邊緣計(jì)算-走在智能制造的前沿(文件)
【正文】 力，這種學(xué)習(xí)對(duì)于生產(chǎn)制造商非常關(guān)鍵，也是他們最大的期待，但是，在當(dāng)前人工智能學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)還沒有很好的與具體工業(yè)領(lǐng)域的生產(chǎn)結(jié)合，也是未來邊緣計(jì)算、霧計(jì)算所關(guān)注的重點(diǎn)。圖8顯示了來自貝加萊的邊緣概念，對(duì)于小型機(jī)器與產(chǎn)線可以采用OrangeBOX來實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場的OEE、能源數(shù)據(jù)等的采集，而APROL則作為邊緣節(jié)點(diǎn)對(duì)大型工廠及流程工業(yè)提供控制與計(jì)算的集成。ICT廠商提供“傳輸”，因?yàn)樵谌绾翁峁?shù)據(jù)的傳輸、存儲(chǔ)、計(jì)算方面，ICT廠商有其傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)，包括成本方面，已經(jīng)云平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)。 AKAMAI,Develop Edge Computing Application, June 9,2003[2]Pang H H, Tan K L. Authenticating query results in edgeputing[C]//Data Engineering, 2004. Proceedings. 20th InternationalConference on. IEEE, 2004: 560571.[3]Grieco R, Malandrino D, Scarano V. A scalable clusterbasedinfrastructure for edgeputing services[J]. World Wide Web, 2006, 9(3):317341.[4]Shi W, Cao J, Zhang Q, et al. Edge Computing: Vision andChallenges[J].[5]Varghese B, Wang N, Barbhuiya S, et al. Challenges and Opportunitiesin Edge Computing[J]. arXiv preprint arXiv:, 2016.。終端生產(chǎn)企業(yè)則是需求的來源，因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同最終是為其解決“質(zhì)量、成本、交付”的核心問題。APROL EC扮演著不同的邊緣計(jì)算角色，不管是針對(duì)老的工廠改造升級(jí)，還是一個(gè)全新的工廠產(chǎn)線，或者一臺(tái)大型設(shè)備，都可以采用這一方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集與傳輸，并送至本地的邊緣計(jì)算側(cè)，具有幾種方式的傳輸模式。（2）.物流規(guī)劃問題：無論是企業(yè)的生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)中的物料配送、還是快遞業(yè)中的分揀問題，都是計(jì)算所需要進(jìn)行分析和優(yōu)化的。Internet時(shí)代最為顯著的特征就是“網(wǎng)絡(luò)協(xié)同”，因此基于傳統(tǒng)的比對(duì)競爭的時(shí)代已經(jīng)過去，正如James FMoore在其《競爭的衰亡》中所描述的“Ecosystem”，企業(yè)之間必須依存，商業(yè)文化必須改變，傳統(tǒng)買賣關(guān)系的上下游企業(yè)，必須意識(shí)到通過合作解決共同的問題才能共同發(fā)展，價(jià)值鏈之所以被不斷提及就在于從芯片廠商、自動(dòng)化、ICT、系統(tǒng)集成商、機(jī)械制造商、生產(chǎn)制造企業(yè)這個(gè)價(jià)值鏈上的企業(yè)都必須共同來面對(duì)“消費(fèi)者”來實(shí)現(xiàn)問題的解決，而消費(fèi)者，又是我們每個(gè)人自己。（3）.交付周期問題：包括在生產(chǎn)現(xiàn)場中如何配比生產(chǎn)訂單、根據(jù)工藝進(jìn)行最快的響應(yīng)能力組合，尤其是在變化的過程中降低生產(chǎn)工藝參數(shù)調(diào)校所產(chǎn)生的時(shí)間浪費(fèi)將成為影響交付能力的關(guān)鍵?？紤]到全局的優(yōu)化，尤其是在更為個(gè)性化生產(chǎn)的時(shí)代所需的“質(zhì)量”、“成本優(yōu)化”、“交付能力”的優(yōu)化問題：（1）.質(zhì)量提升的幾個(gè)應(yīng)用方向：如何為小批量的產(chǎn)品生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的過程優(yōu)化成為了質(zhì)量控制的難點(diǎn)，基于對(duì)被加工對(duì)象、以及生產(chǎn)過程中的動(dòng)態(tài)缺陷檢測實(shí)現(xiàn)加工參數(shù)的動(dòng)態(tài)調(diào)整，另一個(gè)應(yīng)用需求在于對(duì)影響加工質(zhì)量的因素進(jìn)行學(xué)習(xí)，并根據(jù)變化自動(dòng)形成工藝參數(shù)的設(shè)定。其實(shí)，無論是概念還是實(shí)質(zhì)的落地而言，都必須回到今天我們的本質(zhì)要做什么？IT與OT通常使用著不同的語言系統(tǒng)，需要進(jìn)行融合。R、Rockwell AB等在基礎(chǔ)的IoT集成、W
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