工业4.0如何保证在各地收集到的数据的完整性

1118 数据 MQTT 数据处理

问答对人有帮助，内容完整，我也想知道答案 0 工业4.0如何保证在各地收集到的数据的完整性？如何选择一个低成本的数据处理方案？ 0
2021-9-27 07:47:01　　评论淘帖0 邀请回答您可以邀请以下用户，快速回答问题 × 闷~~ 该类别下有 6 个回答。邀请回答 fejlkel 该类别下有 5 个回答。邀请回答人走了该类别下有 5 个回答。邀请回答万航渡路该类别下有 4 个回答。邀请回答切克切克闹该类别下有 4 个回答。邀请回答小点zze 该类别下有 4 个回答。邀请回答任凭风吹该类别下有 4 个回答。邀请回答 zym123456 该类别下有 4 个回答。邀请回答肖耳朵该类别下有 4 个回答。邀请回答春娇与志明该类别下有 4 个回答。邀请回答 chm5 该类别下有 4 个回答。邀请回答神船大幅该类别下有 4 个回答。邀请回答 tinlyxian 该类别下有 4 个回答。邀请回答陈囝囝100 该类别下有 4 个回答。邀请回答成长的小师弟该类别下有 4 个回答。邀请回答好名字该类别下有 4 个回答。邀请回答 overheat 该类别下有 4 个回答。邀请回答新星之火12138 该类别下有 4 个回答。邀请回答 bigbangboom 该类别下有 4 个回答。邀请回答 blueshine 该类别下有 4 个回答。邀请回答举报王伟相关推荐 • 如何保证STM32串口接收数据的完整性？ 2323 • 如何保证脉冲信号传输的完整性？ 1550 • 信号完整性与电源完整性的仿真分析与设计，不看肯定后悔 2093 • 信号完整性到底要怎么“完整”？ 1732 • 信号完整性与电源完整性哪个更重要？ 1804 • 工业4.0数据记录 2003 • 信号完整性是什么 2212 • 实现网络安全工业4.0的三个步骤 1832 • 干扰信号完整性的因素有哪些？如何去解决？ 1339 • 高速电路设计中信号完整性面临的挑战有哪些？怎么处理？ 1298 1个回答

答案对人有帮助，有参考价值 0 　　本文将讨论以下主题：　　从多个设施和生产过程中提取和处理相关数据的重要性　　工业4.0面临的问题是工业部门需要跨设施提取数据并处理　　可能从不同地理位置的数据集方面推动企业数字化转型　　工业4.0定义中的工业自动化以及智能互联工厂是适用于生产线各个领域的概念。工业4.0不会起源也不会终结于某一单一行业，因为其定义的概念中就离不开产业的相关性，供应链概念，以及产业捆绑的现象。通过促进各行业和生产过程的协同正是工业4.0模型的愿景。　　1、在不同地点，不同工厂中推行数字化转型　　在许多地方有许多工厂的大企业往往最先寻求数字化转型。数字化转型最先实现的往往也就是实现物联网，以及能够实现数据据提取和本地运算的边缘计算架构。计划总是美好的，但实施起来总是会有一堆问题出现。例如：　　如何保证我们能在各地的工厂中，能够根据一个权威的数据来源进行决策　　如何保证在各地收集到的数据的完整性　　如何选择一个低成本的数据处理方案　　多地的设施数字化必定伴随着TB级别的数据量，这也意味着数据处理系统必须做好这样的数据冲击准备，而数据冲击带来的影响包括：　　如何保证数据传输的准确性和安全性　　如何创建唯一可信信源来决策整个工厂体系的运行　　如何评估、权衡和取舍所有的数据价值，以及处理数据的成本　　2、理解多地设施实现工业4.0所面临的问题　　多地设施实现工业4.0的首要问题便是如何传输和处理不同地区设施所产生的数据，并决策各地设施的生产过程。具体分为两点：　　通过一定设备和技术从各地的设施中提取数据　　将提取到的数据集中传输至一处进行处理　　对于第一个问题，“一定设备“指的是在各地设施中使用的各种车间设备。比如，有WiFi功能的设备可以方便的捕捉数据，但是对于旧设备和低端设备来说，无法直接连接互联网的话，仍需要一个专门的设备来提取数据。　　对于第二个问题，其侧重点在于需要一个单一的权威信源，该信源将数据分析得出的决策反馈到各地的生产设施中，但同时，集中式的数据处理方式也是成本较高的一种方式，有调查显示，这种方式所占的数据处理成本能够占企业数字化成本的三分之一。　　根据SnapLogic的调查显示，集中式的数据处理方式在异地多设施企业中占用太多的资源，效率低不说还会有很多的重复工作。　　3 、多设施的工业4.0解决方案　　在具有各种设备和技术、协议等的自动化现场，OPC UA无疑提供了一个很好的从各种新旧设备提取数据的途径。这些原本没有OPC UA或是其他IT传输协议的设备需要一种设备：先是使用如总线/工业以太网等这些旧设备支持的通信方式进行数据提取，再由这种设备通过MQTT、OPC UA等方式将提取的数据上传。OPC UA数据传输标准能够保证以一个统一的方式将提取的数据传输到集中的位置。如此便能实现单一可靠信源并降低运营的成本。　　而另一方面，对于多地多设施的企业，无论是基于云还是从现有生产设备部署状况来看，都不会将设备产生的数据全部集中到一处进行处理，这不利于优化工业生产过程。相反地，我们需要建立一个智能的体系结构，该体系需要将集中式的计算能力下放到设施数据源的边缘处，即上文所提到的“一种设备”，这种方式就被称为边缘计算。边缘计算要求部署于现场的数据提取设备具有一定的运算/决策能力，且仅将关键的数据上传至集中式计算设备中。　　正如上文所说，云计算与边缘计算的共存确保了边缘设备仅将重要数据集发送到集中式存储空间。边缘计算负责分散的数据分析，同时将特定关键的数据集中上传。现有的TSN以及OPC UA发布/订阅标准亦是给边缘计算的实现加持。在边缘处理数据还可以减少数据冲击，5G的发展以及低延迟高带宽的特点也将给边缘计算带来巨大的优势。　　4 、虹科EXOR边缘显示屏　　虹科EXOR边缘显示屏/边缘网关，助力工业数字化转型。Linux/Linux RT操作系统，拥有200多的现场总线/工业以太网协议以及厂商协议，无缝对接现场设备。设备支持边缘计算以及OPC UA和MQTT等上传规范，同时可结合CODESYS做控制器使用。

2021-9-27 16:17:41 评论举报张凤英