Siemens: budowanie wiodącego ekosystemu przemysłowego

Świat zapoczątkował falę cyfrowej transformacji przemysłu. Cyfryzacja to podstawa, networking to wsparcie, a inteligencja to cel. Dane powstają poprzez digitalizację ludzi, rzeczy, środowiska, procesów i innych obiektów, realizację przepływu wartości danych poprzez tworzenie sieci, traktowanie danych jako czynników produkcji oraz tworzenie wartości ekonomicznej i społecznej dla różnych branż poprzez intelektualizację. Od przemysłu 1.0 do przemysłu 4.0 ewolucja historyczna pokazuje nam, że nowa rewolucja przemysłowa powoduje zmiany w przemyśle i napędza rozwój gospodarczy w wyniku transformacji paradygmatu technologicznego. Proces tej transformacji przemysłowej to proces cyfryzacji przemysłu, cyfrowej industrializacji i tego, jak wzmocnić pozycję wszystkich środowisk za pomocą nowych technologii, a ostatecznie urzeczywistnić nową ekonomiczną formę biznesową, od połączenia wszystkich rzeczy po inteligencję wszystkich rzeczy. Tak naprawdę rozwój cyfryzacji stworzył wiele korzyści gospodarczych i społecznych, w tym szybszy dostęp do informacji i wygodniejszą globalną komunikację, ale niesie też wiele nowych wyzwań dla przedsiębiorstw produkcyjnych. Aby pomóc klientom w pełni wykorzystać potencjał Przemysłu 4.0, Siemens dostarcza szereg rozwiązań obejmujących kluczowe elementy cyfrowych przedsiębiorstw. Dzięki tym skalowalnym rozwiązaniom przedsiębiorstwa z branży dyskretnej i procesowej mogą wkroczyć w kierunku Przemysłu 4.0 i zrealizować kompleksową cyfryzację obejmującą cały łańcuch wartości. Przetwarzanie ogromnych danych za pomocą obliczeń brzegowych W różnych ogniwach kontroli i monitorowania produkcji przemysłowej każdego dnia można generować tysiące ogromnych danych, ale obecnie tylko niewielka ich część może zostać przetworzona i wygenerowana wartość. Niezależnie od tego, czy jest to produkcja lokalna, czy globalna, im wyższy stopień połączenia sieciowego, tym większa ilość danych. Przedsiębiorstwa produkcyjne często napotykają wyzwania podczas lokalnego przetwarzania danych: na przykład nie mogą importować i obsługiwać programów do przetwarzania danych w systemie automatyki, a przetwarzanie międzyregionalne jest nierealne. Przetwarzanie w chmurze może rozwiązać ten problem, ale wiąże się z wieloma trudnościami. Choć infrastruktura chmurowa jest bardzo wydajna, coraz więcej przedsiębiorstw potrzebuje przetwarzać dane w czasie rzeczywistym w pobliżu miejsca produkcji i poprawiać dostępność danych. Branża od dawna przywiązuje dużą wagę do optymalnego wykorzystania danych – rozproszone przetwarzanie danych generowanych na produkcji poprzez przetwarzanie brzegowe coraz częściej staje się kluczem do sukcesu. Przetwarzanie brzegowe to rozproszona otwarta platforma (architektura), która integruje podstawowe możliwości sieci, przetwarzania, przechowywania danych i aplikacji na brzegu sieci w pobliżu obiektu lub źródła danych oraz zapewnia inteligentne usługi brzegowe w pobliżu, aby sprostać kluczowym potrzebom cyfryzacji przemysłu pod względem sprawnego połączenia, biznesu w czasie rzeczywistym, optymalizacji danych, inteligencji aplikacji, bezpieczeństwa i ochrony prywatności. Buduje pomost między chmurą a połączonymi ze sobą urządzeniami w fabryce, umożliwiając inteligentne zasoby, inteligentne bramy, inteligentne systemy i inteligentne usługi. Innymi słowy, warstwa brzegowa integruje warstwy it i ot, łącząc świat wirtualny ze światem rzeczywistym. Przetwarzanie brzegowe stało się ważną technologią gromadzenia, kontrolowania i analizowania danych na brzegu sieci. Dzięki temu postępowi w dziedzinie obliczeń i analizy danych, przemysł i fabryka kontroli procesów stały się wystarczająco silniejsze, aby sprostać różnym wyzwaniom i w pełni wykorzystać model usług oparty na Internecie. Dlatego też przetwarzanie brzegowe szybko rozwija się i staje się ogólnym trendem w dziedzinie automatyki i sterowania przemysłowego.Przemysłowe przetwarzanie brzegowe przenosi zalety przetwarzania w chmurze do warstwy terenowej Z raportu Gartnera