邊緣計算-走在智能制造的前沿-資料下載頁
2024-08-27 17:05本頁面
【正文】 行分析和優(yōu)化的。在物流輸送中，巷道車必須根據(jù)系統(tǒng)的存取需求，對現(xiàn)有的倉位進行計算，規(guī)劃出最優(yōu)的路徑，以實現(xiàn)最快速的路徑最短時間完成倉庫內(nèi)部的物料存取任務(wù)。（3）.工藝優(yōu)化分析：工藝優(yōu)化最為重要的是與質(zhì)量最為緊密的工藝參數(shù)的學習，以便在個性化生產(chǎn)時能夠形成自主的參數(shù)配置，以及工藝的自適應能力，這種學習對于生產(chǎn)制造商非常關(guān)鍵，也是他們最大的期待，但是，在當前人工智能學習、機器學習還沒有很好的與具體工業(yè)領(lǐng)域的生產(chǎn)結(jié)合，也是未來邊緣計算、霧計算所關(guān)注的重點。（5）.生產(chǎn)任務(wù)與分配：根據(jù)生產(chǎn)訂單為生產(chǎn)進行最優(yōu)的設(shè)備排產(chǎn)排程，本身就是計算范圍，而這也是MES的基本任務(wù)單元之一，而事實上，這些計算附著于由具體MES廠商的軟件平臺還是依附于“邊緣計算”的平臺—基于Web技術(shù)構(gòu)建的分析平臺，在未來并不會存在差別，從某種意義上說MES系統(tǒng)本身是一種傳統(tǒng)的架構(gòu)，而其核心即可以在專用的軟件系統(tǒng)，也可以存在于云、霧或者邊緣側(cè)?？傮w而言，在整個智能制造、IoT應用中，各自分工如下：自動化提供“采集”，包括數(shù)據(jù)源的作用，這是利用自動化已經(jīng)在分布式I/O采集、總線互聯(lián)、以及控制機器所產(chǎn)生的機器生產(chǎn)、狀態(tài)、質(zhì)量等原生“信息”。圖8顯示了來自貝加萊的邊緣概念，對于小型機器與產(chǎn)線可以采用OrangeBOX來實現(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)點對大型工廠及流程工業(yè)提供控制與計算的集成。圖8 貝加萊邊緣計算架構(gòu)應用塑料工業(yè)場景通過MQTT/AMQP進行數(shù)據(jù)的傳輸，OPC UA是一種基本的OT遵循協(xié)議，而針對IT的MQTT協(xié)議，也進行了支持。APROL EC扮演著不同的邊緣計算角色，不管是針對老的工廠改造升級，還是一個全新的工廠產(chǎn)線，或者一臺大型設(shè)備，都可以采用這一方式進行數(shù)據(jù)的采集與傳輸，并送至本地的邊緣計算側(cè)，具有幾種方式的傳輸模式。ICT廠商提供“傳輸”，因為在如何提供數(shù)據(jù)的傳輸、存儲、計算方面，ICT廠商有其傳統(tǒng)優(yōu)勢，包括成本方面，已經(jīng)云平臺的優(yōu)勢。智能分析軟件廠商提供“分析”，這些包括了我們所說的“邊緣計算”、“云計算”的“計算”而非僅僅提供基礎(chǔ)設(shè)施平臺，這類公司可以是Google、IBM這樣在更大的金融、交通、能源領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)集成能力，也包括了眾多在垂直領(lǐng)域進行分析的中小型企業(yè)。終端生產(chǎn)企業(yè)則是需求的來源，因為產(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。參考文獻[1]IBM amp。 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.
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