以云服务与边缘计算技术加速工业物联网应用
工业互联网技术在边缘计算中的应用案例分析
工业互联网技术在边缘计算中的应用案例分析随着工业互联网技术的发展，边缘计算逐渐成为智能制造和工业互联网应用的重要手段。
工业互联网技术与边缘计算相结合能够有效地解决处理海量数据和实时性问题，提升制造企业的智能化水平。
本文将介绍几个典型的工业互联网技术在边缘计算中的应用案例。
一、工业互联网技术在智能工厂中的应用智能工厂是工业互联网技术与边缘计算相结合的典型应用。
它可以通过引入物联网和大数据技术，实现生产全过程的自动化、智能化、数字化和可视化。
以国内某汽车轮毂厂为例，它采用工业云平台和边缘计算技术建立了智能制造系统。
该系统采用精度高、速度快、反应灵敏的高速数据采集设备，将生产场景中感知数据采集点数量从原来的10个提升到150个，实现了对生产全过程的高精度实时监控。
通过数据分析、挖掘和模型预测，实现了对生产过程中的质量、效率等指标的智能控制和提升。
同时，边缘计算技术的引入还提高了数据处理效率和反应速度，避免了数据传输和处理过程中的延迟和故障。
二、工业互联网技术在能源管理中的应用能源管理是工业互联网技术在边缘计算中的另一个重要应用方向。
通过引入物联网和云计算技术，可以实现对能源消耗和效率的实时监测和分析，实现能源消耗的最小化和资源的最优化利用。
以宁波舟山港为例，该港口运用物联网、大数据技术和人工智能技术构建了智能能源管理系统。
该系统可以对能源消耗进行实时监测和分析，实现能源消耗的最小化和资源的最优化利用。
同时，还可以根据各种因素进行预测分析，掌握未来的能耗趋势和规律，为能源供应和调度提供科学依据。
此外，边缘计算技术的引入还可以提高能源数据的处理速度和反应灵敏度，避免了数据延迟和处理问题。
三、工业互联网技术在制造质量控制中的应用工业互联网技术在边缘计算中还可以应用于制造质量控制领域。
利用物联网和大数据技术，实现生产过程中关键质量指标的实时监测和分析，实现质量的可控和可预测。
以一家通信设备制造企业为例，该企业采用物联网和云计算技术构建了智能质量控制系统。
基于工业互联网平台的边云智能协同关键技术研究及应用
基于工业互联网平台的边云智能协同关键技术研究及应用作者：杜春燕姜国强来源：《中国新通信》2024年第13期摘要：工业互联网已成为推动传统产业转型升级、培育发展先进制造业的重要支撑。
边缘计算与云计算通过紧密协同，能更好地满足各种需求场景的匹配，从而放大边缘计算和云计算的应用价值。
边云智能协同成为工业互联网发展新趋势。
工业互联网平台边云智能协同是企业实现智能化的必然途徑和重要驱动力。
通过边缘端和云端的智能交互协作，提高数据的安全性及实时性，实现应用的智能化，降低数字化转型的成本。
助推工业企业快速实现数字化制造、网络化协同，以及智能化转型。
关键词：工业互联网平台；边云协同；边缘计算；云计算一、引言工业互联网已成为推动传统产业转型升级、培育发展先进制造业的重要支撑，边云智能协同成为工业互联网发展新趋势。
边缘计算与云计算需要通过紧密协同，才能更好地满足各种需求场景的匹配，从而放大边缘计算和云计算的应用价值。
目前，边云智能协同面临诸如应用协同、服务协同和资源协同的技术挑战，这些领域的技术尚不成熟，存在明显的不足之处。
基于工业互联网平台的边云智能协同能够支持多种类型的工业数据进行边云交互，具备对边云数据的分级分类存储、计算、处理和分析能力，实现边缘侧数据的实时处理与云端大数据分析的协同，支持多场景工业应用的边云交互，构建工业应用在云端的开发构建与边缘侧的部署实施能力，实现生产现场的质量检测、设备管理、能耗优化等智能化生产应用。
助力工业企业数字化和智能化转型升级[1]。
二、边云智能协同的需求分析及发展现状（一）边云智能协同的需求分析1.工业企业对边云智能协同技术的业务场景解决方案需求迫切工业企业具有众多的业务场景，对时延要求较高，完全云端的控制无法满足需求，如PLC、AGV、无人车等。
边缘端用户的维护能力薄弱，IaaS、PaaS、SaaS及物联网终端需云端运维，工业企业的生产需要各种特定的模型及应用在边缘端快速部署和迭代，单个边缘计算无法承担。
工业物联网的发展趋势
工业物联网的发展趋势随着信息技术的不断发展和应用，工业物联网正在以爆炸性的速度改变着我们的生活和工作方式。
