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工业互联网边缘计算平台

作者:   发布于:2020-11-23   浏览量:
01、目标和概述

工业互联网生产当中,面临着响应不及时、断网无法继续工作、敏感数据易泄露、通讯规范多样化等问题。

国讯芯微的边缘计算平台为资源能力受限的边缘设备(网关、PLC等),提供实时的采集、建模、计算、控制、存储、加密等能力。减少了传输和云反馈再做回应的时间,从而实现了实时高效、真实的数据采集计算控制的闭环,减轻云端负载,形成边云协同。可以充分满足工业现场OT数据的融合及深度建模需求,确保工业控制的时间片精度,提升工厂良品率。

平台在数据处理上,可以进行实时采集,并且在采集的同时对无用数据直接进行过滤,这样一方面大大的节约了存储资源,另外一方面直接缩短后期计算、数字建模等需要的时间。

在整个智能制造中的层次架构来看,通过数字建模将整个制造的物理系统在数字世界建立对应的模型,然后通过边缘层进行实时的数据采集,将生产的现状反馈给信息系统,在测试验证、运行、维护的各个阶段,都可以在虚拟系统中对制造的工艺、参数、策略进行优化。

数字在产生的时候,就利用边缘计算加密算法进行加密支持,除非得到授权,否则从源头开始,数据就将得到最强有力的安全防护。

具备视觉深度计算能力,深度学习是算法的催化剂,为人工智能带来了质的飞跃。而视觉深度计算,更是将这种智能化完善到工业生产当中。利用此算力,可以确保所生产的产品达到非常高的质量水平。无论是验证日期/批代码的存在性,还是外观检测、瑕疵检测等,利用视觉深度算法都能够解决。

数百种通讯协议支持、易扩展、部署更灵活,可以进行实时控制、实时故障处理、预测性维护。

02、解决方案介绍

利用边缘计算平台NECRO,能够让边缘端能力受限设备获得边缘计算能力,从而实现多网融合、安全存储、多协议解析等功能。平台包含边缘计算实时操作系统NECRO、边缘计算全栈模块NOM。在此,以智能制造解决方案为例做详细介绍,如图1所示。

在智能制造当中,包含众多系统,如监控、数据处理、安全系统等,系统当中又包含了众多设备,它们共同配合,完成着整个智能制造过程。

传统工业生产制造当中,各系统之间相互分隔,或即便有联系,程度化也不高,非常不利于生产进行,特别是后期无法对生产所有环节数据进行存储分析,无法有效提升良品率。

边缘计算平台NECRO,具有强大融合与处理性,能够迅速融入这些系统设备当中。而且能够将工业生产中的物料、生产等功能系统平台统一进行管理,并覆盖主流工业控制器与工业协议解析,支持工业设备一站式快速接入,提供开放便捷的设备接入方案,极大的节省了资源。

边缘计算平台NECRO考虑到了工业生产的复杂性以及设备的多样性,集成了开发平台,可以让用户二次开发,从而适应工业生产,强化生产利用率。

03、代表性及推广价值

(1)代表性

边缘计算平台NECRO在工业互联网、智慧工厂、泛在电力物联网等领域拥有丰富全面的边缘计算整体解决方案。

以高端芯片制造为例,芯片制造产线面临的最关键的问题就是如何提升良率,保证产能。所以工厂需要对近5000道工序中产生的海量数据进行采集、分析。如蚀刻液流量的监控、机床设备转速数据,甚至微尘颗粒的精准测量等。

传统模式中网关等设备仅扮演数据透传角色,数据分析计算都在工厂私有云端进行,此过程网络带宽压力大,云端负载重,且不具备实时性。等云端发现问题,很多不良品都已流出。

引入NECRO边缘计算平台之后,NOM边缘计算全栈模块为边缘能力受限设备,提供边缘计算的硬件算力支撑。NECRO边缘计算实时操作系统赋予设备边缘计算软件能力,使得传统硬件升级为带边缘计算能力硬件。可以在更靠近设备的边缘端提供实时的采集、建模、计算、控制、存储、加密等服务。在边缘端对各种关键性生产数据做实时分析处理,实现边缘端良品率分析检查,真正实现芯片智能制造。

(2)推广价值

本项目方案的推广实行,针对经济、灵活、利益等方面进行,具体如下:

传统商业模式方案,对接流程繁杂,项目周期漫长,且对资源的损耗异常巨大。更重要的是,一旦出现问题,需要配合处理解决的不只是一家而是好几家甚至几十家,客户粘性较差,而且责任难以鉴定,不利于项目推广实行。

而本项目中,灵活多变,容易部署成功,以客户利益最大化作为己任,客户对其粘性也异常高。软硬件设备的供给,直接降低了成本,其推广可行性异常明显。
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