エッジコンピューティングまたはSCADA

エッジコンピューティング技術/製品は、産業用インターネットの革新と発展を支えるコア技術であり、重要なサポートとして、さまざまな分野で広く使用されています。 IDC の予測によると、世界のモノのインターネット接続数は 2025 年に 270 億に増加し、モノのインターネット デバイスの数は 1,000 億に達し、世界のデータの総量は 2025 年に 163 ZBS に達すると予想されています。将来的には、データとアプリケーションの 70% 以上がエッジで生成および処理されるようになるでしょう。 経営コンサルティング会社キャップジェミニが調査した世界の工業製造企業800社以上の中から、エッジコンピューティングを含むインダストリー4.0時代に大きな価値を持つテクノロジーもリストアップしています。 Frost & Sullivan によると、2022 年までに産業企業の約 90% がエッジ コンピューティングを使用し始めるとのことですが、これはまだ始まりにすぎません。 エッジ コンピューティング エッジ コンピューティングというと、非常に曖昧に感じるかもしれません。 エッジ コンピューティングとは何かを理解しましょう。 Wikipedia では次のように定義されています。エッジ コンピューティングは、コンピューティング アプリケーション、データ、サービスの最前線を集中ノードからネットワークに押し上げる論理的な極限です。 エッジ コンピューティングでは、データはデータ収集ソースの近くで処理されるため、処理や分析のためにデータをクラウドやローカル データセンターに転送する必要はなくなります。 「エッジコンピューティング」という用語は十分に説明されていません。 専門用語は人々を混乱させることがよくあります。 ファーウェイはかつて、この鮮やかな例としてタコを使いました。 「エッジ コンピューティング」に最も近い類似点として、タコの脳は中央ノードとして情報の約 40% のみを処理し、主に全体的な調整を担当します。 残りの情報のほとんどは、タコの触手 (エッジ ノードに相当) によって独立して処理されます。 エッジ コンピューティングの構造はタコに非常に似ています。 それは分散コンピューティングです。 情報取得後は、大量のデータをリモート管理プラットフォームにアップロードする必要がなく、近くで直接処理できます。 私たちがよく知っている産業分野に特有の、産業におけるエッジ コンピューティングは、フィールド層にクラウドの利点をもたらします。 エッジ コンピューティングを通じて、産業のフィールド層でデータを計算し、予知保全や品質検出などを実行できます。 ここで疑問が生じます この注目のコンセプトに対して、一部の人々が疑問を投げかけています。エッジ コンピューティングは、SCADA システムなど、企業が工場製造で導入するデバイス/システムの機能と似ているのでしょうか? 確立された SCADA システムと制御システムは、独自のニーズを十分に満たすことができます。 なぜエッジコンピューティングを検討するのでしょうか? SCADA の定義を見てみましょう SCADA (監視制御およびデータ収集) システムは、データ収集および監視制御システムです。 SCADAシステムにより、リアルタイムの生産データ取得、生産設備の工程監視、生産設備の異常警報を実現できます。 長年の開発を経て、SCADA の機能とアーキテクチャはかなり成熟しました。 アプリケーション シナリオは、中型および大型の装置、ライン、作業場、工場全体、さらには地域企業全体に及びます。 SCADA は「データの取得と監視」に焦点を当てており、データ取得の速度、データ処理能力、データ表示の効果に対して高い要件が求められます。 デバイス側には RTU または DTU があり、データの収集と上位コンピューターへのデータ送信を同時に行うことができます。 SCADAの総合機能が強化されましたが、フィールドネットワークに異常が発生した場合はどうすればよいのでしょうか？ ネットワークに問題がない場合でも、大規模なデータのアップロードには多くの帯域幅が必要ですか? ネットワークが超高速だとしても、すべてのデータをアップロードして計算し、現場に指示を出す必要がありますか？ 問題を時間内に理解して解決できるでしょうか? それぞれに独自の利点があり、それぞれの利点に焦点を当てています。