边缘计算
边缘计算则让自动驾驶汽车更快速地处理数据成为可能。这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据,这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。
据估计,到2020年,每人每天平均将产生1.5GB的数据量。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据,云计算可能无法完全处理这些数据——尤其是在某些需要非常快速地处理数据的使用场景当中。
边缘计算的关键意义
根据IDC预测,物联网设备产生的数据将从2013年的0.1ZB增长到2020年的4.4ZB。人类也真正进入海量数据的时代。
可以预见的是,随着数字化转型的加快,智能边缘计算平台,传统制造业生产的各个环节出现的智能设备也会越来越多。相较于个人手中的智能设备,智能边缘计算多少钱,生产线上的智能设备数据更有挖掘的价值。
从企业管理者的角度来看,选择产业升级的目的有两个:一是提高生产效率,以降低成本,提供更好的客户体验;二是对价值链进行“洗牌”,以发现新的商业模式,提供新的产品和服务。
从战略的角度来看,产业升级的目的一是对于企业数字化业务的优化,二是对于企业数字化业务的创新、转变。
边缘计算
在工业领域,边缘应用场景包括能源分析、物流规划、工艺优化分析等。就生产任务分配而言,需根据生产订单为生产进行的设备排产排程,这是APS或者广义MES的基本任务单元,需要大量计算。这些计算是靠具体MES厂商的软件平台,还是“边缘计算”平台—基于Web技术构建的分析平台,在未来并不会存在太多差别。从某种意义上说MES系统本身是一种传统的架构,而其核心既可以在软件系统,也可以存在于云、雾或者边缘侧。在这样的应用场景,总体而言,在整个智能制造、工业物联网的应用中,各自分工如下。自动化厂商提供“采集”,包括数据源的作用,这是利用自动化已经在分布式I/O采集、总线互联、以及控制机器所产生的机器生产、状态、质量等原生“信息”。ICT厂商则提供“传输”,实现工业连接。因为在如何提供数据的传输、存储、计算方面,ICT厂商有其传统优势,包括成本方面,智能边缘计算报价,已经云平台的优势。传统工业企业的业务经验和知识,山西智能边缘计算,则为分析软件(独立的或者企业内部)厂商提供“分析”的依据。这些业务过程的理解,仍然是不能缺少。产业链的协同,仍然是解决“质量、成本、交付”的核心问题。
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