Intelligente Fertigung bedeutet die Integration von fortschrittlicher Digitaltechnik und Automatisierungssystemen, wodurch ein intelligentes und effizientes Management des Produktionsprozesses erreicht wird. Herkömmliche industrielle Steuerungen können diesen Anforderungen jedoch nur schwer gerecht werden, so dass ein dringender Bedarf an einer neuen Art von Steuerungen besteht. Edge-Computing-Controller um die Anforderungen der intelligenten Fertigung zu erfüllen. Als wichtige Schnittstelle zwischen Informationstechnologie (IT) und Betriebstechnologie (OT) spielt der Edge-Computing-Controller eine wichtige Rolle bei der Realisierung von Edge-Computing, Datenverarbeitung und Gerätesteuerung.
Edge Computing Controller Architektur
Ein typischer Edge-Computing-Controller besteht in der Regel aus drei Hauptkomponenten: Geräteebene, Edge-Ebene und Cloud-Ebene.
1. Geräteschicht
Die Geräteschicht besteht hauptsächlich aus Sensoren und Controllern, die für folgende Aufgaben zuständig sind direkte Erfassung und Kontrolle Informationen in der physischen Welt. Typische Geräte sind Smartphones, selbstfahrende Autos, Roboter und Fabrikanlagen. Sie erfassen Daten über Sensoren und führen bestimmte Aktionen über Steuerungen aus. Diese Geräte erzeugen eine große Menge an Daten, die zunächst an die Randschicht zur Erstverarbeitung gesendet werden. Funktion:
Datenerfassung: kontinuierliche Überwachung des Gerätestatus oder von Umgebungsvariablen (z. B. Temperatur, Geschwindigkeit, Licht usw.) durch Sensoren.
Ausführungskontrolle: Lösen Sie relevante Vorgänge, wie z. B. Gerätestart/-stopp oder Funktionseinstellung, über den Controller aus.
2. Randschicht
Die Edge-Schicht ist die erste Verteidigungslinie für die Datenverarbeitung. Über Edge-Knoten/Server ist diese Schicht verantwortlich für Echtzeitverarbeitung, Filterung, Rationalisierung und Zwischenspeicherung von Daten aus der Geräteebene, um die Latenzzeit zu verringern und die Reaktionszeit zu verbessern. In einigen Fällen, Randgeräte kann Entscheidungen direkt auf der Grundlage von Algorithmen treffen, ohne dass alle Daten in die Cloud übertragen werden müssen. Funktion:
Datenverarbeitung und Vereinfachung: Komprimiert, filtert und verarbeitet die auf der Geräteebene erzeugten Rohdaten vor, um die Kerndaten zu erhalten.
Datenpufferung und Zwischenspeicherung: Reagiert auf plötzlichen Datenverkehr und verhindert Engpässe in der Cloud aufgrund von Datenüberlastung.
Reaktion der Kontrolle: Treffen Sie sofortige Entscheidungen vor Ort, insbesondere für Anwendungsszenarien mit hohen Anforderungen an geringe Latenzzeiten, wie z. B. autonomes Fahren und industrielle Steuerung.
Virtualisierung: Virtuelle Maschinen oder Container können auf der Edge-Ebene ausgeführt werden, um eine einheitliche Verwaltung und Steuerung mehrerer Geräte zu ermöglichen.
3. Wolkenschicht
Die Cloud-Schicht ist die oberste Schicht der gesamten Architektur und wird hauptsächlich für die Verarbeitung großer Datenmengen und die Datenlagerung verwendet. Cloud-Server erhalten vereinfachte und verarbeitete Daten von der Edge-Schicht und nutzen dann leistungsfähigere Rechenressourcen für tiefere Datenanalyse, Modellschulung und Speicherverwaltung. Die Cloud ist auch für die langfristige Speicherung globaler Daten und die Berechnung komplexer Aufgaben wie das Training und die Optimierung von KI-Modellen zuständig. Funktion:
Verarbeitung großer Datenmengen: Cloud-Server sind in der Lage, große Datenmengen von mehreren Edge-Knoten zu verarbeiten und komplexe Operationen und Analysen durchzuführen.
Data Warehouse: speichert riesige Datenmengen und bietet Abfrage- und Analysefunktionen für historische Daten.
Globale Zusammenschaltung: verbindet Edge-Server auf der ganzen Welt über das Internet, um Zusammenarbeit und Datenaustausch auf globaler Ebene zu ermöglichen.
