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加码边缘计算，解决数据下沉的痛点

Gartner《2018年十大战略技术趋势:从云到边缘》报告认为：到2022年，随着数字业务的不断发展，75%的企业生成数据将会在传统的集中式数据中心或云端之外的位置创建并得到处理。

随着工业物联网的发展，必然会出现更多的本地就近控制和现场数据，面对这些逐渐增多的现场数据，该如何处理才能在保证其有效性的同时又减少云计算的压力?

工业世界任何微小的提升都会带来很大的优势;工业世界任何微小的故障也可能带来很大的损失——工业现场的很多数据“保鲜期”很短，一旦处理延误，就会迅速“变质”，数据价值呈断崖式跌落，工业现场的数据处理可以称之为“走钢丝”。此时，“边缘计算”便发挥了不可替代的作用。

如果把大脑比作云端，那么边缘计算就是神经末梢，对简单的刺激进行自处理并将处理的特征信息反馈给云端大脑。

尽管当前工业企业追求的核心问题是如何让数据赋能生产，产生价值。但是也不能忽视该进程中困扰工业企业多年的普遍性问题，数据处理的前置关键环节——如何采集数据?对于任何工业企业来说，挖掘数据金矿的第一步都是采集数据，不谈数据采集的大数据分析是空中楼阁，没有数据的工业云平台相当于无本之木。

在不同的工业生产过程中，由于自动化产品品牌众多，工业接口多样化、工业协议不统一，所以看似简单的数据采集并没有那么容易。

除了数据采集，在数据处理运用方面，由于工业现场的数据面临着“保鲜期”很短，以及大量“垃圾”数据并不需要传递到云端的问题。

虽然从产业角度来看，边缘计算发展如火如荼，但从应用角度来看，它还处于落地的前期。边缘计算与云计算的融合才能真正体现工业数据的价值。

实际上，产业界已经认识到边云协同的重要性，并开展了积极的探索。例如，华为在其HC2018大会发布的智能边缘平台IEF明确提出了边缘与云协同的一体化服务概念;西门子2018年发布了Industrial Edge的概念，大致理念是通过云端部署IndustrialEdge Management实现边缘计算与云计算的协同，映翰通网络在今年的汉诺威工业博览会上，以边缘计算网关为基础，展示了“映翰通设备工业云(InHand DeviceNetworks Cloud)+边缘计算网关(Edge Computing Gateway)”，实现边云协同。

既然边云协同对工业数据如此重要，那么怎么理解边云协同呢?边云协同处理数据的关键在于数据的融合。

在工业场景中，一方面通过边缘计算直接运行实时分析算法，另一方面则利用边缘与云的协同，实现模型不断成长和优化，从而让边缘分析技术增强了平台实时分析能力。当然，边云协同的能力与内涵落地到各应用场景时其具体能力与关注点又会有所不同，因为每种边缘计算业务形态对于与云计算协同的业务需求不尽相同。

比如，在柔性制造的过程中，现代工业机器人的应用越来越广泛。生产线上的机器人、机械臂的稳定可靠性对企业生产的经济效益保证意义重大。工业机器人的大规模部署，工业机器人结构复杂、维护成本高对生产企业技术人员的维护能力提出了极高要求。主要体现在，要在机器人发生故障之前检测到机器人机构部件、控制装置等方面的异常，并提醒用户在停机发生前进行有针对的维护维修，从而使停机时间减少为零，实现连续生产。

这里的核心点在于通过边云协同进行预防性维护，实现持续有效的生产。

在云端，设备云可以汇集工业现场实时生产数据进行集中存储、分析、处理、预测，从网络管理、现场探接再到感知与响应，可以大大提高运营和维护效率。

结语：现如今，把数据比作石油毫不过分，石油需要采集、运输、加工、提炼才能使用，工业数据同样如此。边缘计算对采集的数据有更强大的洞察和分析力，边缘计算的应用，边缘计算网关的部署则会使数据产生的收益清晰可见，得以打消工厂老板对工业数据的疑虑，工业互联网才能真正落实到“一线”中去。

