Unità di elaborazione locale per la tecnologia di controllo intelligente - Controllore Edge Computing

La produzione intelligente è l'integrazione di tecnologia digitale avanzata e sistema di automazione, realizzando così una gestione intelligente ed efficiente del processo produttivo. Tuttavia, i controllori industriali tradizionali difficilmente riescono a soddisfare queste esigenze, per cui è urgente la necessità di un nuovo tipo di controllore. controllore di edge computing per soddisfare i requisiti della produzione intelligente. In quanto interfaccia chiave tra tecnologia informatica (IT) e tecnologia operativa (OT), il controller di edge computing svolge un ruolo importante nella realizzazione dell'edge computing, dell'elaborazione dei dati e del controllo dei dispositivi.

Architettura del controllore di Edge Computing

Un tipico controller di edge computing è solitamente costituito da tre componenti principali: livello dispositivo, livello edge e livello cloud.

Un tipico controller di edge computing è solitamente costituito da tre componenti principali: livello dispositivo, livello edge e livello cloud.

1. Livello del dispositivo

Il Device Layer è costituito principalmente da sensori e controllori che sono responsabili di raccogliere e controllare direttamente informazioni nel mondo fisico. I dispositivi tipici sono gli smartphone, le auto a guida autonoma, i robot e le attrezzature di fabbrica. Acquisiscono dati attraverso i sensori ed eseguono azioni specifiche attraverso i controllori. Questi dispositivi generano una grande quantità di dati che vengono inviati al livello edge per l'elaborazione iniziale. Funzione:

Acquisizione dei dati: monitoraggio continuo dello stato del dispositivo o delle variabili ambientali (ad esempio, temperatura, velocità, luce, ecc.) tramite sensori.

Controllo dell'esecuzione: Attivare le operazioni pertinenti, come l'avvio/arresto del dispositivo o la regolazione delle funzioni, attraverso il controller.

2. Strato dei bordi

Il livello Edge è la prima linea di difesa per l'elaborazione dei dati. Attraverso i nodi/server edge, questo livello è responsabile di elaborazione in tempo reale, filtraggio, razionalizzazione e caching dei dati dal livello del dispositivo per ridurre la latenza e migliorare i tempi di risposta. In alcuni casi, dispositivi edge possono prendere decisioni direttamente basate su algoritmi senza dover trasmettere tutti i dati al cloud. Funzione:

Elaborazione e semplificazione dei daticomprime, filtra e preelabora i dati grezzi generati a livello di dispositivo per preservare i dati fondamentali.

Buffering e caching dei dati: Risponde al traffico improvviso di dati e previene i colli di bottiglia nel cloud dovuti al sovraccarico di dati.

Risposta di controllo: Prendere decisioni istantanee a livello locale, soprattutto per gli scenari applicativi con elevati requisiti di bassa latenza, come la guida autonoma e il controllo industriale.

Virtualizzazione: È possibile eseguire macchine virtuali o container nel livello edge per la gestione e il controllo unificati di più dispositivi.

3. Strato cloud

Il livello cloud è il livello superiore dell'intera architettura ed è utilizzato principalmente per l'elaborazione dei big data e il data warehousing. I server cloud ricevono i dati semplificati ed elaborati dal livello edge e poi utilizzano risorse di calcolo più potenti per l'elaborazione di dati più profondi. analisi dei dati, formazione dei modelli e gestione dell'archiviazione. Il cloud è anche responsabile dell'archiviazione a lungo termine dei dati globali e dell'elaborazione di compiti complessi, come l'addestramento e l'ottimizzazione dei modelli di intelligenza artificiale. Funzione:

Elaborazione dei big data: I server cloud sono in grado di elaborare grandi quantità di dati da più nodi edge e di eseguire operazioni e analisi complesse.

Magazzino dati: memorizza enormi quantità di dati e fornisce funzioni di interrogazione e analisi dei dati storici.

Interconnessione globale: collega gli edge server di tutto il mondo via Internet per realizzare la collaborazione e la condivisione dei dati su scala globale.

