Основни изводи
Кратък отговор: Edge и облачните изчисления отговарят на един въпрос: къде се обработват данните от вашето производство?
Edge изчисленията го правят локално, на или непосредствено до машината, за най-ниска латентност и за да продължат да работят дори когато мрежата е отпаднала.
Облачните изчисления го правят централно, където практически неограничени ресурси могат да изпълняват тежки анализи за много машини и обекти, достъпни от всяка точка. Всяко има ясни силни страни и повечето реални архитектури ги съчетават: edge за бърз локален отговор, облак за мащаб.
За слоя данни по‑долу вижте data historian vs data lake.
Edge изчисленията обработват данни локално, на самата машина, на близък шлюз или на хардуер на производствения под, вместо първо да ги изпращат до отдалечен център за данни. Основните им предимства са латентността и устойчивостта.
Латентност: когато решение трябва да се вземе в милисекунди (контролна верига, защитно заключване, аларма в реално време), няма време за пътуване до облака и обратно, затова обработката трябва да е локална.
Устойчивост: edge продължава да работи когато интернет връзката прекъсне, което на производствен под не е рядко събитие.
Edge означава извършване на времево‑критична и чувствителна към свързаност работа близо до мястото, където се генерират данните, така че производствената линия да продължи да работи и да реагира независимо от мрежовите условия.
Облачните изчисления обработват и съхраняват данни централно, в големи центрове за данни с практически неограничени изчислителни и съхранителни ресурси при поискване. Техните силни страни са мащабът и обхватът.
Мащаб: тежки анализи, модели за машинно обучение и агрегиране през хиляди машини и множество обекти изискват много повече ресурси, отколкото е практично да се поставят на производствения под; облакът ги предоставя еластично.
Обхват: данните в облака са достъпни отвсякъде, така че мениджърът може да види представянето на всеки обект на едно място, а анализите могат да откриват модели по цялото предприятие.
Облакът е за големите, изчислително интензивни и мултиобектни задачи, които печелят от централизация, като се приема латентността и зависимостта от свързаността, свързани с изпращането на данни за обработка.
Компромисът е локално и бързо срещу централно и мощно. Edge ви дава ниска латентност и устойчивост при загуба на свързаност, но с ограничени изчислителни ресурси и с поглед само върху локалната машина или линия.
Облакът предоставя огромни изчислителни и съхранителни ресурси и видимост между обектите, но въвежда латентност и зависи от наличието на мрежа.
Други фактори също влияят: обем на данните (поточното предаване на всичко към облака може да е скъпо, затова edge често филтрира и обобщава първо), изисквания за сигурност и местоположение на данните, както и модели на разходите.
Критично е, че тези силни страни са допълващи се, а не противоречиви, затова въпросът обикновено не е edge или облак, а как да се раздели работата между тях.
Линия за опаковане илюстрира разделението.
На edge нивото локалната обработка поема времево‑критичната и чувствителна към свързаност работа: откриване на задръстване и спиране на машината в милисекунди, броене на продукцията, улавяне на събития за престой и изчисляване на текущото OEE на линията на локален шлюз, всичко това трябва да продължи да работи, дори ако интернетът на завода прекъсне.
Този edge слой след това изпраща обобщени данни към облака, където се извършва изчислително интензивната, крос‑сечаща работа: агрегиране на OEE за всичките дванадесет линии и трите завода, извършване на анализи на тенденциите и прогнозни модели върху месеци история и представяне на един табло, което директорът на операциите може да отвори от всяка точка.
Edge поддържа линията отзивчива и устойчива; облакът осигурява мащаб и предприятиен преглед. Нито едното само по себе си не би удовлетворило и двете нужди.
Наклонете се към edge за всичко в реално време или критично за безопасността (контрол, защитни заключвания, незабавни аларми), където свързаността е ненадеждна или обемът на данните е твърде голям, за да се изпраща всичко нагоре икономически.
Наклонете се към облака за тежки анализи и машинно обучение, дългосрочно съхранение и агрегиране и сравняване между машини, линии и обекти.
На практика отговорът е хибридна архитектура: поставете бързата, устойчива, локална работа в edge и мащабируемата, аналитична, агрегираща работа в облака, като edge филтрира и обобщава това, което изпраща нагоре.
Дизайнерският въпрос не е кое да изберете, а коя работна задача къде принадлежи, съобразявайки всяка задача с нейния набор от изисквания за латентност, устойчивост и изчислителни ресурси.
И двата слоя могат да захранват OEE, а най‑добрата архитектура използва всеки от тях за това, в което е добър.
Edge изчисленията са идеални за улавяне на сигналите от машините в реално време, събитията за престой и броя, от които се изгражда OEE, както и за изчисляване на текущо OEE локално, така че производственият под да продължи да го вижда дори при прекъсване на свързаността.
Облакът е идеален за агрегиране на това OEE между линии и обекти, за извършване на анализи на тенденции и прогнозиране и за предоставяне на ръководството на единна междузаводска перспектива.
Връзката със шестте големи загуби е същата и в двата случая, променя се само къде се обработват данните. Надеждното улавяне на edge заедно с мащабируемото агрегиране в облака е често срещан и ефективен модел за OEE.
Fabrico е създаден точно за тази хибридна реалност.
Той улавя състоянието на машината в реално време и престои на edge, така че текущото OEE да продължи да работи близо до пода, и агрегира и анализира данни от линии и обекти централно, за да осигури на ръководството общ преглед.
Не е нужно да избирате между локална устойчивост и аналитика в предприятен мащаб, архитектурата е проектирана да доставя и двете. Запазете демо, за да видите OEE от edge до облак в действителност.
Edge изчисленията обработват данни локално, на или близо до машината, за ниска латентност и устойчивост. Облачните изчисления обработват и съхраняват данни централно за мащаб, тежки анализи и достъп отвсякъде. Edge е локално и бързо; облакът е централно и мощно.
Използвайте edge за работа в реално време или критична за безопасността (контрол, защитни заключвания, незабавни аларми), където свързаността е ненадеждна или обемът на данните е твърде голям, за да се изпраща всичко нагоре икономически. Тези задачи не могат да търпят латентността или зависимостта от мрежата, присъщи на облака.
Използвайте облака за тежки анализи и машинно обучение, дългосрочно съхранение и агрегиране и сравняване на данни между машини, линии и обекти. Почти неограничените изчислителни ресурси и централният достъп на облака са подходящи за работа в голям мащаб и с множество обекти.
Обикновено и двете. Повечето производствени архитектури са хибридни: edge поема бързата, устойчива, локална работа и филтрира данните, докато облакът поема мащабируемата аналитика и агрегиране между обектите. Дизайнерският въпрос е коя работна задача къде принадлежи.
Edge е идеален за улавяне на сигнали в реално време и изчисляване на текущо OEE локално, така че производственият под да продължи да го вижда дори при прекъсване на свързаността. Облакът е идеален за агрегиране на OEE между обекти и извършване на анализи на тенденции и прогнозиране. Хибрид от двете е често срещан модел за OEE.
Вход
Блог
