70%的制造企业都在经历数字化转型。数字化转型的基础是数据,数据是一切数字化技术的基础材料。根据 Gartner 预计,到 2025 年,有 75%的数据将产生于数据中心之外。数据从边缘到云的连续统一将是制造业的未来,融合了网络、计算、存储、应用核心能力的边缘计算将是智能制造的基础。制造业向智能化升级转型的过程中,生产的复杂程度越来越高,边缘计算显示出不可替代的优越性。

 

为了更好的推进边缘云在智能制造领域的发展,英特尔“边缘云方案与实践落地”系列研讨会,邀请了各行各业的技术和业务专家,共同分享实践经验。11 月 12 日,第二场“英特尔 Edge Cloud 推动工业负载整合”在线上如期举行。

 

 

边缘计算,工业互联网的基石

来自京东方集团的智能工厂解决方案技术专家李昭月,介绍了自己切身经历的云边协同项目。

 

李昭月所在的北京中祥英科技有限公司,是京东方科技集团股份有限公司的全资子公司,研发团队超过 1000 人,依托人工智能和大数据技术,为工业企业提供管理咨询、工业互联网解决方案和平台服务。

 

汇总全国 50 多家制造业工厂的实施经验,李昭月指出:工业互联网典型行业由于数字化、智能化水平不一,对边缘计算的需求不尽相同;但随着技术不断提升,边缘计算将充分利用物端计算能力,实现设备的泛在连接和边缘管理,成为工业互联网的信息基石。

 

 

接下来,李昭月分析了液晶面板生产行业不良产品检测的两个场景:

 

大数据分析场景:

针对不良监控、数据整理、决策判断这三个环节,过去主要使用人工监控、整理和分析数据,不但时间滞后、效率低下,而且难以标准化、难以快速归因。引入云边协同方案后,实现了实时数据监控、快速数据分析、基于 AI 的智能数据挖掘。

 

图像缺陷检测场景:

过去主要靠人工培训、检测,产品品质和良率不稳定。采用边云协同方案后,基于数据的检测模型不断优化、提升,检测准确度越来越高,系统的高可用、高并发能力保障了可靠性。从人员成本、准确度、效率、良率等方面给工厂带来较大的经济效益,提升了工厂智能化水平。

 

从上面我们也可以看出:数据流动是关键——要解决智能化转型中存在的问题,离不开数据的流动,数据收集、数据清洗、数据转换、数据融合等等,也离不开关键的计算存储。

 

 

高效顺畅的数据流动,离不开强大的基础设施和统一的技术架构。这正是英特尔的长项。如英特尔技术专家在研讨会上所言:想要实现工业数字化、智能化转型,就要以数据为核心,打造端到端统一架构。

 

统一架构,以数据为核心

在英特尔中国销售市场部首席工程师程从超看来,架构的创新源于技术的革命,而正是云原生带来了基础架构的转型,从而实现了云边端的协同智能化。架构的转变,不但适应、而且也带动了数据处理分析平台的趋势,包括:

 

1

从纵向扩展发展到横向扩展

2

从侧重商用平台到开源到处开花

3

从物理机到云原生

4

从分享一切,到独占一切,再到分享一切

5

内存数据库和对象存储兴起

6

数据的行存储和列存储并存

7

混合交易分析处理(Hybrid transactional/analytical processing,简称 HTAP)

8

AI、大数据、高性能计算融合的架构

 

那么企业如何才能让自己具备适应上述趋势的能力呢?

 

英特尔中国区行业解决方案部首席技术官吴闻新指出:要以数据为核心,从数据中心到网络到边缘,建立统一的基础设施平台。英特尔提供的,正是完整的、云边一体化的平台,它兼具:

 

1

多样连接功能,支持多种接口和协议

2

高效可靠平台,适应边缘环境

3

云边统一架构,统一管理,便于移动负载

4

负载灵活调配,在云边、边边之间轻松切换

5

智能数据洞察,以 AI 能力提供数据第一入口

6

云端一体安全,借助加密等手段保证执行环境的安全,保护隐私

 

上述能力中,负载整合占据重要位置,这也是英特尔边缘云解决方案架构师许渊的演讲重点。他强调了负载整合的重要优势:更少宕机时间、更多产出、一流产品和方案之间的互操作性、更灵活、移植更方便。所有这些,都可以让企业有更高效的产出,带来更加优化的业务发展,从而在飞速演进的市场竞争中保持领先。

 

 

如果你想了解更多边缘云落地的实践亮点,千万不要错过本次研讨会的精彩回放,快点击阅读原文即刻观看吧!

 

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