制造过程当中会产生大量数据，这些数据可用于实现很是重要的目标——预测故障、优化设备寿命、得到新的收入来源、甚至优化生产流程以更好地知足市场需求。任何工业网络的第一步工做就应该增强这些数据的收集，在本地作好实时数据处理和长期离线数据存储之间实现适当平衡，最后采起有效措施优化工业处理过程。
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实际上，不少时候须要在本地实时处理数据，这致使咱们须要不一样类型的边缘计算设备。正如麦肯锡在最近的一篇文章中写道的那样，“计算能力从云端走向边缘——正在开辟一个新的领域：边缘计算。”麦肯锡这篇文章认为，将数据处理转移到网络边缘的需求，和不断增长的处理能力要求，创造了一种不一样类型的工业物联网网络——这种网络可能没有严格的层次结构，在众多形式的边缘设备中，将体现多种多样的链接方式和处理方式。服务器
工业物联网：边缘计算微信
在工业世界中，数据处理正向边缘转移。让咱们举几个例子来讲明这一点：网络
咱们如今拥有能够精确测量和记录局部温度的传感器，而不是传统上在温度超过某个阈值时跳闸的温度传感器。传感器能够将一系列运行的温度数据点与设定的基线进行比较，以肯定被测设备什么时候可能开始出现磨损迹象。若是机器在预设范围内运行，这样的传感器可能永远不会与中央控制系统通讯。但它也能够根据须要标记预防性维护。架构
振动传感器能够连续记录伺服电机的振动。经过对振动数据进行局部快速傅立叶变换（FFT）分析并比较主要振动频率，它只能在振动频率超出规格时标记控制器。优化
Enterprise IOT Insights杂志描述了现实生活中的一个例子，他们描述了英特尔如何决定在其半导体生产设施中监控其风扇过滤器单元（FFU）的运行情况。FFU的主要任务是过滤和清洁工业机器内的空气，它们遍及工厂地板上各个地方。英特尔在每一个FFU的顶部放置了一个加速度计，用于测量风扇功能的变化，并在本地网关中进行全部处理，只有摘要数据和报告被发送到云端。.net
图 1: 监视FFU的健康情况3d
工业物联网：不一样的模型blog
在传统的物联网模型中，传感器/硬件位于底部。他们的工做是收集数据并经过内置的网络链接，将数据发送到上层的物联网服务器/平台。基于这些收集的数据，进一步作数据分析，数据可视化和应用程序开发。而后管理层使用该分析的结果来肯定正确的行动方案，多是预约的机器维护、生产过程优化或其余行动。开发
图 2：传统物联网分层架构
事实上，工业场景中的大多数网络都不是这样的。首先，在每一个传感器中放置5G终端或Wi-Fi是没有意义的，特别是那些在煤矿，水下或热的振动伺服电机旁等恶劣条件下运行的传感器。
其次，传感器正在采集的大多数瞬时数据只具备实时值。好比，一个探测器的功能是检测到有人接近的危险后去关闭电机（STO），或控制它达到安全速度（SLS），这些数据不须要到上层的网络架构中进行管理决策。
最后，在某些状况下，例如经过网络发送逐秒振动数据是浪费带宽，由于最终汇总报告（关于FFT分析）主要关注离线或异常分析等内容。现实生活中的工业物联网网络更接近在下图中的描述：
图 3：实际的工业互联网架构
大部分数据处理是在本地完成的，或者使用边缘服务器分析处理多个传感器数据。网络链接也并不老是经过TCP/IP网络链接，而是使用传统的稳定的工业网络协议，多是工业现场总线、RS-48五、BACNet或其余一些工业标准。一般，边缘服务器将数据汇总处理后上传到上层网络中，而后将这些数据存储在物联网平台或IoT服务器上进行分析和可视化，并在上层为其开发不一样的应用程序。
图4：工厂网络示例
结 论
边缘处理在各类工业物联网应用中将变得很是重要。用于边缘处理的系统/设备必须具备较小的外形和较低的功耗。除此以外，他们能够很是不同。过程工业中的敏感温度测量装置将与智能建筑中的占用检测器不一样，智能建筑自己将与用于实现精确农业的传感器不一样。
不一样领域的边缘设备将由不一样领域的专业公司开发完成，随着边缘设备的激增，工业物联网的架构将和如今广泛存在的架构发生巨大变化，这个过程将会触发大量价值将从云设备制造商向特定领域应用的边缘设备制造商的流动。
本文分享自微信公众号 - 物流IT圈（exiter18）。
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