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微軟×研華科技 混合云與邊緣協(xié)同 實(shí)現(xiàn)多廠協(xié)同管理

研華嵌入式 ? 來源:微軟云科技 ? 作者:微軟云科技 ? 2022-12-02 13:59 ? 次閱讀

Azure IoT×研華科技

物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至今,已成為企業(yè)提質(zhì)增效的革命性勢(shì)能。隨著解決方案、行業(yè)SaaS的落地與沉淀,IoT技術(shù)可以讓制造業(yè)更敏捷、更經(jīng)濟(jì)、更智能、更具韌性。微軟物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品專欄「解碼·智造」走進(jìn)研華科技,看看IoT技術(shù)如何通過混合云與邊緣協(xié)同幫助大型制造企業(yè)處理龐雜數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)多廠協(xié)同管理。

歷史的車輪行駛至工業(yè)4.0時(shí)代,制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展得如火如荼,智慧工廠已經(jīng)成為傳統(tǒng)工廠轉(zhuǎn)型升級(jí)的必選項(xiàng)。微軟、英特爾和IoT Analytics在今年8月聯(lián)合發(fā)布的最新的《物聯(lián)網(wǎng)信號(hào)報(bào)告》顯示,超過七成(72%)的受訪者表示智能工廠戰(zhàn)略已經(jīng)跨越了“試點(diǎn)煉獄”,邁過概念驗(yàn)證 PoC(Proof of Concept)階段,進(jìn)入部分或者整體性建設(shè)階段。

所謂的“試點(diǎn)煉獄”是指很多企業(yè)不斷的做各種 PoC 試點(diǎn),卻不知道如何在試點(diǎn)之后進(jìn)行擴(kuò)展。而“試點(diǎn)煉獄”的跨越則與工廠中互聯(lián)設(shè)備的占比緊密相關(guān),缺乏足夠的互聯(lián)設(shè)備作為基礎(chǔ)設(shè)施,將導(dǎo)致智慧工廠應(yīng)用和項(xiàng)目難以開展。而隨著物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等在工廠內(nèi)規(guī)模化落地,工業(yè)設(shè)備互聯(lián)已經(jīng)取得了長足的進(jìn)展。調(diào)研顯示,企業(yè)中 79% 的設(shè)備和資產(chǎn)都已經(jīng)連接到了網(wǎng)絡(luò)

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尤其是對(duì)于中大型制造企業(yè)而言,其不僅需要管理多家工廠,而且還要面臨不同工廠的差異化生產(chǎn)問題,加之產(chǎn)品甲方也在不斷加強(qiáng)對(duì)于供應(yīng)鏈的監(jiān)管以確保交付周期與產(chǎn)品質(zhì)量,所以,中大型企業(yè)需要能夠處理龐雜數(shù)據(jù)流、實(shí)現(xiàn)多廠協(xié)同管理的智慧工廠解決方案。

毫無疑問,大量的工廠設(shè)備聯(lián)網(wǎng)所帶來的海量數(shù)據(jù)也恰恰是中大型企業(yè)實(shí)現(xiàn)多廠協(xié)同管理的基礎(chǔ)底座。然而,解決了設(shè)備互聯(lián)問題之后,如何挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值從而輔助生產(chǎn)管理才是決策者最為關(guān)心的問題。在實(shí)際應(yīng)用中,研華科技注意到大型生產(chǎn)型企業(yè)以及產(chǎn)品甲方均面臨著數(shù)據(jù)合理應(yīng)用的挑戰(zhàn):

一方面,產(chǎn)品甲方,尤其是大型 3C 企業(yè)與汽車企業(yè),大多數(shù)會(huì)通過派駐企業(yè)代表來監(jiān)管自身供應(yīng)鏈的生產(chǎn)質(zhì)量與交付周期,但企業(yè)代表往往并不熟悉工廠生產(chǎn)水平、日生產(chǎn)量以及生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行情況等信息,更是很難在一天內(nèi)巡視完一個(gè)由十余個(gè)甚至二十余個(gè)大型車間組成的工廠。此外,產(chǎn)品甲方需要對(duì)供應(yīng)鏈上的所有工廠生產(chǎn)情況進(jìn)行集中監(jiān)管與數(shù)據(jù)整合分析,才能夠準(zhǔn)確把控進(jìn)程,確保產(chǎn)品能夠如期出貨、上市銷售,如遇局部疫情或原材料緊缺等情況,則需要及時(shí)調(diào)整消費(fèi)市場的交貨日期。

另一方面,能夠承接大型企業(yè)訂單的制造商,其生產(chǎn)能力決定了其一般不會(huì)只服務(wù)于單一甲方,所以,當(dāng)多產(chǎn)品并行生產(chǎn)時(shí),遍布不同區(qū)域甚至不同國家的多個(gè)工廠、以及工廠內(nèi)的多個(gè)生產(chǎn)車間、生產(chǎn)線,應(yīng)該如何分配產(chǎn)能、進(jìn)行合理的產(chǎn)線規(guī)劃至關(guān)重要。

除此之外,大型生產(chǎn)型企業(yè)往往有成熟知識(shí)產(chǎn)權(quán)傍身,所以對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的安全性十分關(guān)注,一般會(huì)將其管理云平臺(tái)部署在私有云,但中小型工廠出于經(jīng)濟(jì)效益等方面的考量則可能會(huì)選擇公有云平臺(tái)。而對(duì)于產(chǎn)品甲方而言,想要集中監(jiān)管遍布全國、乃至全球多地的工廠,顯然公有云更加適合數(shù)據(jù)的通信與交互,但仍要面臨隨之而來的安全隱患。

研華科技扎根工業(yè)領(lǐng)域多年,不僅在生產(chǎn)設(shè)備互聯(lián)方面有著深厚積累,更是在微軟云服務(wù)的加持下推出了覆蓋中大型生產(chǎn)型企業(yè)協(xié)同管理需求的成熟解決方案。針對(duì)于多廠管理,研華科技提出了邊緣與云協(xié)同的架構(gòu),將下屬工廠設(shè)定為邊緣節(jié)點(diǎn),通過邊緣節(jié)點(diǎn)的智慧化升級(jí),將單一工廠內(nèi)的生產(chǎn)情況統(tǒng)一反饋給處于云側(cè)的企業(yè)總部,如此一來,既保障了每個(gè)工廠內(nèi)部能夠通過智慧工廠解決方案持續(xù)提質(zhì)增效,企業(yè)總部也實(shí)現(xiàn)了集中監(jiān)管。

毫無疑問,無論是要監(jiān)管供應(yīng)鏈上多個(gè)生產(chǎn)廠商的產(chǎn)品甲方,亦或是要管理旗下多個(gè)工廠的生產(chǎn)企業(yè),都要面臨由點(diǎn)及面的問題,即單一工廠內(nèi)部的數(shù)字化管理以及單一工廠生產(chǎn)運(yùn)行情況對(duì)于整體的影響。而研華科技推出的“基于微軟Azure的云邊協(xié)同智慧工廠解決方案”則通過云邊協(xié)同架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)籌兼顧,同時(shí)還基于 Azure Stack HCI 混合云架構(gòu),既滿足了總部通過公有云收集、整合數(shù)據(jù)的需求,還支持下屬工廠將一部分?jǐn)?shù)據(jù)按照業(yè)務(wù)需求放在本地。

其中,“邊”指的是工廠內(nèi)部,承擔(dān)了單一工廠智慧化生產(chǎn)的任務(wù);而“云”則是指總部,承擔(dān)了總部對(duì)下屬工廠集中監(jiān)管的責(zé)任。

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研華云邊協(xié)同智慧工廠解決方案架構(gòu)圖

在工廠內(nèi)部,數(shù)字化的基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)采集,研華科技基于多年來在物聯(lián)網(wǎng)及工業(yè)領(lǐng)域的積累,已有50多款物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品通過了 Azure IoT 認(rèn)證。利用這些網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品,可以完成對(duì) CNC 控制類設(shè)備、PLC 控制類設(shè)備、暖通空調(diào)、空壓、馬達(dá)、計(jì)量儀表以及各類傳感器的數(shù)據(jù)采集,采集數(shù)據(jù)會(huì)在 Azure IoT Edge 中,先進(jìn)行初步清洗,再向上傳輸。工廠內(nèi)部,IoT Hub 可部署在 Azure Stack Hub 私有化平臺(tái)中,并且可以在 IoT Hub 中對(duì)工廠設(shè)備進(jìn)行統(tǒng)一的管理,讓工廠設(shè)備的監(jiān)管清晰明確。而后基于研華設(shè)備物聯(lián)中心實(shí)現(xiàn)設(shè)備綜合效率管理、設(shè)施能源管理、SOP 管理、安燈管理、設(shè)備健康運(yùn)維管理、生產(chǎn)現(xiàn)場管理等一系列智能制造應(yīng)用。同時(shí),針對(duì)不同工廠的實(shí)際需求,研華科技也可以為其提供定制化的功能應(yīng)用,對(duì)癥下藥。并且由于很多大型制造業(yè)工廠,廠內(nèi)設(shè)備數(shù)量都是幾千臺(tái)的量級(jí),網(wǎng)關(guān)的注冊(cè)與預(yù)配也成為了一個(gè)很大的工作量。在此方面,研華利用Azure IoT Device Provisioning Service 設(shè)備預(yù)配制服務(wù),可以在無需進(jìn)行過多的配置過程情況下將設(shè)備安全的連接到云端,進(jìn)行設(shè)備的孿生,有效減少了部署和后期維護(hù)時(shí)所需要的時(shí)間與人力成本。

