嵌入式系统,边缘计算

边缘计算,人工智能电力自动化创新

边缘计算允许工程师使用较低的成本开发新的应用程序,如车间数据分析和质量预测。人工智能(AI)提高了工厂操作的效率和准确性。

由石头史 2020年10月4日
石石是行政主编,控制工程中国。礼貌:中国控制工程

学习目标

  • 工业边缘计算和人工智能(AI)有助于自动化创新和有效性。
  • 自动化供应商包括最近提供的Edge Computing和AI。

边缘计算和人工智能(AI)有助于推进工业计算和机器学习,以增加工厂地板应用。自20世纪70年代工业自动化技术的快速增长以来和计算机技术的发展,新技术继续推进可编程逻辑控制器(PLC),可编程自动化控制器(PAC),工业PC(IPC),分布式控制系统的能力(DCS)和过程控制系统(PC)。

在21世纪,技术发展的步伐似乎正在放缓。更难以看到重大技术创新和颠覆性产品的诞生,这可能会让一些人怀疑自动化技术是否已经达到了发展的“天花板”?

然而,随着边缘计算和AI的兴起,自动化技术似乎已经找到了未来的发展方向。更多自动化制造商已加入产品开发和边缘计算和AI技术的实际应用。更改的更改可以实现和ai带来自动化?

边缘计算,云优点

工业边缘计算带来了云到现场水平的优点。在过去,在没有边缘计算之前,在工厂楼层的开发和维护相关申请的成本非常高。边缘计算平台允许工程师开发出低成本,更新的应用,如车间数据分析和质量预测。边缘计算还桥接传统操作技术(OT)和信息技术(IT)之间的差距并整合两者的优势。

AI推进机器优化

AI提供什么效益为工业自动化提供?在工厂级别,通过AI应用可以改善运营效率和准确性,使执行更简单,更高效。在过去,人们根据他们对机械和物理规则的理解写了控制逻辑计划。随着复杂性增加,限制增加。如果介绍了机器学习(ML)和深度学习方法,则可以推断和分析隐藏规则,并且可以自动计算最佳响应。

边缘计算和AI应用程序可以产生“两把剑”的优异价值。需要持续迭代和升级AI模型,并且边缘计算可以支持分发和迭代。工业边缘计算形成了非常好的数据收集能力;收集的数据也可以提供给AI。AI内部计算可以确保在本地推断大量数据,降低敏感数据泄漏。通过后端开发机制,可以在高级开发框架的帮助下分发AI应用程序。使用AI和Edge Computing对彼此的支持,1 + 1> 2。

自动化行业AI,ML示例

在过去的两年里,很多自动化产品都支持边缘计算。

Advantech目前正在推动边缘计算控制器,该控制器执行传统的逻辑控制和运动控制,并独立运行桌面操作系统(OS)。可以在IPC上实现高级语言编程,处理音频和视频和运行时应用程序,并连接到云。

西门子于4月份发布了WinCC统一的HMI;人机界面(HMI)可以运行应用程序并进行边缘计算。

在AI自动化应用中,更多产品正在出现。

2019年,罗克韦尔自动化发布ControlLogix控制器的AI模块LogixAI,在PLC上实现AI。

今年,西门子发布了S7-1500控制器的神经网络计算单元TM NPU,它可以基于神经网络在现场分析和推导相关数据。

在Beckhoff自动化最新的TwinCAT3平台上,集成了TF380x机器学习推理引擎和TF381x神经网络推理引擎。

各种机器学习模型,如MathWorks的Matlab,谷歌Brain Team的开源软件TensorFlow,都可以导入控制器进行人工智能分析。

工业边缘计算,工业人工智能

将人工智能与自主机器、认知工程和边缘技术相结合,可以提高自动化效率,改善工业的未来。目前,工业边缘计算和工业人工智能日益明显,将增加自动化创新。

石shi.是执行主编,控制工程中国。由Mark T. Hoske,Content Manager编辑,控制工程, CFE媒体,mhoske@cfemedia.com。

关键词:工业边缘计算,人工智能

工业边缘计算人工智能(AI)有助于自动化创新和效率。

自动化供应商最近的产品包括边缘计算和人工智能。

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石shi.
作者简介:《控制工程》中国版执行主编