物联网和工业4.0的正确数据策略

2019-12-25 16:16:35 15

物联网是一个通过互联网连接在一起的设备系统,这种系统强大的关键在于其共享和交换数据的能力,就像小型系统的架构一样,它们以最深刻的方式协同工作,并远远超出了其各自的能力。

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人类对工业4.0的期望

第一次工业革命是从蒸汽机开始的,后来它让位于由电力驱动的大规模生产,而计算机设备的出现带来了第三次革命。

我们已经处于第四次工业革命之中。可以利用数据捕获、分析和演化的智能自主系统将永远改变生产和制造业,而这正是工业4.0的精髓所在。

期望看到最少人力参与的智能工厂,供应链将采用互联系统来评估不可预见的情况,并以最佳方式实时响应。此外,自主且价格合理的机器人将简化制造流程,而所有这些只是智能技术在当今制造流程转型中具有无限潜力的冰山一角。

驾驭工业4.0浪潮的正确数据策略

正如您已经意识到的那样,将使工业4.0成为现实的核心资源是数据。毕竟,物联网设备将依赖存储在云中的海量数据集来做出决策,而自主机器人和人工智能代理也将如此,这些数据的管理对任何寻求在新时代最大限度发挥其潜力的企业的成功都有着至关重要的影响。

为了促进工业4.0,需要开发某些特定的技术功能和基础设施。下面是关于此方面的一些最重要问题:

强大的网络基础设施:首先,需要网络连接,以确保所有传感器和系统都连接在一起,以便共享数据。智能系统需要连接设施才能发挥作用并利用云的力量。

标准化数据体系架构:开发数据体系架构以将收集到的数据转换成易于处理和分析的、广泛理解和识别的格式也很重要。

边缘计算系统:下一步,将需要更靠近这些数据本身的某种形式的本地智能,即能够实时做出低延迟决策的边缘计算设备。这对于系统中的快速数据分析至关重要,因为系统不能承受数据捕获和决策之间的显著滞后。

安全数据池:由数千个节点生成的数据需要存储在一个池中,以便快速访问和分析。数据池将完全由底层云基础设施提供支持,最重要的是,需要采取足够的措施来确保系统中所有节点的所有数据都安全无恙。

数据分析模型:机器学习(ML)成功的关键是开发强大的模型,而这些模型构成了智能设备的核心。毕竟,如果机器学习模型不能很好地处理高质量数据,那么工业4.0设置中的物联网将毫无用处。有了正确的反馈回路来不断改进这些模型,系统将不断发展,并在接近实时的情况下扩展其功能。

弹性数据流自动化:工业4.0的特点是在制造和生产流程中最少的人工干预,而这只有在使用机器人流程自动化平台(RPA),并将整个数据流完全自动化时,才有可能实现。平台将发布由机器人根据某些既定规则创建的命令序列,以消除常规和重复性任务。

高效的数据可视化:并非每个研究数据的代理都是机器,其实人类也在研究和监测这些数据。企业将提取关键数据,并据此做出重大决策,这里的核心要求是以易于分析和描绘的形式呈现大量数据。

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