边缘人工智能弥合 IT、OT 之间的鸿沟

今天的工厂饱受严重脱节之苦。机器收集了数 TB 的操作数据，而企业 IT 部门也收集了大量有关客户需求的数据。但由于两个系统之间没有互通互连，制造商无法及时了解购买趋势，而机器操作人员也难以解读海量的信息。

现代技术已经为这些问题提供了解决方案：利用工业边缘计算机将工厂机器 (OT) 与企业系统 (IT) 连接起来——在两者之间传输人们需要的数据。这样，IT 部门就可以从工厂获得所需的信息，并将最新的客户数据发送给生产经理——帮助后者更快地生产出人们需要的产品。与此同时，在边缘运行的人工智能软件使机器数据变得易于操作人员理解，帮助他们实时修复问题，避免维护问题如滚雪球般不断累积。

数字化转型领域的全球性龙头企业，施耐德电气控股有限公司的产品营销经理 Kenji Ogura 表示：“边缘计算是贯通 OT 和 IT 的门户。”“通过将二者连接起来，制造商可以优化生产、改进质量控制、缩短停机时间，并使生产符合需求。”

OT/IT 的集成通向敏捷型的工厂

当企业资源规划 (ERP) 数据被连接到工厂的制造执行系统 (MES) 时，企业可以根据不同地区性市场的最新销售趋势和预测采取行动。随着工厂利用输入的信息实现生产线上的快速运转，及时化生产成为现实。

“一家工厂有很多产品线，需求经常变化。” Ogura说。“借助 IT 部门提供的信息，工厂可以在对的时间生产对的产品。”

例如，一家冰箱制造商可能会了解到，美国中西部的顾客喜欢冷藏室和冷冻室并排的白色冰箱，而加利福尼亚州的顾客则更喜欢冷冻室在底部、采用不锈钢外壳的冰箱。接下来，工厂可以调整产品设计、预测和供应链管理，以适应当前的需求，并在更新的需求信息流入时更改参数。

工厂还可以利用 IT 销售数据来提高定制设备的交付。例如，如果一家汽车厂商收到的新订单要求它定制一辆采用白色真皮内饰、配备加热座椅和镁合金轮辋的红色汽车，该怎么办呢？它可以对生产线进行必要的调整，以便立即组装和发货，而不是让客户等待数周或数月。

强大的边缘计算支持全球运营

像施耐德 Harmony P6 解决方案这样强大的工业边缘计算机，使 IT/OT 集成成为可能（视频 1）。

除了帮助工厂满足需求外，数据流还使远离工厂车间的高管和经理得以查看分散在全球各地的工厂的信息，并实时管理运营。“他们可以从欧洲和美国的工厂获取数据。他们可以在同一台 IT 服务器上管理本地边缘计算机，” Ogura 说。

制造商还会分析云端的工厂机器数据，以便发现预测性维护的趋势，获得有助于解决问题和提高运营效率的深度分析。最有效的策略之一是通过机器学习为工厂的边缘应用开发新的人工智能算法。

Harmony P6 搭载英特尔^® 处理器，基于其计算能力运行的施耐德 EcoStruxure 软件平台可以同时执行以下多个复杂的人工智能应用：边缘应用程序连接到工厂机器，为 IT 部门收集和预处理数据。其他应用程序会现场分析数据，提供大量功能来实时改进操作。

例如，机器视觉应用可以识别缺陷，剔除生产线上的劣质产品，避免将次品发送至客户。为了帮助工厂车间里的机器操作人员，边缘应用程序解析机器的传感器数据并发送实时警报，在用户友好的仪表盘上向工人展示该如何解决问题，而不是用不必要的信息轰炸他们。

“如果出现错误，边缘计算机会显示是哪种错误，并调出视频或 PDF 维护指南，帮助操作人员快速解决问题。” Ogura 指出。

边缘人工智能还支持预测性维护，使工厂经理能够在机器的故障造成代价高昂的停机之前，就在计划停机时段内完成修复。一些工厂会复制来自供应商设备的数据，以确保数据不会丢失。边缘应用程序在解决机器或进程的特定问题方面几乎不受任何限制。

但鉴于有如此多的数据在系统之间传输，工厂必须确保这些数据的私有性和安全性。Ogura 表示：“我们的产品基于国际网络安全标准设计，进行过硬件加密，并具备安全的操作系统和安全的远程连接。”

边缘人工智能的未来

在 OT 和 IT 之间共享信息有助于制造商更好地了解运营情况，并帮助他们开发能够实时改善运营的解决方案。工厂提高了效率，从而节约了时间和金钱。他们还变得更加敏捷，能更好地响应不断变化的客户需求，并最终提高工作效率。

今天，边缘计算机和人工智能应用程序主要被应用于大型工厂，但随着它们的价值被人们理解，必定会被普遍应用于各行各业。Ogura 指出：“边缘人工智能会赋予制造商更强大的竞争实力。在不久的将来，它将成为数字化转型的一项行业标准。”