边云协同， 对于ICT厂商、OT厂商、OTT厂商以及电信运营商都带来了不可估量的价值，通过对数据的深度挖掘，促使业务创新和商业模式创新，加速数字化转型。

在智能制造时代，生产的各个环节需要打通并能实时交互，比如生产、仓储、物流等环节的生产数据和设备数据需要实时监控、跟踪，然后通过大数据处理来进行智能预测，包括提前备货、安全防范等。映翰通网络的工业物联网布局正是追寻工业4.0的脚步，基于“边缘计算网关+设备云+大数据分析”，采用边云协同，打通数据采集、传输、处理的通道，并进行大数据分析，充分发挥数据的价值，最终全方位赋能工业物联网。

近年来，工业4.0和智能制造的呼声越来越高。制造业面临人力成本上涨的难题，以及产品需求变化不定的挑战，行业迫切需要一种全新便捷的生产模式，未来智能工厂将融入工业机器人、物联网、人工智能、虚拟现实等多项先进技术，以达到高效、节能和灵活生产的效果。

工厂转型的关键在于根据需求定制适用的解决方案，自动化升级是基础前提，通过机器换人缓解人力紧张的局势。紧接首是工业物联网，所有机器设备和生产元素连网，然后才能利用工厂底层数据进行预测性维护、分析机器性能和优化生产流程。

工业4.0模式是一种将虚拟世界与物理现实连接的模式，通过虚拟计算将工厂设备进行仿真模拟，然后对整个工厂进行全面的把控，从原料供应到设计、生产和应用，整个流程都能实现信息的交互，使得供应商、生产商和用户紧密连接在一起，形成一种高度和谐的制造方式。

物联网是智能工厂发展的重要环节，设备的联网和监控对行制造企业来说有着重要的意义。同时，这些新的需求给自动化行业带来了新的机遇。

近日，电力和自动化技术领域的领先企业ABB宣布扩大与惠普企业在工业互联网领域的合作，ABB Ability Smart Sensor技术将与Aruba Wi-Fi和支持蓝牙的接入点相集成，为大型工业客户提供可扩展的连接。

从设备数据中获取见解

ABB Ability Smart Sensor技术主要是从设备中采集有价值的数据和获取见解，并通过门户网站、云界面或移动电话应用程序的方式，让用户访问到数据结果。此次合作将能为大型工业客户提供可扩展的高性能无线连接解决方案。

惠普企业旗下的Aruba是一家企业无线LAN解决方案商，能为工业客户提供易于部署的基于蓝牙的无线基础设施。通过将Aruba支持的网络基础设施与ABB能力相结合，工业制造商将可以利用数据分析做出更好的设备决策，最终能够提高生产效率并降低维护成本。

早在2017年，ABB和HPE之间就开始了合作，ABB Ability与HPE的边缘计算和混合IT方案进行了结合，开发出安全边缘计算的联合解决方案，并提供数据驱动的智能自动化解决方案，实时平衡数据中心运营与经济高效的电力供应，为客户提高能效管理服务。

无线技术连接工厂设备

在智能制造的趋势下，越来越多的企业开始转型。工厂企业需要从传感器到接入点和其IT网络进行安全和无缝连接，以捕获实时数据和见解，以便做出明智的业务决策。两家公司的合作，很好的实现了优势互补，能推出更强大的解决方案。

Aruba专注于Wi-Fi和支持蓝牙的接入点解决方案，具有零接触配置功能，满足拥有大型工业站点和多个接入点的客户，客户能够利用智能传感器技术轻松监控设备的状况和性能。而作为ABB发力数字化的产品，ABB Ability Smart Sensor能够与传统电机、安装轴承和泵进行无线连接，采集设备关键的参数，交将数据转换为可操作的信息。