工业物联网是指将传感器、设备、网络和云计算等技术应用于工业领域，实现数据的实时采集、传输和分析，以提高生产效率、降低成本和改善产品质量。
本文将介绍工业物联网的发展趋势，包括技术革新、应用拓展和未来前景等方面。
一、技术革新推动工业物联网发展工业物联网的发展得益于多个技术的突破与进步，以下是几个关键技术的介绍：1.1 5G网络技术5G网络作为下一代移动通信技术，具有更高的带宽、更低的延迟和更多的连接能力，将能够支持大规模的工业物联网应用。
5G网络可以实现设备之间的高速通信，使工业物联网在实时监测、远程操作和数据传输等方面更加高效可靠。
1.2 人工智能（AI）人工智能技术的快速发展也为工业物联网的应用提供了强大支撑。
通过将AI算法嵌入到物联网设备和系统中，可以实现设备的自动控制和智能优化，从而提高生产效率和产品质量。
同时，AI还可以对大量的传感器数据进行分析和挖掘，发现隐含的模式和规律，为企业决策提供科学依据。
1.3 边缘计算边缘计算是一种将计算和数据处理功能从云端移到靠近数据源的边缘设备上的技术。
在工业物联网中，边缘计算可以实现实时响应和智能决策，减少数据传输的延迟和带宽占用。
同时，边缘计算还可以解决网络稳定性和安全性等方面的问题，提高系统的可靠性和稳定性。
二、工业物联网应用的拓展工业物联网的应用范围已经不仅限于传统的制造业，还逐渐涉及到交通、农业、医疗等领域。
以下是几个工业物联网应用的实例：2.1 智能制造工业物联网可以将制造设备、物流系统和供应链网络等连接起来，实现生产过程的智能化和自动化。
通过实时监测和分析生产数据，可以实现生产效率的提高、能源的节约和产品质量的稳定。
同时，智能制造还可以实现柔性生产和个性化定制，满足消费者个性化需求。
2.2 智慧农业工业物联网可以通过传感器网络和无人机等技术监测和控制农田的温湿度、土壤养分和农作物病虫害等因素。
边缘计算技术的GPU加速应用与优化方法
边缘计算技术的GPU加速应用与优化方法边缘计算技术是一种将计算能力移近数据源头的方法，将数据处理和分析推至接近终端设备的边缘节点，从而减少数据传输延迟、降低网络带宽要求，并提高隐私保护。
而GPU加速作为一种强大的并行计算能力，已广泛应用于边缘计算中，以提供更高效的数据处理和分析能力。
本文将重点探讨边缘计算中GPU加速的应用与优化方法。
一、边缘计算中GPU加速的应用案例1. 视频监控与智能安防：边缘节点部署GPU可以实现实时高清视频处理和智能分析。
例如，利用GPU加速的边缘视频监控系统，可以实现智能识别人脸、车牌等重要信息，在检测到异常事件时实时发出警报，提高安防效果。
2. 工业自动化与物联网：借助GPU加速，边缘计算节点可以实时处理大规模传感器数据，提高工业自动化生产过程的效率和质量。
同时，GPU加速还可以用于物联网设备的快速数据分析和决策，从而实现更智能的物联网应用。
3. 自动驾驶与智能交通系统：边缘计算在自动驾驶和智能交通领域具有重要应用前景。
GPU加速可以提高自动驾驶车辆的实时感知与决策能力，大幅提升行驶的安全性和稳定性。
而在智能交通系统中，利用GPU加速可以进行车辆流量监测和交通信号优化，减缓拥堵情况发生。
4. 医疗健康与远程护理：边缘计算结合GPU加速可以实现快速的医学图像处理和分析，从而加快医疗诊断速度与准确性。
同时，边缘计算还可以支持远程护理服务，通过GPU加速的高清视频传输和识别，实现远程健康监测与指导。
二、优化GPU加速在边缘计算中的应用1. 并行计算与任务划分：GPU加速的优势在于其并行计算能力，因此在边缘计算中，合理地划分任务，充分利用GPU的多个计算单元，可以提高计算效率。
根据任务特点和数据规模，将计算任务合理分配至GPU并行处理单元，充分发挥其并行计算能力。
2. 内存优化与数据复用：GPU的内存带宽通常称为其性能瓶颈之一。
在边缘计算应用中，需要对数据进行高效地复用和内存优化，减小数据传输的开销。
边缘计算技术如何提高物联网系统的可扩展性
边缘计算技术如何提高物联网系统的可扩展性随着物联网（IoT）的迅猛发展，越来越多的设备和传感器被连接到互联网上，给传统的云计算模式带来了巨大的挑战。
在传统的云计算模式下，大量的数据需要通过网络传输到远程云服务器进行处理和存储，这样会导致传输延迟过高、网络带宽压力大以及安全风险增加等问题。
为了解决这些问题，边缘计算技术应运而生。
边缘计算是一种分布式计算模式，它将计算、存储和网络资源靠近物联网设备集群的边缘，使得数据可以在设备附近进行本地处理，而不需要通过网络传输到云端。
