La gestión tradicional de los equipos consiste generalmente en sensores, adquisición de datos, centro de medición y control, los equipos de adquisición de datos incluyen principalmente PLC, placa de adquisición de datos, instrumentación de campo, equipos de adquisición de imágenes, etc. La única función que se consigue es digitalizar las señales analógicas, almacenarlas y enviarlas al centro de medición y control. Sólo puede utilizarse en el entorno de la aplicación con un intervalo de muestreo largo y una pequeña cantidad de datos recogidos. Para el escenario de uso con requisitos de alta frecuencia de muestreo, gran cantidad de datos recogidos y gran rendimiento de datos, debe construirse por separado un sistema especial de medición y control de la adquisición. El almacenamiento, el cálculo, el procesamiento y el juicio de los big data se realizan en el centro de medición y control, y estas funciones de aplicación se proporcionan a través de los servidores desplegados. Es muy difícil lograr la integración empresarial y la gestión unificada de la plataforma.
El sistema de medición y control de adquisición, en el dispositivo, sólo recoge los datos y luego los transmite al centro de medición y control tal cual, y el centro de medición y control completa el almacenamiento, el cálculo, el procesamiento, el juicio y la toma de decisiones de los datos. Obviamente, sólo puede medir la temperatura, la humedad, la presión barométrica y otros cambios de este tipo que no son rápidos, y puede tolerar un escenario de tiempo de respuesta largo.
Desde 2010, el campo del Internet de las cosas (IoT) ha experimentado un cambio radical. La combinación de la inteligencia artificial y el IoT ha dado lugar al AIoT (Intelligent Internet of Things), y la aplicación del IoT en la industria ha dado lugar al IoT industrial, que ha dado un fuerte impulso al desarrollo del IoT. En la era de la AIoT, hay requisitos de adquisición de alta velocidad y, en consecuencia, mayores requisitos de ancho de banda de transmisión. Para las condiciones rápidamente cambiantes en el lugar de los hechos, la inteligencia exige que la medición se complete la primera vez y se proporcione una respuesta oportuna. El sistema de medición y control basado en un único dispositivo de adquisición de datos se queda muy atrás en la era de la AIoT. Las razones son las siguientes:
1. A medida que aumenta el volumen de las actividades del IoT, es necesario aumentar el ancho de banda para transmitir los datos al servidor central de manera oportuna.
2. Por lo tanto, la demanda de almacenamiento crece, aunque los datos recogidos durante las operaciones normales son información inútil, todo guardado, lo que resulta en un espacio de almacenamiento desperdiciado.
3, procesamiento centralizado, mayores requisitos de capacidad de cálculo.
4, más escenarios de respuesta en tiempo real, que requieren un procesamiento de datos en tiempo real y un juicio rápido para controlar objetos o elementos para dar respuestas adecuadas y realizar acciones precisas. Debido al tiempo de procesamiento y a la demora en la transmisión, el procesamiento de control centralizado no puede cumplir con estos requisitos de control en tiempo real.
Basada en la tecnología de computación de borde, la pasarela de computación de borde 5G utiliza las capacidades centrales de la red, la computación, el almacenamiento y la aplicación como una plataforma abierta integrada para almacenar, procesar y analizar datos cerca del objeto o la fuente de información. El despliegue de aplicaciones en ejecución en el lado del borde produce una respuesta más rápida del servicio de red para satisfacer las necesidades de inteligencia empresarial y de aplicaciones en tiempo real de la industria, y garantiza la seguridad de los datos y la protección de la privacidad al tiempo que reduce los requisitos de ancho de banda de la red.
AR7091 Router Gigabit 5G Edge Computing Gateway
La parte superior de IoT es el servidor de la nube, y el borde es la recopilación de datos + la computación de borde. Además de la adquisición de datos, los extremos tienen una potente función informática y admiten algoritmos de IA, que no están disponibles en la adquisición de datos de los sistemas de medición y control tradicionales. Con una rica conectividad, no sólo admite interfaces de sensor como IEPE y tipo de tensión, sino también la interfaz de bus serie RS485 y la interfaz Ethernet. Esto puede conectar sin problemas los sensores inteligentes.
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