智能传感器、5G、人工智能和边缘计算的结合解决了工厂车间自动化问题

大多数工厂车间仍然有大量的手动操作。从模拟仪器到计算能力强、存储和连接能力强的智能控制系统。主要挑战是如何有效地自动化和集成这些系统，分析和识别一些系统，分析和识别人类工人的工作，提高车间的运行安全性。

据数据分析，智能传感器、5G、人工智能BUH50和边缘计算的结合提供了解决方案。工厂车间需要创新解锁生产质量，提高安全性，实现预测性维护。IT和OT它已经从竞争转变为合作。从设备的角度来看，传感器中的计算越来越可用，因此可以在地板上进行分析。例如，本地视觉传感器可用于检测传感器上的安全性和质量问题。

为什么选择5G？

连接对于工厂车间的自动化至关重要。所有这些连接的部署和维护成本都令人望而却步。Wifi各种生产设备一直受到干扰，导致中断量减少甚至中断。由于构件的密度和正在生成/分析的数据量，高带宽和高容量的良好结合是工厂自动化的重要驱动因素。

5G促进重要中间件的部署

5G在工厂车间边缘环境中，工作负荷迁移技术也成为可能。

“Linux，Docker容器化，甚至Kubernetes软件技术支持灵活的边缘计算应用。如果您有足够的计算能力安装在装配机、智能机器人或输送机系统上，这些技术可以在云、边缘和设备之间移动工作负载，以提供灵活性和成本优化。

工厂车间参考架构

工厂车间的边缘计算，有一个共同的架构，涉及到各种架构“级别”从机器连接到云的设备。

等级0 是一种没有计算的设备，只收集数据(位置或振动传感器)。

等级1 是传统制造过程的实施OT地面部件。这些设备从8个传统部件到64个功能丰富的设备(大内存、存储和连接功能)。它们通常被使用SCADA传统嵌入式软件与其他工业专用中间件一起运行。

等级2 是用于协调组件之间通信的通信网关。

等级3 服务器用于容纳控制逻辑、管理和执行应用程序所需的高级计算。

网格化部署在工厂车间不同层次的部件，形成部署系统结构。

部署架构中的软件架构。

由于所需的软件/中间件具有广泛的可用性，因此通常是主要的操作系统。

Docker使用操作系统级虚拟化交付软件包，称为容器。这些自给自足的容器可以移植到云或本地组件。

Kubernetes适用于容器化应用的开源自动部署、扩展和管理系统。Kubernetes构成应用程序的容器可以分为逻辑单元，并与其他容器应用程序同时运行，以管理共享资源的竞争需求，以确保运行效率和灵活性的扩展。

这提供了一个具有通用组件的强大系统结构，可以定义特定于应用程序的逻辑系统结构，并以灵活的方式分配工作负载。

工厂设备制造商非常重要

工厂设备供应商对工厂车间的发展至关重要。人工智能与机器一起学习自然演变成这些工厂组件。IT公司也在整合大量的公司OT功能。

这种合作的好例子是IBM三星和三星之间的最新公告IBM在长期战略伙伴关系的基础上，继续利用三星和IBM技术开发人员带来挑战。目标是挑战一个原型Android上启用Docker并由运行IBM边缘应用程序管理器管理。这种集成意味着三星制造的所有设备都可以设计和认证为工业环境，并且可以完整Docker工作负荷互操作。Android设备带来了无数的重力、运动、视觉和音频传感器5G连接标准和工作负荷处理能力——所有这些都是以消费者的价格提供的。

关键要点

我向Rob了解工厂车间的5G边缘计算的关键点。

“首先，管理边缘部署非常重要。你必须在正确的时间和地点运行正确的工作量。这就是我们所用的IEAM这个问题更容易解决。

要解决这个问题，需要5G来了解行业知识和边缘计算IT/OT功能理解。

Rob还提到安全是一个关键点。

“第二，把这些工作量安全地放在需要的地方。我们需要它DevOps这个过程包括创建一个安全软件，允许容器扫描病毒，并签署身份验证和篡改检测。一般来说，我们需要使用生命周期本身来实现安全性和可扩展性。”

Rob说，网络运营商经常问他5G的杀手级应用是什么。他告诉他们，他相信这是一个商业领域和应用程序，比如推广工厂车间。消费者应用降低了传感器的价格。但是商业实体知道使用5G网络结构应用于边缘计算AI保持竞争力，实现差异化的关键投资。

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