边缘计算技术可以提高物联网系统的可扩展性，具体体现在以下几个方面：1. 降低网络带宽压力：边缘计算将数据处理和存储的能力移到离数据产生源头更近的位置，可以避免大量的数据通过网络传输到云端，从而减轻网络带宽压力。
这在对于传感器网络等带宽有限的环境下尤为重要，能够提高物联网系统的整体性能和可用性。
2. 缩短响应时间：边缘计算可以将数据处理和决策的能力直接部署在物联网设备附近，使得数据可以实时地在本地进行处理，从而能够极大地缩短响应时间。
这对于实时监测和控制等场景非常重要，可以提高物联网系统的实时性和响应性能。
3. 提高数据隐私和安全性：边缘计算可以在本地对数据进行处理和分析，避免数据通过网络传输到云端，从而可以降低数据泄露和隐私风险。
此外，边缘计算将安全策略应用于物联网设备本身，可以提供更好的设备身份验证、数据加密和访问控制等安全机制，从而提高物联网系统的安全性。
4. 在网络连接不稳定的环境下保持可用性：边缘计算可以在设备附近建立一个边缘节点，使得即使在网络连接不稳定或者网络中断的情况下，设备仍然可以继续进行本地计算和决策。
这对于一些关键应用场景如工业生产线的实时控制非常重要，保证了物联网系统的可用性和稳定性。
5. 提高可扩展性：边缘计算可以根据需要动态地部署和调整边缘节点，从而可以灵活地适应不同规模和负载的物联网系统。
边缘计算的可扩展性使得物联网系统可以在需要的时候快速扩展，从而更好地满足不断增长的物联网设备和应用需求。
边缘计算技术在工业自动化中的实际应用案例分享
边缘计算技术在工业自动化中的实际应用案例分享（开头省略）边缘计算技术在工业自动化中的实际应用案例分享近年来，随着人工智能、物联网和工业互联网的快速发展，边缘计算技术作为一种新兴的计算模式，正在逐渐走进工业自动化领域。
边缘计算将计算资源和数据处理能力靠近数据源头，可以实现实时的数据分析和决策，从而提高工业自动化系统的效率和可靠性。
1. 智能制造中的边缘计算应用在智能制造领域，边缘计算技术发挥了重要作用。
以某汽车制造厂为例，它引入了边缘计算技术来监测生产线上的设备状态，通过实时采集和分析数据，可以提前发现设备故障和异常情况，并进行预警和维修，极大地提高了生产线的稳定性和可靠性。
同时，边缘计算技术还可以为制造过程提供实时的监控和控制，从而优化生产效率和质量。
2. 物联网中的边缘计算应用物联网是边缘计算技术的典型应用场景之一。
以某智能建筑为例，建筑内安装了大量的传感器和设备，通过边缘计算服务器对这些设备进行实时的数据采集和处理，可以实现对建筑物的环境监测、安全监控和能源管理等功能。
例如，当检测到室内温度过高时，边缘计算系统会自动控制空调进行调节，以提供舒适的室内环境；当有异常情况发生时，边缘计算系统会及时发送警报，以保证建筑的安全。
3. 物流行业中的边缘计算应用在物流行业中，边缘计算技术也能够发挥重要作用。
以某物流企业为例，它利用边缘计算技术对货物进行实时的跟踪和监控。
通过安装在货运车辆上的传感器和边缘计算设备，可以对货物的位置、状态和温度等信息进行实时采集和处理。
这样，物流企业可以准确掌握货物的运输情况，以确保货物在整个运输过程中的安全和可追溯性。
4. 能源行业中的边缘计算应用在能源行业中，边缘计算技术可以帮助实现能源的高效利用和管理。
以某电力公司为例，它利用边缘计算技术来监测和控制电力设备的运行状态。
通过采集设备的实时数据并进行分析，边缘计算系统可以帮助电力公司及时发现设备故障和异常情况，以减少停机时间并提高电网的可靠性。
工业互联网中的边缘计算平台建设与应用
工业互联网中的边缘计算平台建设与应用随着信息技术的飞速发展，工业互联网已经成为现代制造业发展的趋势。
而在工业互联网的实践中，边缘计算技术也逐渐成为其中的重要组成部分。
边缘计算平台不仅能为企业提供更快速、可靠的数据处理能力，还能有效地提升生产效率、缩短产品开发周期，实现产业升级和行业转型。
本文将从边缘计算平台的相关概念、建设过程以及应用场景等方面进行探讨。
一、边缘计算平台的相关概念边缘计算是指运算能力和存储能力在物理接近用户的边缘节点进行计算，从而减少数据的传输延迟，提高数据的处理速度和时效性。
边缘计算平台是基于边缘计算技术搭建的硬件和软件环境，主要功能包括数据的采集、传输、存储和计算等。