badającego technologię brzegową: 12 granic przetwarzania brzegowego wynika, że ​​do końca 2021 r. ponad 50% dużych przedsiębiorstw wdroży co najmniej jedną aplikację do przetwarzania brzegowego; Do końca 2023 roku ponad 50% dużych przedsiębiorstw wdroży co najmniej sześć aplikacji Edge Computing na potrzeby Internetu rzeczy lub doświadczeń immersyjnych, podczas gdy w 2019 roku odsetek ten będzie jeszcze mniejszy niż 1%. Przemysłowe przetwarzanie brzegowe przenosi zalety przetwarzania w chmurze do warstwy polowej, którą nazywamy korzyścią 1 + 1 > 2. Cyfrowa transformacja branży wymaga synergii między przetwarzaniem w chmurze i przetwarzaniem brzegowym, które mają swoje zalety. Przetwarzanie w chmurze jest dobre w globalnym, długoterminowym przetwarzaniu i analizie dużych zbiorów danych w czasie innym niż rzeczywisty i może wykorzystać swoje zalety w długoterminowym utrzymaniu, wspieraniu decyzji biznesowych i innych dziedzinach; Przetwarzanie brzegowe jest bardziej odpowiednie do lokalnego przetwarzania i analizy danych w czasie rzeczywistym i w krótkich cyklach, a także może lepiej wspierać inteligentne podejmowanie decyzji i realizację lokalnego biznesu w czasie rzeczywistym. Ogólne usługi firmy Siemens w zakresie przetwarzania brzegowego obejmują zarządzanie brzegiem, urządzenia brzegowe i aplikacje brzegowe. Jeśli chodzi o zarządzanie urządzeniami brzegowymi, uruchomiliśmy przemysłową platformę brzegową, która bezpiecznie wprowadza wysoce doskonałą technologię analizy i przetwarzanie brzegowe do branży produkcyjnej, zapewniając przetwarzanie danych na poziomie sprzętu, w celu dalszej rozbudowy sprzętu do automatyzacji. Na platformie brzegowej Siemens Industrial użytkownicy mogą korzystać z szeregu aplikacji do analizy opisowej, diagnostycznej, predykcyjnej i podejmowania decyzji. Usługi w chmurze można łączyć z aplikacjami brzegowymi firmy Siemens, dostawców zewnętrznych lub samych użytkowników końcowych w ekosystemie integrującym sprzęt i oprogramowanie dla komponentów automatyki. Dzięki przemysłowej platformie cyfrowej Siemens może pomóc użytkownikom zmniejszyć rozbieżność między tradycyjnym lokalnym przetwarzaniem danych a przetwarzaniem danych w chmurze, aby sprostać spersonalizowanym potrzebom. Dzięki przetwarzaniu brzegowemu ogromne ilości danych można przetwarzać lokalnie w czasie rzeczywistym. Siemens zapewnia użytkownikom szeroką gamę aplikacji, w tym przetwarzanie danych, wizualizację danych za pośrednictwem serwerów internetowych, przesyłanie danych do chmury lub infrastruktury IT oraz szybki cykl innowacji przy opracowywaniu aplikacji. Ponadto, ponieważ duża ilość danych jest wstępnie przetwarzana, do chmury lub infrastruktury IT przesyłane są tylko ostateczne istotne dane, co znacznie zmniejsza zajęcie pamięci i koszt transmisji. Siemens Industrial Edge nie tylko obsługuje protokół transmisji w chmurze opartego na chmurze otwartego systemu operacyjnego Siemens, ale także obsługuje transmisję telemetryczną kolejki komunikatów (mqtt), dzięki czemu transmisja danych jest bezpieczna, niezawodna i wydajna. Najważniejszym elementem rozwiązań Siemens Industrial Edge jest rozproszone przetwarzanie i analiza danych w oparciu o oprogramowanie aplikacyjne. Jednocześnie można go bezpośrednio zintegrować ze sprzętem automatyki poprzez urządzenia brzegowe, takie jak komputer przemysłowy Siemens SIMATIC IPC. Przedsiębiorstwa produkcyjne mogą wybierać kombinację sprzętu i oprogramowania w przemysłowych rozwiązaniach brzegowych, aby poprawić swoją elastyczność i otwartość, nie martwiąc się o bezpieczeństwo danych. Przemysłowa platforma krawędziowa przyjmuje ogólny standard gromadzenia danych, a użytkownicy mogą z łatwością zbierać dane z istniejących linii produkcyjnych i sprzętu oraz korzystać ze schematu brzegowego.Przetwarzanie brzegowe nakładki na sztuczną inteligencję Przetwarzanie brzegowe ma trzy typowe scenariusze zastosowań: (1) Sztuczna inteligencja i zaawansowane funkcje krawędź maszyny dostarcza dane do uczenia algorytmów uczenia się itp.; wdrożyć model AI na obrzeżach maszyny, aby zrealizować kontrolę i optymalizację procesu; zastosowanie: konserwacja predykcyjna, system monitorowania stanu.