边缘计算在工业控制中的应用实例介绍
随着工业互联网的不断发展,底层设备、传感器等设备接入的数量越来越多,海量的连接以及所产生的数据呈爆发式增长,对技术设备数据处理的实时性、安全性、安全性等性能都带来了巨大的挑战。边缘计算是一种全新的数据采集、处理、存储与分析体系结构,它可以保证数据处理的实时性,降低对网络带宽的依赖,并在多个重要任务之间实现负载平衡,对工业物联网具有重要的应用价值。
边缘计算作为工业互联网的核心支撑,其对制造业数字化、网络化和智能化发展意义重大。在工业互联网产业发展的背景下,边缘计算已与实际应用深度融合,以下介绍工业边缘计算的应用场景。
1、园区安防监控
在工厂安防领域,借助边缘计算对人员进行精准的定位,以及对出入口的人员车辆进行监测识别,将定位信息与识别数据进行联动,以防止闲杂人等扰乱秩序。与此同时,边缘计算的大带宽、实时性和云端海量存储可以实现对数据的长时间存储与信息提取。
2、生产线监测
实现对工业生产过程的监测控制,在生产线上部署边缘设备,对生产过程中各环节的数据分析处理,提高设备之间智能协同和优化控制,能及时发现生产线的故障并采取相应措施,从而保证工业生产效率和产品质量。
3、人员安全
使用AI视频分析功能和传感网网络,对工人的工作过程监测,能够对工人所处环境的安全条件进行快速相应,减少人员事故发生的概率。例如当识别到工人处于危险环境时,能够实时做出救生决策,以保证工人的生命安全。
4、可再生能源监测
通过边缘计算算法,可以对可再生能源进行实时评估以及预测其供需情况,从而提高能源利用和减少浪费,实现能源平衡的实质性改善。
5、跨区域工作
在智能厂房中,多 AGV间存在着作业协作、调度等复杂问题,同时,由于环境的复杂性,以及大规模的跨区域作业,需系统间的通信具有较高的稳定性和带宽。随着 AGV规模的不断扩大,云端 AGV能够更好地解决 AGV的计算难题,而边缘计算为其提供了高可靠、低延迟的通信环境。
伴随着边缘计算技术的发展,边缘智能技术已成为实现工业智能化的重要手段之一。在工业物联网架构中,边缘计算能更好的实现端边协同,通过数字化、智能化监测管理,实现自动化效益管控,有效地提高工业互联网平台处理能力,对生产线、能源进行优化,提高生产效率、工人与园区安全等。
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