边缘计算平台可以通过将传感器、物联网设备等设备与计算节点相连接，将数据实时分析和处理，并生成具有实时响应性的数据结果。
二、边缘计算平台的建设过程边缘计算平台的建设需要考虑到硬件与软件两个方面。
在硬件方面，需根据实际需求提供优质的设备和稳定的网络环境，包括网络接入、存储设备、计算节点等。
在软件方面，需要采用专业的开发工具和成熟的技术框架，开发出符合企业实际需求和数据处理要求的边缘计算平台。
1. 硬件环节要搭建一套完整的边缘计算平台，首先需要具备相应的硬件设施。
边缘节点是最核心的硬件设备，它通常采用处理器或单片机作为计算核心，并带有适当的存储和网络接口。
除了边缘节点，还需要实现工业互联网设备的连接，比如传感器、执行器、PLC等，这些设备可以采集现场的工业参数，并将其传输到边缘节点进行数据处理。
同时，在建设边缘计算平台时，还需要给每个节点设置适当的网络接口，以保证节点之间的数据通信。
网络的带宽和延迟问题也需要考虑，因为较高的带宽和较低的延迟有利于提高数据的传输效率和实时性。
此外，还需要考虑边缘计算平台的能耗问题，优化设备的能耗管理策略，以保证系统的高效稳定运行。
2. 软件环节在软件环节方面，通常需要考虑两个方面：平台底层技术和应用软件。
工业互联网的边缘计算技术应用与研究
工业互联网的边缘计算技术应用与研究随着工业互联网在制造业的应用越来越广泛，大量数据的产生和处理成为制造企业面临的一个巨大挑战。
与此同时，虽然计算机技术已经越来越普及，但对于某些制造业者来说，在可操作性、可控性和隐私保护方面，将数据传输到公共云互联网中处理依旧是一个麻烦的问题。
为了解决这些问题，边缘计算技术应运而生，并应用于工业互联网领域中，广泛应用在智能制造、智能设备、智能物流等方面。
一、边缘计算技术的基础理论边缘计算技术又被称为“边缘智能”，是指计算能力被直接集成到计算资源密集型设备或设备的边缘。
在工业互联网中，边缘计算通过缓解传输时延，并对数据进行一定的处理，以满足对实时响应、低延迟和较高吞吐量的需求。
边缘计算技术的基本原理是在智能设备、传感器节点、工作站和云端之间建立桥梁，实现数据的快速交换和平滑协同，为智能制造、智能物流等提供支撑。
边缘计算技术的核心技术包括数据处理、网络通信以及IT安全等多个领域，并且需要充分考虑网络连接的不稳定性、数据的保密性和隐私性等问题。
二、边缘计算技术在工业互联网中的应用1、智能制造智能制造可以通过边缘计算技术实现对数据的流处理、过滤和转换等，从而实现在生产线等场景下实时响应和较低延迟的要求。
边缘计算技术的优势在于，它可以处理数据的一部分并将其存储在本地，从而减少数据处理和分析的运输开销。
这种方法可以提高数据安全性，并减少依赖云端逻辑的风险，扩大了工业互联网的应用场景。
2、智能设备传统工业设备是通过人工监测进行维护和更新的，但这样的方法不仅低效，而且无法有效地检测设备故障。
为了解决这些问题，企业需要采用传感器网络构建工业智能设备，实时监测生产设备的健康状况，并提前预测潜在故障和异常情况。
边缘计算技术可以有效地处理这些初始数据，并将其转换为生产过程中使用的有效信息。
在每台机器上运行的软件可以向系统发出警报，防止设备故障发生，并提高设备的运行效率和产量。
3、智能物流智能物流包括零售、生产和配送等环节，是提高物流效率、降低物流成本的重要手段。
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工业物联网平台的三层架构
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面向工业物联网平台应用四大场景
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企业物联网需求分析
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工业互联网平台爆发式的增长
工业互联网平台成全球竞争焦点
平台竞争日趋激烈，2015以来呈井喷式发展，全球平台数量超过150个
国外市场
跨国资源强化组合 打造/高端/先进平台
造与设计
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优化设计
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WISE-PaaS 2.0部署于公有云