対照的に、エッジ コンピューティングの目的は分析を提供することです。 SCADA システムは、データ収集とモニタリングという 2 つの異なる分野に焦点を当てています。 インダストリアルエッジの出現は、従来の産業システムが扱いにくい、あるいは解決できない問題を解決することです。 たとえば、石油会社はある地域に何百もの石油掘削プラットフォームを持っていますが、データセンターやクラウド会社は数百マイル、場合によっては数千マイル離れたところにあります。 すべての石油掘削プラットフォームには、坑井圧力指数のレベルなどの主要なパラメータを継続的に監視および分析できるシステムが必要です。また、スタッフがリスクを軽減するための措置を即座に講じることができるように、臨界しきい値を超えるリスクがある時期を特定できます。リスク。 これらのデータをデータセンターに戻して掘削プラットフォーム上で分析・運用すると、不当なリスクが生じる可能性があります。 データがデータソースの近くで処理できる場合、エッジコンピューティングと分析ではすべてのデータがクラウドに送信されるのではなく、データフィルタリングやデータ統合などの一部のデータがローカルで処理される可能性があることを意味します。 エッジシステムどのデータを送信するか、どこに送信するか、いつ送信するかを決定できます。 これにより、作業員は産業施設で通常発生する問題を迅速に解決できます。 従来のSCADAを使用すると、企業はさまざまな場所に点在する生産プロセスや設備を簡単に監視できますが、産業用インテリジェント着陸シナリオの増加に伴い、従来のSCADAシステムでは、デジタルおよびインテリジェントな相互接続および協力に対する需要の高まりに追いつくことができません。 中国工程院の学者である呉和泉氏は、かつて 5g2c から 5g2b へのスピーチの中で、SCADA はプロセス監視と生産管理において重要な役割を果たしていると述べました。 SCADAは管理およびディスパッチ層に位置し、監視フィールドレベルのデータの収集、イベント駆動の受信、マンマシンインターフェースの提供、アラーム処理、レポート出力、可視化、動的シミュレーションなどを実現します。ただし、PLC自体とPLCのオープン性は重要です。プロトコルが不十分なため、PLC と SCADA 間の通信を実現するためのパラメータとアプリケーション プログラムを設定する必要があります。 上部のコンピューターのオペレーティング システムは主に Windows を採用しており、下部のコンピューターとは異なるため、下部のコンピューターと統合する必要があります。 エッジコンピューティングはエッジコンピューティングとOTの利点を組み合わせることができるため、OT分野の担当者は自動化言語を使用して下部の上位レベルのアナリストにデータを提供でき、データ分析の専門家は下部のデータ分析のために関連データを直接取得できます。そしてエッジコンピューティングはその橋渡しの役割を果たします。 エッジ コンピューティングが流行している エッジ コンピューティングが将来の開発の主要なトレンドになっているのは間違いなく、ますます多くの人がエッジ コンピューティング デバイスの導入を選択し始めています。 エッジコンピューティングは、今年工業情報化部が発行した産業用インターネットの革新と発展のための行動計画（2021～2023年）でも何度も言及されており、機器企業は5g、人工知能、その他の新技術を包括的に活用することが奨励されている。自律運用やクラウド連携運用などのインテリジェントな機器を構築します。 情報技術およびオートメーション企業がエッジ コントローラー、エッジ クラウド、インテリジェント ゲートウェイを構築し、エッジ コンピューティング、プログラマブル ロジック コントローラー (PLC)、プロセス制御システムの統合を促進し、インテリジェント コンピューティングとリアルタイム最適化機能を備えたエッジ産業用制御システムを構築することをサポートします。 。 まとめると、エッジコンピューティングはSCADAよりも機器に近く、データを事前に処理することができます。 リアルタイム性と信頼性の点で、産業要件を満たし、産業データの垂直統合を実現して、従来の問題を解決します。 どちらにも独自の利点と異なる重点があるため、独自のアプリケーション シナリオに従って考慮する必要があります。