在竞争越来越激烈的制造业环境中，企业希望寻求低成本和高效率的生产方式。那么，预测性维护是其中一种有效的方法，提前计划维护能够避免意外停机，减少工厂生产的损失。而此次ABB和HPE的合作，有望为工业用户带来更先进的解决方案。

近年来，制造业面临着新一轮危机，一方面人力和材料成本持续上涨，增加了工厂的生产成本。另一方面，产品的更新越来越快，库存很有可能引发更大的风险。因此制造业需要一种全新的模式，而最新提出的工业4.0模式，正是针对当前制造业的困境而生。

自金融危机以来，全球各国对制造业的重视上升了一个层次。制造业是每一个发达经济体的经济支柱，包括生产加工、农产品和石油天然气等，正是这些制造业的繁荣发展，进而有了运输、电商等服务业。

过去，制造业经历了三次重要的革命性改变。第一次工业革命始于英国，蒸气动力推动了生产力和生产模式的阶段性转变，然后，第二次工业革命是以电力为基础的变革，而第三次是一场无声的信息技术革命。而今天，人们正在经历第四次工作革命。

第四次工业革命也是就工业4.0，是关于物理与数字、虚拟世界融合的话题，代表过去两百多年来的重大结构性变化。生产的效率将提升到一个全新的水平，不需要太多的人力劳动，而是使用机器自动化并实现更高的价值转换。

制造业竞争模式发生变化

未来制造业竞争模式将发生改变，廉价的劳动力不再是优势。制造商需要重新思考整个价值链，如何通过供应链的优化使得产品更便宜，应用不同的思维和工具集，对收入、价值、成本、性能、服务和运营模式等进行模拟分析。

第四次工业革命在很多方面对制造业的优势起到重要作用，在数字化的支持下，管理者将变得更优秀，包括了创造力和创新方面，有利于企业建立强大的价值链，和获得独特的竞争优势。

未来制造业供应商、制造商和客户将紧密连接在一起，生产系统具有更快的响应速度，可以满足个性化定制的需求。供应商快速提供材料，并在更短的时间内回款，这样有助于降低供应成本，释放整个生态系统的财务压力。

成本压力是影响制造业的一个关键要素，引入先进的生产自动化和技术人才，合理投资可以获得更长远的利益。而工业4.0模式将物理和虚拟两个世界连接，实现了过去许多不能实现的任务。

数字化技术改善资产效率

对于许多资产密集型的产业，资产绩效管理将是十分重要的部分。例如采矿、电力、石油、天然气、化工行业以及公用事业，这些行业正在利用工业物联网和认知计算技术来改善运行的效率。

石油和天然气行业将是最有可能实现大数据价值转换的领域，基于物联网和传感器采集的数据，可以进行预测性维护，并发挥出更重要的作用。例如降低维护和运营的成本，提升生产的安全性等。

目前在工业物联网领域，IBM、通用电气、霍尼韦尔、Uptake和C3等公司都推出相关的资产管理工具。IBM公司的Maximo目标是对车辆、涡轮机和电梯的设施进行跟踪分析。

霍尼韦尔的Uniformance Suite数字智能分析平台可将工厂数据转化为可操作的信息，从而实现智能运营。而通用电气提供的Predix平台可以开发出适用于用户自己的资产管理方案。

还有，Uptake与罗罗公司合作，通过公司的人工智能软件对发动机进行管理，其设备性能管理应用程序Uptake APM包括了设备类型、设备性能、故障机制和维护任务等信息。而另一家创业公司C3则瞄准了医疗、电信、交通和公共服务领域。











Crane / Resistoflex PTFE Lined Reducer Tee 3" X 2"
 
