将这些设备链接到现有系统或软件,以使用数据进行更快的决策和改进。
总之,我们可以说,边缘计算为制造业提供了一个变革的机会。那些机械维修延误导致停机费用高昂、客户对低质量产品感到失望或云服务成本高昂的日子已经一去不复返了。现在是时候投资于边缘计算以简化所有制造操作并提高生产周期的效率了。可口可乐(Coca-Cola)、施耐德电气(Schneider Electric)、博世力士乐(Bosch Rexroth)等大公司正在利用边缘计算的力量来提高其制造运营的效率。因此,我们可以说,对于追求运营效率的制造商来说,边缘计算不再是一种选择,而是一种必要。