Schlüsseltechnologien für Edge-Computing-Steuerungen
Industrielles Internet der Dinge (IIoT)
Das industrielle Internet der Dinge (IIoT) ist eine Anwendung des Internets der Dinge (IoT) im industriellen Bereich und bildet den Kern der IoRT. Das IIoT ermöglicht die nahtlose Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Robotern, Sensoren und anderen Geräten und schafft damit die Grundlage für Automatisierung und Intelligenz. Sensoren wie Temperatur, Druck, Näherung, Bewegung und Kraft/Drehmoment spielen eine wichtige Rolle bei der Überwachung von Fertigungsanlagen und -prozessen und liefern wertvolle Erkenntnisse über die betriebliche Effizienz, die vorausschauende Wartung und die Produktqualität.
1. Internet der Dinge am Rande der Gesellschaft
IoT am Rande unterstützt Entscheidungsfindung in Echtzeit, Verringerung der Latenzzeit, Erhöhung der Bandbreiteneffizienz und verbessert die allgemeine Zuverlässigkeit. Edge Computing sorgt für eine unterbrechungsfreie Produktion und minimiert Störungen, selbst wenn die Netzanbindung unterbrochen oder eingeschränkt ist. Es verbessert auch den Datenschutz und die Sicherheit, da sensible Daten lokal verarbeitet werden können.
2. Speicherprogrammierbare Steuerung (SPS)
PLCs fungieren als Automatisierungskoordinatoren PLCs liefern Echtzeitdaten, die den Entscheidungsträgern wertvolle Informationen für die proaktive Wartung und die Optimierung der Ressourcenzuweisung liefern. Sie spielen eine Schlüsselrolle beim nahtlosen Datenaustausch und bei der Kommunikation zwischen Geräten und rationalisieren und synchronisieren die Produktionsabläufe.
3. Sensoren
Sensoren sind die "Augen" und "Ohren" des IoT , die es Robotern ermöglichen, mit ihrer Umgebung zu interagieren und sie zu verstehen. Temperatur-, Druck-, Näherungs-, Bewegungs- und Kraft-/Drehmomentsensoren spielen eine wichtige Rolle bei der Überwachung von Fertigungsanlagen und -prozessen und liefern wertvolle Informationen über die betriebliche Effizienz, die vorausschauende Wartung und die Produktqualität.
4. Generative künstliche Intelligenz
Generative künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die vorhandene Daten und Muster nutzen kann, um neuartige Designs, Lösungen und Optimierungsstrategien zu entwickeln, die das Roboterdesign revolutionieren und Roboterbewegungen und Fertigungsprozesse automatisieren können.
5. Integration mit ERP-Systemen
Die Integration von IoRT mit Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen bietet einen ganzheitlichen Ansatz für das Fertigungsmanagement, wobei das ERP-System als die zentrale Drehscheibe für Ressourcenplanung, Bestandsmanagement und Produktionsplanung. Durch die Verbindung von IoRT-Daten mit ERP-Systemen erhalten Hersteller Einblicke in die Produktion in Echtzeit, eine optimierte Bestandsverwaltung, eine verbesserte vorausschauende Wartung, eine nahtlose Produktionsplanung sowie Vorteile bei der Qualitätskontrolle und der Einhaltung von Vorschriften.
6. Mensch-Maschine-Interaktion (HMI) und Benutzererfahrung (UX)
HMI und UX spielen eine Schlüsselrolle bei der Maximierung des Potenzials des IoT. Intuitive und benutzerfreundliche Schnittstellen ermöglichen eine nahtlose Interaktion zwischen Bedienern und Robotersystemen, erhöhen die Produktivität, verkürzen die Lernkurve und verbessern die allgemeine Benutzererfahrung.
Schlussfolgerung
Als zentrale Schnittstelle zwischen IT und OT spielt der Edge-Computing-Controller eine wichtige Rolle bei der Realisierung von Edge-Computing, Datenverarbeitung und Gerätesteuerung. Durch seine mehrschichtige Architektur ist er skalierbar und wiederverwendbar und kann für viele Arten von Anwendungen zur Steuerung von Industrieanlagen eingesetzt werden. Die Konvergenz von Schlüsseltechnologien wie kollaborative Robotik, Computer Vision und künstliche Intelligenz, industrielles IoT, Edge IoT, SPS, Sensoren, Datenanalyse und generative KI verleiht dem Edge-Computing-Controller leistungsstarke Funktionen. Gleichzeitig erhöhen die Integration mit ERP-Systemen und die Optimierung von HMI und UX den Anwendungswert von Edge-Computing-Steuerungen in der intelligenten Fertigung weiter. Mit der kontinuierlichen Entwicklung der Technologie werden Edge-Computing-Steuerungen in Zukunft eine immer wichtigere Rolle im Bereich der industriellen Automatisierung und intelligenten Fertigung spielen.