В фокусе
Читать
ГлавнаяРубрикиИУС для промышленных предприятий и инфраструктурных объектовУмный завод: что может делать пограничный интеллект?
26.06.2019

Умный завод: что может делать пограничный интеллект?

Норберт Хаузер, Контрон

На промышленных предприятиях в быстрых процессах принятия решений важна каждая секунда. Однако оценка, анализ и передача всё большего количества данных в облако и его возвращение в исходную точку часто занимает слишком много времени. Поэтому современные концепции умного предприятия (smart factory) предусматривают в дополнение к облаку пограничные (edge) и туманные (fog) вычисления. Но как именно это работает?

Общедоступное облачное решение требует постоянного подключения к интернету и высокой пропускной способности сетевых коммуникаций. Этот недостаток имеет даже частное облако в вашем собственном центре обработки данных. Поэтому современные облачные концепции, особенно когда речь идёт об управлении станками, предусматривают не транспортировку всех данных в удалённое облако и их там обработку с последующей передачей определённых параметров. Вместо этого данные должны обрабатываться в том месте, где они нужны, и только позже – и не в полном объёме – передаваться в облако. На краю сети, то есть на отрезке перехода к станкам используются так называемые пограничные компьютеры. Теперь у них так много вычислительной мощи мощности и памяти, что их смело можно использовать для быстрой стандартизированной оценки машинного потока данных.

Умная граница сети – значит близко к технологическому процессу

Вычислительные возможности компьютерной сети от её края до облака масштабируемы, что позволяет точно адаптировать задачи отдельных технологических процессов к конкретным обстоятельствам. На первом этапе задачи обучаются на высокопроизводительных серверах, которые, как и прежде, могут выполняться без привязки к временным рамкам. После этого обученная модель может быть по запросу немедленно применена в реальном технологическом процессе – близко к процессу и на границе компьютерной сети. В будущем как можно большее количество необработанных данных, поступающих от датчиков и станков, должно обрабатываться на так называемой «интеллектуальной периферии» (Edge Computing), а не в облаке, поскольку таким образом данные могут быть отфильтрованы, обработаны и проанализированы на основе обученных моделей, близких к точке их происхождения и до перехода в компьютерную сеть. Это гарантирует быструю и эффективную работу контура управления технологическим процессом. Требуемая масштабируемость достигается за счёт новых технологий, таких как «контейнеризация» сложных функций или создание цифровых двойников. При этом можно создавать и так называемые «программно-определяемые машины», когда возможен даже аутсорсинг мощных инструментов, таких как Edge Analytics, искусственный интеллект (AI) или машинное обучение (Machine Learning).

Управление архитектурами Industry 4.0 – что важно для решений, связанных с пограничными вычислениями

Гибкость, требуемая для пограничных вычислений, достигается за счёт встроенных компьтерных решений, основанных на глобально стандартизированных спецификациях SMARC 2.0 (Smart Mobility Architecture) и конструктиве COM Express. Примером экономичного решения для управления архитектурой Industry 4.0, с гарантированным откликом и качеством обслуживания, служит модуль Kontron SMARC-sAL28 с поддержкой до пяти портов TSN 1Gb Ethernet. Везде, где требуется локальное создание частного облака, используются промышленные серверы. Затем все они подключаются к периферийным устройствам, или к так называемым «туманным» компьютерам с более высокой вычислительной мощью, и хранят собранные данные в этом локальном облаке. Они также выполняют высокоуровневые задачи резервного копирования или подготовки данных для общедоступного облака. Для решения этих задач требуются промышленные компьютерные платформы с высокой степенью модульности и гибкими возможностями хранения данных на базе новейших процессоров Intel Core и серверного класса Intel Xeon. Например, компактный встраиваемый сервер ZINC-CUBE-SKD и семейство KISS от Kontron были специально разработаны для приложений с интенсивной вычислительной нагрузкой, таких как AI или машинное обучение. При использовании пограничных компьютеров важна также возможность подключения различных датчиков или станков с ЧПУ, чтобы получать от них информацию, необходимую для современных приложений, связанных с анализом данных и оптимизацией технологических процессов. В серии Kontron KBox предусмотрен огромный спектр пограничных и туманных компьютеров, которые идеально подходят в качестве шлюзов к различным промышленным средам через классические промышленные шины (fieldbus) или интерфейсы с синхронизируемыми по времени сетями (TSN).

Такое расширение сетевых возможностей ставит перед системными интеграторами новые задачи

Описанное расширение сети промышленных компьютерных систем естественным образом ставит перед системными интеграторами новые задачи. Для этой цели в компании S&T Technologies разработана программная платформа IoT SUSiEtec, которая работает в качестве «клея» для безопасного подключения устройств друг к другу и к облаку. Платформа SUSiEtec объединяет инфраструктуру интернета вещей (IoT) –-от датчика или исполнительного устройства через пограничный компьютер и встроенное облако к частному или публичному облаку как элементам пазла – и совмещает их в полный пакет. Кроме того, SUSiEtec позволяет интегрировать технологию машинного обучения, создавая возможность системе предлагать свои собственные решения на основе доступных данных – а не это ли мы называем искусственным интеллектом (AI) ????!

Поддерживая открытые стандарты, такие как OPC UA и TSN, платформа может решить проблемы интерфейса даже в среднесрочной перспективе. C помощью компонентов TPM 2.0 и специальных технологий безопасности платы, шлюзы, модули и системы приложений IoT должны быть защищены от пиратства, обратного проектирования и несанкционированных изменений. В дополнение к микросхемам TPM, в продуктах Kontron для пограничных применений (Edge-продукты) реализована технология CodeMeter от компании Wibu-Systems. Защищённое таким образом «Доверенное Оборудование» (Trusted Hardware)позволяет реализовать стандартные технологии, например Secure Boot (безопасная загрузка), с защищёнными операционными системами.

SUSiEtec легко работает с Microsoft IoT-Edge, что позволяет использовать Microsoft Azure в качестве общедоступного облачного решения и, таким образом, значительно ускоряет время отклика в процессах. Службы Microsoft Azure-IoT edge обеспечивают бесперебойную масштабируемость вычислительной мощности между вычислительными ресурсами «интеллектуальной границы» (Intelligent Edge), встроенного облака (Embedded Cloud), локального центра обработки данных (On-Premise Data Center) или общедоступного облака (Public Cloud). Технически всё это контейнеры, которые отображают функции программного обеспечения, а затем могут перемещаться между облачными и пограничными устройствами. Это позволяет принимать гибкие решения (в зависимости от желаемого уровня безопасности и производительности) в отношении того, где следует разместить подготовку данных и их анализ.

Технологии интеллектуального пограничья (Intelligent Edge) открывают новые бизнес-модели

Область задач для пограничных компьютеров постоянно расширяется за счёт новых технологий аппаратного и программного обеспечения, а также технологий подключения к сетям. В дальнейшем машинные элементы будут реализованы в программном обеспечении с полным набором функций. Затем с помощью программного обеспечения будет активирован полезный набор функций, в зависимости от типа и лицензии – и, конечно же, это приведёт к совершенно новым, захватывающим бизнес-моделям! Сбор данных, их интеллектуальная обработка, эффективная оптимизация процессов и доступность информационных платформ более высокого уровня: для современных умных заводов гибридные облачные архитектуры, состоящие из собственной локальной архитектуры с пограничными (edge) и туманными (fog) компьютерами, а также использование общедоступного облака часто являются идеальным сочетанием.

А как у вас? Ваши пограничные компьютеры уже выполняют облачные задачи? Ждём ваших откликов!

Источник.

Версия для печати166 просмотров.
Оцените статью по: