工业物联网架构将如何演变

如今，借助工业物联网 （IIoT） 技术，企业已经在生产优化和降低维护成本方面获益。尽管这些好处听起来很普通，但它们正在推动对 IIoT 基础设施的投资。展望未来，随着制造业越来越数字化，是时候评估 IIoT 将采取何种形式了。

制造过程产生大量数据，可用于预测故障、优化设备寿命、获得新的收入来源、优化生产过程以更好地满足市场需求等等。当然，为了产生这些好处的数据，必须在本地实时收集、处理和/或离线存储以供以后使用，并采取行动。然而，推动对不同类型边缘计算设备的需求是需要在本地处理数据。

在这篇文章中，我将讨论将数据处理移动到网络边缘以创建不同类型的工业物联网网络的需求和不断增强的能力。这样的网络可能不具有严格的层次结构。相反，它将在多种形式的边缘设备中展示各种连接和处理选项。

将数据处理转移到边缘

我们现在看到，在工业环境中，数据处理正在向边缘转移。例如：

传感器可以在本地准确测量和记录温度，取代了在温度超过某个阈值时跳闸的传统温度传感器。这种传感器可能永远不会与中央控制系统通信。但通过数据比较，他们可以在确定设备出现磨损迹象后发出预防性维护警报。

振动传感器可以连续记录伺服电机的振动。通过对振动数据的局部快速傅里叶变换 （FFT） 分析和主要振动频率的比较，如果振动频率超出规格，该传感器可以标记控制器。

看待 IIoT 的另一种方式

当您查看传统的 IoT 架构时，传感器和硬件位于底部。他们收集数据并将其向上发送到物联网服务器或平台。对收集到的数据进行分析和可视化，并在其上进行其他应用程序开发。由此产生的见解可用于确定设备是否需要维护、优化生产过程或采取其他行动。图 1说明了这一流程。

图 1. 传统的分层物联网模型。

工业环境中的网络不适合这种流程。一方面，在每个传感器中放置 5G 无线电或 WiFi 根本不切实际，尤其是考虑到其中一些环境的恶劣运行条件。此外，传感器收集的大多数实时数据仅在特定时刻才有价值。例如，当接近探测器感应到有人危险地靠近设备时，它需要关闭电机或将其降低到安全速度。该数据不需要向上发送堆栈以进行管理决策。还有一些涉及带宽浪费的情况，例如通过网络逐秒发送振动数据。在这些情况下，拥有一份总结报告（关于 FFT 分析）可能对以后的分析更有用。图2提供了 IIoT 网络的示例。

图 2. 真实的 IIoT 网络示例。

在图2所示的示例中，很多数据处理都是在本地处理的；可以使用边缘服务器分析多个传感器数据。使用坚固的工业网络（如工业现场总线、RS-485 或 BACNet）代替 TCP/IP 网络连接。汇总数据从边缘服务器放置在网络上。然后将数据存储在物联网服务器上进行分析和可视化，并为其开发不同的应用程序。

总结

随着边缘处理在不同的 IIoT 应用中变得更加不可或缺，底层技术具有满足小尺寸和低功耗要求的共同需求。然而，除了这些规范之外，系统本身可能会根据最终应用的目的和要求而有很大差异。专注于特定领域的公司将为他们的领域开发边缘设备。随着我们在该领域看到越来越多的这些边缘设备，我们将看到 IIoT 架构将如何改变通常被推广的架构。事实上，大部分价值将从云设备制造商流向在特定应用的特定类型边缘设备方面的专家公司。

审核编辑：郭婷