(2) Scentralizowane zarządzanie sprzętem globalnym wstępnie przetworzyć dane sprzętowe i przenieść je do dowolnej chmury/systemu informatycznego; scentralizowane zarządzanie sprzętem globalnym, kładąc podwaliny pod nowy model biznesowy (np. SaaS) dla producentów oryginalnego sprzętu (OEM).(3) Gromadzenie danych i wstępne zastosowanie takie jak wizualizacja danych, alarm, wczesne ostrzeganie itp.; Obecnie Siemens wdrożył przełomowe rozwiązania przemysłowe w przemyśle motoryzacyjnym. W dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego Siemens współpracuje z użytkownikami w celu opracowania obiecującego projektu krawędzi przemysłowej. Na przykład w procesie kontroli jakości spawania nadwozi samochodowych zwykle stosuje się technologię sztucznej inteligencji w celu wykrycia samego uchwytu spawalniczego i nieprawidłowych parametrów w procesie produkcyjnym. Wykorzystanie najnowszych osiągnięć przemysłowych do unowocześnienia i uproszczenia tego procesu znacznie obniży koszty konserwacji i jeszcze bardziej poprawi wydajność produkcji. Przewaga przemysłowa zapewnia przedsiębiorstwu samochodowemu środowisko operacyjne zbliżone do warsztatu, wspierające przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i dodaje funkcje zapewniające niezawodne działanie algorytmów sztucznej inteligencji na urządzeniach brzegowych. Aplikacje brzegowe oparte na technologii sztucznej inteligencji mogą wprowadzać, przetwarzać i publikować dane. Jednocześnie system monitorowania uczenia maszynowego z opatentowaną technologią zapewnia niezawodność przewidywania sztucznej inteligencji. W tym projekcie rozwiązanie sztucznej inteligencji zostało wdrożone na obrzeżach przemysłu i może synchronizować dane. W rezultacie dane zostaną przesłane do chmury (środowisko okresu projektowego chmury jest w pełni zintegrowane z okresem działania brzegowego). To nowe rozwiązanie może w przyszłości ograniczyć liczbę etapów ręcznej kontroli jakości, a nawet zmniejszyć liczbę punktów spawania nadwozia. Ponadto system kontroli wizualnej w połączeniu ze sztuczną inteligencją i technologią obliczeń brzegowych w zakładzie chemicznym Siemens Chengdu Digital może obniżyć koszty ręcznej ponownej kontroli o co najmniej 75%, zapewniając jednocześnie „zerową wadę” jakości produkcji płytek drukowanych. Przemysłowe przetwarzanie brzegowe i sztuczna inteligencja przemysłowa mogą znacznie poprawić stopień automatyzacji i zrealizować lepsze inteligentne aplikacje na poziomie warsztatu.Kierujemy przyszłością przemysłu Siemens dąży do zbudowania wiodącego ekosystemu składającego się z przedsiębiorstw przemysłowych, producentów sprzętu (OEM), twórców aplikacji, dostawców rozwiązań i dostawców usług inżynieryjnych, aby tworzyć wartość dla partnerów. Aplikacje brzegowe mogą być dostarczane przez firmę Siemens i dostawców zewnętrznych za pośrednictwem sklepu z aplikacjami przemysłowymi. Dlatego użytkownicy i producenci maszyn mogą również opracowywać własne aplikacje i dostosowywać je do spersonalizowanych potrzeb swoich maszyn. Aplikacje te obejmują różne branże i scenariusze zastosowań, takie jak wizualizacja danych, monitorowanie stanu sprzętu, optymalizacja parametrów procesu itp. Wielu partnerów i użytkowników przemysłowych dołączyło do ekologii przemysłowej firmy Siemens, która zapewnia partnerom i klientom nieograniczony potencjał w zakresie opracowywania nowych modeli biznesowych . Nietrudno przekonać się, że przewaga przemysłowa może zoptymalizować wykorzystanie danych terenowych, uczynić wszystko prostszym, bardziej elastycznym i bezpieczniejszym oraz jeszcze bardziej poprawić wydajność produkcji fabryki. Dzięki silnemu wsparciu zapewnianemu przez firmę Siemens i jej brzegowy ekosystem przedsiębiorstwa i programiści mogą przekształcić swoją wiedzę specjalistyczną w rzeczywistą wartość, a klienci mogą łatwo znaleźć rozwiązania problemów produkcyjnych. Tym samym Siemens jest liderem przyszłości przemysłowej