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“逆向”物联网助力数据处理

导读: 工业物联网不只是从工厂输出数据,同时也能将数据输入给工厂,形成逆向数据循环。

         工厂数据处理能力涉及到两个用例:流程改进和流程灵活性。

  首先看流程改进,在完成数据收集、分析和决策后,最后步骤就是采取行动,需要将数据输入到制造环境以改进流程。

  由于改进意味着改变,问题是:是什么需要改变?答案就是:灵活性。制造机器需要灵活和模块化。对生产过程进行调整才能更容易实施。

  举个例子来说,一个饮料制造商。在进行数据分析后,该饮料制造商识别到其生产过程中一个前所未知的瓶颈。解决方案涉及到对配方中的步骤顺序稍做重新排列。如果可以对机器进行快速地重新配置,以处理调整那样会很方便,然而,如果步骤调整很复杂的话,那么做出此番调整,投资回报率(ROI)就会大打折扣。

  机器灵活性还包括其连接网络的灵活性。网络灵活性表现在多方面,比如网络的灵活性。网络应该支持任何拓扑结构,如线型、星型、树型、环型和无线。还应该支持开放性和网络工具,表示不仅仅要创建一个机器自动化网络,而且还要创造一个标准网络设备都可以连接的网络,即开放式电缆,这样就可以通过设备的集成Web服务器访问非循环数据。

  第二个用例涉及到过程灵活性。围绕工业物联网讨论的一个重要议题就是网络本身。随着电子商务行业跨越1.5万亿美元大关,人们变得越来越习惯于在网上做生意。这就是将数据输入到生产环境的一个很好的例子。

  工业4.0的一个目标是要实现生产一件东西和生产1000件东西效率相同。为了实现模块化生产,可编程逻辑控制器需要尽可能快地检测到新设备或部件。通过Profinet,快速启动功能可在500毫秒之内识别站点,实现过程灵活性最大化。

  为了进一步了解将数据输入生产环境的重要性,让我们来看看汽车制造商的例子,类似于饮料装瓶,假设这家制造商分析大数据发现他们的生产线即便在没有启动生产的时候,仍然在消耗能量。尽管只是和流程本身松耦合,但是如果能够将此数据信息输入到系统,就能减少一定时期内的电费消耗。通过ProfiEnergy,网络可让机器人像手提电脑一样进入休眠模式。当生产恢复,生产线部分再次开始运行。

  通过这些场景案例,可以清晰的看到IIoT不只是从工厂输出数据,同时也能将数据输入给工厂,是一个循环。无论此用例是改进、灵活性还是节能性、灵活性都必不可少,机器模块化和网络适应性相耦合关联。(文/Tina译)
 

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