理论教育 如何利用边缘设备预测工业机械故障?

如何利用边缘设备预测工业机械故障?

时间:2023-06-09 理论教育 版权反馈
【摘要】:GE Predix在云端具有功能受限定的版本,可以在工业机械设置的边缘设备上运行。GE将边缘设备的类型分为四种。科迪什向客户推荐的是云计算与边缘设备合作的方式。在边缘设备上,使用现行数据与预测模型进行结果对照并预测故障的发生。由于工业机械是在客户企业的所在地进行使用的,这也可以看作是一种边缘设备。

如何利用边缘设备预测工业机械故障?

GE Predix在云端具有功能受限定的版本(Subset),可以在工业机械设置的边缘设备上运行。GE数字的CTO科迪什这样说明边缘设备的意义:“在实际工业机械的应用场景中,有不能使用云计算服务的地方,也有使用云计算时延迟过长以至于不能使用的情形。为了满足这种需求,我们准备了边缘设备。”

工业机械的应用环境中有很多不得不使用边缘设备的场景。有的工业机械使用寿命长,需要运行数十年。如果要将之前没有考虑过联网的旧的工业机械用Predix进行连接的话,就需要建立工业机械与Predix的连接桥梁,数据传送不可或缺。

GE将边缘设备的类型分为四种。第一种是最简单的,它是直接安装在工业机械周边的传感器集线器(Sensor Hub)。它按顺序向云平台传输传感器数据。

第二种是被称为“Machine Controller(控制器)”或者“Mobile Device(移动设备)”的设备。它是将工业机械的传感器数据暂时存储在设备上,数据清洗完成后将整理好的数据传送到云平台上。

第三种是更复杂的,被称为“Predix Machine”的设备。这是Hewlett Packard Enterprise和戴尔等GE的合作伙伴为GE开发的小型服务器,Predix云计算的功能限定版本可以在上面运行。(www.daowen.com)

第四种是最大型的“Appliance”(特定功能的计算机)。可以将它理解为On-Premise版的Pedix。它的硬件是全套的PC服务器,可以在客户企业数据中心的本地部署上基本实现与Predix云计算相同的功能。

科迪什向客户推荐的是云计算与边缘设备合作的方式。比如,在预测工业机械故障的时候,在云计算上,使用基于过去运行数据制作的机器学习模型进行预测。在边缘设备上,使用现行数据与预测模型进行结果对照并预测故障的发生。在边缘设备上进行故障预测,不仅可以缩短预测时间,即便是通信被切断时也可以进行故障预测。而机器学习的处理需要使用大量计算机的计算能力,云计算是比较合适的。

GE也同时销售Predix的安全产品。2014年,GE收购了加拿大的网络安全公司Wurldtech。Wurldtech开发了IoT安全产品OpShield。它可以分析连接工业设备网络流通的数据,预防针对工业机械的网络攻击。由于工业机械是在客户企业的所在地进行使用的,这也可以看作是一种边缘设备。

Wurldtech公司的汤姆·李说:“在工业机械领域,每个机器制造商,每个机械产品使用完全不同的通信协议和控制命令(Control Command)。我们产品的特征是解析这些协议和指令,并防止对工业机械进行的网络攻击。”

免责声明:以上内容源自网络,版权归原作者所有,如有侵犯您的原创版权请告知,我们将尽快删除相关内容。

我要反馈