 
ABB Synchronizing Relay Monitor Synchrotact 4
 
 
Foxboro Output Module Isolated 2AO-L2C-R
 
 
Siemens Simodrive Power Supply Board 6SC6100-0GB11
 
 
Samson-Pfeiffer Series 1b Valve Seat 06562FM
 
 
SEL Motor Relay SEL-749M
 
 
Samson-Pfeiffer Valve Sphere G01B0124
 
 
Foxboro Ph Transmitter 870ITPH-FYCNZ
 
 
ABB Main Circuit Interface Board NINT-62 SP
 
 
Reliance Electric Rectifier Stack 86474-7R
 
 
Reliance Electric Rectifier Stack 86474-7S
 
 
Reliance Electric Rectifier Stack 86474-8S
 
 
Siemens Fiber Optic Encoder Board Used R15B02-270
 
 
Raychem Line Sensing Thermostat E507S-LS
 
 
Pannevis Machine Screw Actuator 207933300
 
 
Siemens Fiber Optic Encoder Interface Brd. R15B02-270
 
 
ABB Field Reversal logic 4890024-ACR YXG 103
 
 
ABB Input Protection Board NINP-61
 
 
Von Duprin Door Electric Strike 6112 US32D
 
 
Carbone of America PTFE / Graphite Baffle Ring 18C-35
 
 
John Crane Mechanical Seal Type 1 DBL 1-3/4"
 
 
John Crane Mechanical Seal Type 1 DBL 1-3/4"
 
 
Dresser / Masoneilan Plug Equal Percent 607000-024-940
 
 
SKF Plummer Pillow Block Bearing Housing SNL 520-617 NM
 
 
Landis & Gyr Flame Safeguards Control Box LFE10 / LFA10
 
 
SKF Plummer Pillow Block Bearing Housing SNL 520-617
 
 
Larco Crane Brake Drum D-98-3212-124(2​)
 
 
Foxboro Pressure Transmitter IDP10-D20B11C-C​1K1
 
 
John Crane Mechanical Seal TYPE 1DBL, 1-3/4"
 
 
Sunds Defibrator Rotor Position Module POM-RM1 9068249
 
 
Wika Pressure Indicator 732.51 4"
 
 
GE General Electric Power Supply 531X207LCSAEG1
 
 
SPC Technology Communication Cable AWG LL83251
 
 
Siemens Digital I/O Board R15A02-236 / R15A02236
 
 
Furnas MCC Bucket Motor Controller D68536002 WS549
 
 
Furnas MCC Bucket Motor Controller D68536027 WS506
 
 
Siemens Digital Input Module 6ES5-434-7LA11
 
 
Barksdale Position Valve 9045R0AC3-MC-H
 
 
Kobold Thermal Air Flow Switch Kal-8115-C
 
 
Gast Air Motor 6AM-ARV-55
 
 
SKF SA/SD PLC Card Board 3115730 1 31157200 B
 
 
SKF SA/SD PLC Card Board 3115730 1 31157200 B Used
 
 
Allen-Bradley Analog Output Module 1771-OFE2/B
 
 
Foxboro Invensys DC/DC Converter D0130FG
 
 
Siemens Reversing Starter 3TD46 02-2AK6
 
 
Brooks Flow Meter MT3810 series
 
 
Protego Pipe Flame Arrester RV/S - HE 25 DN 1"
 
 
McCanna Hasteloy C Ball Valve 100 S303 HC-G-HC/PAA 1"
 
 
Foxboro Pressure Transmitter IDP10-D20A21C-M​1
 
 
Brady DuraSleeve Markers DMPF-2111-389
 
 
JCS PTFE Lined Instrument Tee 4"x1-1/2"
 
 
Allen-Bradley SCR Regulator Board 80030-001-51
 
 
Modicon AEG Controler 110 CPU 512 01
 
 
Siemens Power Supply 6ES5951-7LD11
 
 
ABB Multiple Components Module 2668-170-36/1
 
 
Wood's Power Chain Belt Sprocket W808M60 W80-8M-60-E
 
 
SKF SA/SD AVD Monitor Board 31118000 31117900 H
 
 
SKF SA/SD AVD Monitor Board 31118000 31117900 H Rev AB