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工业物联网成本将如何影响边缘计算,云计算策略?

来源:http://www.flsiot.cn/ 行业新闻 2020-07-16 15:50:11

  工业物联网(IIoT)为工业企业带来了许多好处,使他们能够产生有价值的业务见解,从而可以改善从效率到生产率的所有方面。但是,随着这些企业开始采用IIoT战略,围绕这些实施的成本影响提出了疑问-最显着的是,“哪种类型的计算适合我的业务?”

工业物联网

  答案是,云计算和边缘计算对于成功的IIoT框架都是必不可少的-但是成本和投资回报率将决定各自发挥作用的程度。对于大多数人而言,云被视为IIoT的骨干,而最近,将数据发送到云是大多数公司流行且正确的举动。新设备带有嵌入式传感器,而旧设备将进行改装以将传感器数据传输到云。然后,基于云的机器学习引擎将根据这些数据提供可行的见解。这些见解使公司能够进行各种优化-从简化生产,提高质量到改善维护。

  绕过现有的自动化系统和基础设施似乎很容易,但是当需要全面部署IIoT时,企业可能会遇到问题。当您希望利用云中的分析和无线连接时,成本可能会迅速上升。云模型的本质是按使用付费,这意味着成本会随着时间的流逝而变化。有一些方法可以减轻这种情况,包括转向更多的运营支出(OPEX)模型。另一种方法是将内部基础结构与网关一起使用,但这是边缘计算开始引入混合的地方。随着企业推进其IIoT战略并开始取得进展,他们意识到云基础架构只是其IIoT方程式的一部分。

  这是一个混合云世界

  运营商发现,就实时计算需求而言,某些流程无法推送到云中。由于成本和延迟方面的考虑,它们开始将越来越多的计算推向网络边缘。这也有助于应对自动化行业的操作技术人员面临的另一个挑战:网络安全的持续威胁。挑战工业自动化世界的数字化最大方面之一是在工厂外部传输数据。边缘计算平台可以充当来自多个传感器的本地化存储点,从而通过更实时的反馈进行分析,并执行预处理,从而仅将必要的数据发送到云中。如果从多个传感器点收集数据,这种混合方法还可以减少攻击面的数量,

  边缘系统支持广泛的应用,包括小型,本地化的SCADA,HMI,Historian和瘦客户机,并且可以有竞争力的价格提供。他们收集的数据可用于工厂车间的实时分析,以改善操作,包括高级过程控制,质量检查和预测性设备故障。边缘设备还可以将某些信息转发到上游,以控制系统和云,以用于资产性能管理,后处理分析或计划。

  保持操作简单

  在边缘和云之间找到合适的平衡将是成功的IIoT框架的关键。通过为工作应用正确的工具,企业还将获得可观的投资回报。重要的是要了解数据是IIoT实施中的关键资源。数据缺口可能会对本地分析和基于云的分析产生不利影响。要确保可以从收集,存储,维护和安全的角度对数据进行充分的保护,就需要在ROI计算中从人力和风险两个方面来评估。例如,在确定适用于IIoT实施的最佳工具时,您需要考虑的是,随着计算能力和应用程序越来越接近工厂车间,它们与那些具有技能支持和解决可能出现的问题的人员越走越远。