边缘端工业智能 | EdgePro赋能边缘智能决策与洞察

2019-05-24  |  作者:天泽智云  |  来源:天泽智云  |  浏览:

为了更好地实现各类高、中、低端工业设备联网,更加精准地感知设备状态并满足边缘计算需求,天泽智云开发了工业物联网与边缘智能系统EdgePro,支持快速实现工业数据采集和边缘计算。

李杰教授在《从大数据到智能制造》一书中指出,工业智能化的转型是将数据转换为可洞察的信息/知识,从解决可见问题(次品、停机等)到避免不可见问题(衰退等),最终实现零宕机、零次品、零浪费的过程。
 
天泽智云,工业智能实践者
工业智能化转型路径
 
但在工业场景中,由于设备离散(如风场多分布在偏远地区且每一个风机都是一个独立的点),数据离散异构(包含外接传感器、设备控制器、SCADA数据、企业数据库等),数据上云所需网络流量大、高时延、协同工作难以保证、信息数据的安全性无法保障等问题,使得智能化落地面临着诸多挑战。
 
边缘计算作为一种在智能硬件、物联网和云服务推动下催生的技术,能够直接将应用程序、数据资料与服务的运算在网络的边缘结点来处理,在实时性、短周期数据、本地决策等场景方面有不可替代的作用,被广泛应用于多个工业领域及场景。
 
天泽智云,工业智能实践者
近两年随着更低成本的传感器、数据采集与嵌入式系统发展,工业物联网与边缘智能也变得越来越触手可及。
 

EdgePro 快速实现工业数据采集和边缘计算

 
天泽智云在工业智能实践中发现,工业领域的智能化改造既有以PLC通讯为主的需求,也有以通过振动、声音、电压、电流等方式进行实时状态监测的需求。为了更好地实现各类高、中、低端工业设备联网,更加精准地感知设备状态并满足边缘计算需求,天泽智云开发了工业物联网与边缘智能系统—EdgePro,支持快速实现工业数据采集和边缘计算。
 
通过EdgePro,直接将机器学习模型与特征提取算法一键部署到边缘硬件,帮助用户:
实现企业资产/设备互联;
实现状态实时监测;
实现数据采集与边缘计算;
实现本地智能决策与报警;
允许维护人员可视化管理数据和结果;
简化大规模私有云或公有云部署。
 
天泽智云,工业智能实践者
此外,为解决在工业现场条件下难以统一配置检测设备、网关的问题,天泽智云在EdgePro中提供了一款运行在边缘智能硬件上开箱即用的配置工具—EdgePro Express,可灵活选择数据上传到指定位置,将边缘智能硬件快速接入EdgePro和第三方工业互联网平台,实现无缝对接。
 

EdgePro 赋能边缘智能决策与洞察

 
>> 工业协议库,企业资产/设备互联无忧
 
EdgePro提供私有协议库,用户可根据需求直接从协议库中找到所需协议,并导入硬件,即可完成协议的快速添加,从而实现对设备的数据采集。
 
>> 多源数据混合采集同步,设备状态感知无忧
 
EdgePro通过接入电控系统、SCADA等系统,获得设备状态数据;通过加装传感器采集电流、电压等高频数据。将两种数据同步后,能够更加精准感知设备状态、故障,及隐藏在故障下的不可见问题(如衰退等)。
 
>> 特征提取及边缘计算等技术加持,本地智能决策与报警无忧
 
对于某些时间敏感性强的场景需求,使用云计算或企业数据中心进行计算、分析与呈现,再将决策传回设备,很可能已经失去了意义。EdgePro使用高效的分布式边缘计算,不仅可以解决时间敏感性强的场景需求,更可将特征提取甚至机器学习算法部署至边缘端,对原始数据进行降噪、脱敏和瘦身,降低数据安全风险、厂内网络压力和计算成本。
 
通过EdgePro的可视化界面,维护人员可实时查看设备资产及硬件状况,监控设备状态,管理数据及结果。并在设备出现故障时实时报警,通过短信等便捷的方式及时告知维修人员。
 
天泽智云,工业智能实践者
EdgePro主界面
 
>> 集群管理与配置,规模化私有云、公有云部署无忧
 
EdgePro可为用户提供诸如轴承、齿轮箱、泵、电机等现成可用的数据采集和传感器参数模板。为旋转设备、电气设备、结构监测等相关应用场景,提供现成可用的特征参数列表以及自定义特征接口,降低工业设备在健康管理、能耗优化以及其他智能应用场景特征提取的需求门槛。
 
针对用户在制定设备监测方案、传感器选型和信号处理等方面碰到的挑战,提供设备工况设置进入/退出机制,灵活地实现按需采集、灵活触发、采样率可调和波形长短可配的监控策略。
 
同时EdgePro也支持批量化的设备添加和配置及集群管理,完成快速规模化部署;提供云端机器学习模型部署到边缘智能终端的接口,有机实现云端与边缘端的协同配合。
 
>> Web Server,运营无忧
 
EdgePro开发了Http对外接口,可直接通过API接口调用数据;同时还支持数据的实时推送、远程工业协议的更新及远程软件升级,操作简单便捷,让运营无忧。
 
天泽智云,工业智能实践者

EdgePro应用实践案例

 
某制造厂需采集500台设备的高低频数据,但如果将原始数据全部接入要600MB/s的数据量,厂内原有的千兆网络很难支撑。若采用升级网络的方法预计要花费数百万的投入,成本较高。
 
天泽智云基于以EdgePro为核心的边缘智能系统,在边缘端完成数据预处理和特征提取,只将少量有效特征数据传输上云,再在云上进行AI模型训练和执行。
 
经验证,应用该系统后数据总量从之前的600MB/s缩减为10MB/s,降低60倍,有效解决工业现场网络带宽通信限制等问题,同时这套系统方案也可扩展到上千台机床的工厂。
 

小 结

 
边缘计算是在新的数据需求下催生的新技术,EdgePro则是基于这样的新技术,在新工业时代背景下应运而生的系统,可统一快速实现多源工业数据采集,有机实现云端与边缘端的协同配合,大大降低工业设备在健康管理、能耗优化以及其他智能应用场景特征提取的需求门槛,赋能边缘智能决策与洞察。
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