對(duì)于企業(yè)總部以及產(chǎn)品甲方而言,散布全球各地的工廠將其生產(chǎn)運(yùn)營數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)接入 Azure 公有云平臺(tái),而后在該平臺(tái)上進(jìn)行整合分析,進(jìn)而形成動(dòng)態(tài)的可視化界面,供總部決策者實(shí)時(shí)監(jiān)管下屬工廠。具體而言,研華科技基于微軟 Azure IoT, Azure Stack HCI 混合云打造的智慧工廠公有云平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)工廠管理、設(shè)備監(jiān)控、報(bào)警推送、設(shè)備報(bào)表、設(shè)備預(yù)測(cè)、配置模板等功能。

首先,對(duì)于數(shù)據(jù)的傳輸和存儲(chǔ)需要遵守安全、IP政策和監(jiān)管制度的企業(yè),其生產(chǎn)數(shù)據(jù)可透過部署私有云部署在本地,確保數(shù)據(jù)安全和遵循監(jiān)管制度,避免企業(yè)的專屬領(lǐng)域知識(shí)外流。數(shù)據(jù)脫敏后,可接入公有云。其次,對(duì)于數(shù)據(jù)流龐大、需要確保數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性的企業(yè),為了避免延遲和帶寬限制的影響, 可于多個(gè)分布式位置構(gòu)建私有云,每個(gè)位置按照本地任務(wù)的要求來傳輸、存儲(chǔ)和分析本地?cái)?shù)據(jù)。最后,對(duì)于成本需要可預(yù)測(cè)、可控制的企業(yè),混合云的使用,使企業(yè)既獲得公有云靈活便捷的使用方式、又獲得私有云的安全和速度,收獲同樣功能與特性的同時(shí)能夠?qū)Τ杀具M(jìn)行預(yù)算和控制。真正實(shí)現(xiàn)云邊協(xié)同。

總而言之,大型生產(chǎn)型企業(yè)或產(chǎn)品甲方都需要同時(shí)監(jiān)管多個(gè)智慧工廠,研華科技智慧工廠解決方案“基于微軟Azure的云邊協(xié)同智慧工廠解決方案”真正實(shí)現(xiàn)了“內(nèi)外兼修、點(diǎn)面兼顧”。

以某外資食品加工廠的項(xiàng)目為例——企業(yè)總部需要對(duì)旗下所有工廠進(jìn)行集中監(jiān)控,但由于全球各工廠生產(chǎn)的食品種類不同,工廠建設(shè)年代也不同,數(shù)字化程度差異較大,所以集團(tuán)總部僅規(guī)定了需要匯總的管理數(shù)據(jù)格式和云平臺(tái)架構(gòu),各個(gè)工廠可以自行規(guī)劃其數(shù)字化改造方案。研華科技為其提供的智慧工廠解決方案,既滿足了集團(tuán)總部的云架構(gòu)要求,還在工廠內(nèi)部搭建了一套完整的私有化部署方案,改造項(xiàng)目分階段執(zhí)行,首期以O(shè)EE為核心,優(yōu)先解決設(shè)備綜合績效管理。

古往今來,居高位者需統(tǒng)籌全局,則要一覽群山,實(shí)時(shí)把控各個(gè)環(huán)節(jié)的進(jìn)程;而下屬則需要在不斷進(jìn)行自我優(yōu)化的同時(shí),將相關(guān)的節(jié)點(diǎn)信息及時(shí)、準(zhǔn)確地傳遞出去。如今,這種統(tǒng)籌兼顧的思維也同樣在數(shù)字化時(shí)代大放異彩,尤其是在受疫情沖擊下,不僅僅是制造業(yè),越來越多的傳統(tǒng)行業(yè)都意識(shí)到了數(shù)字化技術(shù)在協(xié)同管理方面的巨大價(jià)值,而“云”作為沖破地緣限制的利刃,也已經(jīng)成為了企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的主流方向。

具體到工業(yè)制造領(lǐng)域,研華科技基于Azure的多組態(tài)解決方案,為企業(yè)數(shù)字化變革提供了靈活的選擇。未來,研華也將積極發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì),持續(xù)賦能企業(yè)的數(shù)字化改造,砌筑起更多的智慧工廠!

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原文標(biāo)題:微軟×研華科技 混合云與邊緣協(xié)同,實(shí)現(xiàn)多廠協(xié)同管理

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    的頭像 發(fā)表于 03-13 09:17 ?357次閱讀
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    【行業(yè)科普】5個(gè)應(yīng)用趨勢(shì)說明為什么“-邊協(xié)同”越來越重要!

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    的頭像 發(fā)表于 02-23 10:30 ?415次閱讀
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