边缘计算架构
边缘计算服务产品
边缘计算设备与其核心能力
基于边缘的多协议转 换与平台接入能力
边缘数据处理与缓存 技术能力
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三大核心能力
边缘计算设备
边缘计算软件Taglink核心功能
灵活
◆ 数据标签化管理 ◆ I/O 固件 ◆ 100+ PLC 驱动 ◆ 附件驱动程序
服务
◆ 协议服务 ◆ Web服务 ◆ 系统服务 ◆ 活动服务 ◆ 远程诊断
◆ IP 白名单 ◆ SSL/SSH ◆ 事件日志 ◆ 用户授权
安全
连接
◆ VPN 客户端 ◆ 无线/广域网连接 ◆ Http/UDP/FTP/SMTP ◆ 主动连接 ◆ IP 路由 ◆ 云端通道 ◆ 存储于转发
Cloud Services
3rd Party SaaS Dashboards Data Analytics Machine Learning MicrosofAPI / Node-RED
Solution Ready Platforms (SRP)
三维度解析物联网平台未来发展方向
M2i
工业互联网平台给企业带来的价值
➢ 设备状态远程管理 ➢ 远程诊断 ➢ 避免非计划停机
➢ 产品销售到服务转型 ➢ 优化售后服务平台
➢ 数据积累，建立模型
➢ 满足客户定制化需求 ➢ 优化资源，提升产能
为产品设计提供支撑
➢ 跨区域、产业协同制 ➢ 提升产品高附加值
Edge Intelligence
Servers (EIS)
Store Traffic Analysis
POS Loss Prevention
Digital Signage
eMenu Board
Queuing System
Q-777
LPR
IoT Sensing Devices
IAQ BEMS
Equipment Monitoring
强化并购、应用开发、技术创新
国内市场
企业基于行业经验 努力构建平台服务能力
航空装备 集团资源整合
工程机械 装备制造经验
轻工家电 家电生产经验
2017工业互联网产业联盟专项白皮书
大数据
边缘计算
工业云平台
2018智能制造标准体系结构
产业生态→五大支撑/四类平台/两类应用
自动化企业发展工业云平台的模式
Hospital
Building
Factory
Robotics
Transportation Fleet
Parking
Equipment Warehouse Cognitive Solutions
IIoT Solutions
Environment
Agriculture
Power & Energy Oil & Gas
Environment Monitoring
Predictive Maintenance
e
eSOP
Asset Tracking
…
3rd Party SRPs
OTA
Edge Intelligence
3rd Party Containe
NB-IoT
Spark AllJoyn IoTivity Docker Swarm
工业物联网发展的两大核心
寻找客户：设备制造商
发展伙伴：软件服务商 （偏IT的SI）
Advantech IoT Solution Architecture
Domain Specific Cloud (SaaS)
Smart City Solutions
Industry 4.0 Solutions
Retail
TLS/DTLS RTOS/mbed
大势不可违~未来的 趋势 …..?
互联
转型
智能
共享 数据
基于物联网推动的产业发展新趋势 Mega Trends of Industries
智慧服务
Smart Services
智慧城市
Smart City
工业4.0
Industry 4.0
全球三大制造业经济体
17% 全球制造业产值
❖ 第二句，工业 PaaS 是核心。
❖ 第一句，数据采 集是基础。
❖ 第三句，工业 APP 是关键
工业互联网平台标准架构
应用创新
知识积累
工
业
安
全
云化服务
泛在连接
基于WISE-PaaS的云平台业务模式
设备运维
工业4.0
能源环境
智能医疗
智能零售
……
Data Platform
Platform for Enabling Cloud Service Providers