Per quanto fantasiosi siano i concetti di Industrial Internet of Things, big data-driven e gemelli digitali, nel processo di produzione industriale vero e proprio, se non si riesce a risolvere i problemi fondamentali dell'impresa - aumentare i profitti e ridurre i costi - si tratterà inevitabilmente solo di chiacchiere sulla carta. Se i dati in sé sono importanti, le applicazioni di servizio che risolvono direttamente i problemi sono più preziose per le aziende. Attualmente, oltre a come raccogliere i dati, il problema principale che la maggior parte delle imprese deve affrontare è quali dati vale la pena raccogliere. In parole povere, si tratta di capire come utilizzare i dati per generare valore!
Sappiamo che la raccolta e la trasmissione dei dati industriali si basano fondamentalmente sul modello "end-pipe-cloud". Nel sito di applicazione, l'"end" è responsabile della raccolta dei dati, dell'esecuzione delle istruzioni e della "gestione" che apre il percorso di trasmissione dei dati, mentre il "cloud" è responsabile di tutte le funzioni di analisi dei dati e della logica di controllo. La possibilità di collegare senza problemi l'intero processo è fondamentale per la raccolta dei dati, l'analisi e le capacità applicative.
Tuttavia, con lo sviluppo dell'Internet degli oggetti, la quantità di dati generati dalle apparecchiature di produzione industriale aumenterà. Se tutti questi dati devono essere elaborati nel cloud, saranno necessarie infinite risorse di spettro, larghezza di banda di trasmissione e capacità di elaborazione dei dati. La "nuvola" sarà inevitabilmente sovraccarica. A questo punto, l'edge computing è necessario per condividere la pressione del cloud computing.
Pertanto, il gateway di edge computing che raccoglie, elabora e trasmette i dati ai margini del sito industriale è responsabile dell'apertura dei "due canali" di trasmissione dei dati industriali, per poi integrarli con la piattaforma cloud - integrazione edge-cloud, e infine utilizzare i big data L'analisi dei dati e il potenziamento della produzione possono liberare il vero valore dei dati industriali.
Se il cervello viene paragonato al cloud, l'edge computing è rappresentato dalle terminazioni nervose, che autoelaborano semplici stimoli e restituiscono le informazioni caratteristiche elaborate al cloud brain.
Anche se la questione centrale attualmente perseguita dalle imprese industriali è come consentire ai dati di potenziare la produzione e generare valore. Tuttavia, non possiamo ignorare i problemi comuni che hanno afflitto le imprese industriali per molti anni in questo processo. Il prerequisito fondamentale per l'elaborazione dei dati è: come raccogliere i dati? Per qualsiasi impresa industriale, il primo passo per estrarre le miniere d'oro dei dati è la raccolta dei dati. L'analisi dei big data senza la raccolta dei dati è un castello in aria. Una piattaforma cloud industriale senza dati equivale a un albero senza radici.
Nei diversi processi di produzione industriale, a causa delle numerose marche di prodotti di automazione, delle interfacce industriali diversificate e dei protocolli industriali incoerenti, la raccolta di dati apparentemente semplici non è così facile.
Oltre alla raccolta dei dati, in termini di elaborazione e applicazione, i dati dei siti industriali devono affrontare il problema di un breve "periodo di freschezza" e di una grande quantità di dati "spazzatura" che non devono essere trasferiti nel cloud.
Sebbene dal punto di vista industriale l'edge computing si stia sviluppando a pieno ritmo, dal punto di vista applicativo è ancora nelle prime fasi di implementazione. L'integrazione di edge computing e cloud computing può davvero riflettere il valore dei dati industriali.
Negli scenari industriali, da un lato, gli algoritmi di analisi in tempo reale vengono eseguiti direttamente tramite l'edge computing e, dall'altro, la collaborazione tra l'edge e il cloud viene utilizzata per ottenere una crescita e un'ottimizzazione continue dei modelli, consentendo così alla tecnologia di analisi edge di potenziare le capacità di analisi in tempo reale della piattaforma. Naturalmente, quando le capacità e le connotazioni della collaborazione edge-cloud vengono applicate a vari scenari applicativi, le loro capacità e preoccupazioni specifiche saranno diverse, perché ogni forma di business dell'edge computing ha requisiti aziendali diversi per la collaborazione con il cloud computing.
Nel cloud, il cloud delle apparecchiature può raccogliere i dati di produzione in tempo reale dai siti industriali per l'archiviazione, l'analisi, l'elaborazione e la previsione centralizzate. Dalla gestione della rete, al rilevamento in loco, alla percezione e alla risposta, può migliorare notevolmente l'efficienza del funzionamento e della manutenzione.
L'edge computing offre capacità di approfondimento e analisi più potenti per i dati raccolti. L'applicazione dell'edge computing e la distribuzione di gateway di edge computing renderanno chiaramente visibili i vantaggi generati dai dati. Solo allora l'Internet industriale potrà essere veramente implementato in "prima linea".
Nell'era della produzione intelligente, tutti gli aspetti della produzione devono essere collegati e interagire in tempo reale. Ad esempio, i dati di produzione e i dati delle apparecchiature nella produzione, nel magazzino, nella logistica e in altri collegamenti devono essere monitorati e tracciati in tempo reale, per poi effettuare previsioni intelligenti attraverso l'elaborazione dei big data, tra cui lo stoccaggio anticipato, le precauzioni di sicurezza, ecc. Il layout IoT industriale di Zongheng Intelligent Control segue le orme di Industria 4.0. Si basa sull'"edge computing dispositivo gateway e adotta la collaborazione edge-cloud per aprire i canali di raccolta, trasmissione ed elaborazione dei dati e condurre l'analisi dei big data per sfruttare appieno il valore dei dati e, in ultima analisi, potenziare l'Industrial Internet of Things in tutti i suoi aspetti.