Tecnologie chiave per i controllori di edge computing

Internet industriale degli oggetti (IIoT)

L'Industrial Internet of Things (IIoT) è un'applicazione dell'Internet of Things (IoT) in ambito industriale ed è il fulcro di IoRT. L'IIoT consente la comunicazione e la collaborazione senza soluzione di continuità tra robot, sensori e altri dispositivi, ponendo le basi per la creazione di un sistema di controllo e di gestione delle risorse. automazione e intelligenza. I sensori di temperatura, pressione, prossimità, movimento e forza/coppia svolgono un ruolo fondamentale nel monitoraggio delle apparecchiature e dei processi di produzione, fornendo preziose informazioni sull'efficienza operativa, sulla manutenzione predittiva e sulla qualità dei prodotti.

1. Internet degli oggetti ai bordi

L'IoT ai confini supporta processo decisionale in tempo reale, riduzione della latenza, aumento dell'efficienza della larghezza di banda e migliora l'affidabilità complessiva. L'edge computing garantisce una produzione ininterrotta e riduce al minimo le interruzioni, anche quando la connettività di rete è intermittente o limitata. Inoltre, migliora la privacy e la sicurezza dei dati perché i dati sensibili possono essere elaborati localmente.

Internet degli oggetti ai confini

2. Controllore logico programmabile (PLC)

I PLC agiscono come coordinatori dell'automazione I PLC forniscono dati in tempo reale che forniscono ai decisori informazioni preziose per eseguire una manutenzione proattiva e ottimizzare l'allocazione delle risorse. I PLC forniscono dati in tempo reale che forniscono ai decisori informazioni preziose per eseguire una manutenzione proattiva e ottimizzare l'allocazione delle risorse.

3. I sensori

I sensori sono il "occhi" e "orecchie" dell'IoT , che consentono ai robot di interagire con l'ambiente circostante e di comprenderlo. I sensori di temperatura, pressione, prossimità, movimento e forza/coppia svolgono un ruolo fondamentale nel monitoraggio delle apparecchiature e dei processi di produzione, fornendo informazioni preziose sull'efficienza operativa, sulla manutenzione predittiva e sulla qualità dei prodotti.

4. Intelligenza artificiale generativa

L'intelligenza artificiale generativa è una tecnologia in grado di sfruttare i dati e i modelli esistenti per creare progetti, soluzioni e strategie di ottimizzazione inedite che possono rivoluzionare la progettazione dei robot e automatizzarne i movimenti e i processi produttivi.

5. Integrazione con i sistemi ERP

L'integrazione dell'IoRT con i sistemi di Enterprise Resource Planning (ERP) fornisce un approccio olistico alla gestione della produzione, con il sistema ERP che agisce da l'hub centrale per la pianificazione delle risorse, la gestione delle scorte e la programmazione della produzione. Collegando i dati IoRT ai sistemi ERP, i produttori possono ottenere informazioni sulla produzione in tempo reale, una gestione ottimizzata delle scorte, una manutenzione predittiva migliorata, una pianificazione della produzione senza soluzione di continuità e vantaggi in termini di controllo qualità e conformità.

6. Interazione uomo-macchina (HMI) e esperienza utente (UX)

HMI e UX giocano un ruolo fondamentale nel massimizzare il potenziale dell'IoT. Interfacce intuitive e di facile utilizzo consentono un'interazione perfetta tra operatori e sistemi robotici, aumentando la produttività e riducendo la curva di apprendimento, migliorando l'esperienza complessiva dell'utente.

Conclusione

Come interfaccia chiave tra IT e OT, il controller di edge computing svolge un ruolo importante nella realizzazione dell'edge computing, dell'elaborazione dei dati e del controllo dei dispositivi. La sua architettura a strati lo rende scalabile e riutilizzabile e può essere applicato a molti tipi di applicazioni di controllo delle apparecchiature industriali. La convergenza di tecnologie chiave come la robotica collaborativa, la computer vision e l'intelligenza artificiale, l'IoT industriale, l'edge IoT, il PLC, i sensori, l'analisi dei dati e l'IA generativa conferisce al controller di edge computing potenti funzionalità. Allo stesso tempo, l'integrazione con il sistema ERP e l'ottimizzazione di HMI e UX aumentano ulteriormente il valore applicativo del controllore edge computing nella produzione intelligente. In futuro, con il continuo sviluppo della tecnologia, il controllore edge computing svolgerà un ruolo sempre più importante nel campo dell'automazione industriale e della produzione intelligente.

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