为机床工具企业提供深度市场分析                     

用户名:   密码:         免费注册  |   申请VIP  |  

English  |   German  |   Japanese  |   添加收藏  |  
配件附件

车床 铣床 钻床 数控系统 加工中心 锻压机床 刨插拉床 螺纹加工机床 齿轮加工机床
磨床 镗床 刀具 功能部件 配件附件 检验测量 机床电器 特种加工 机器人

配件附件

电工电力 工程机械 航空航天 汽车 模具
仪器仪表 通用机械 轨道交通 船舶

搜索
热门关键字:

数控机床

 | 数控车床 | 数控系统 | 滚齿机 | 数控铣床 | 铣刀 | 主轴 | 立式加工中心 | 机器人
您现在的位置:配件附件网> 技术前沿>西门子推出针对边缘应用的Simatic IPC227E硬件平台
西门子推出针对边缘应用的Simatic IPC227E硬件平台
2018-12-7  来源:西门子  作者:-


        • 边缘设备可在设备端直接收集并处理大量数据
        • 为工业边缘计算应用提供可靠且具备前瞻性的平台
        • 可安全地连接至中央边缘管理系统(Edge Management System),软硬件更新便捷
        • 已成功应用于西门子安贝格电子制造工厂(EWA)
 
            

        西门子在2018纽伦堡国际电气自动化系统及元器件展会(SPS IPC)上推出针对边缘应用的全新硬件平台。作为西门子工业边缘计算(Industrial Edge)概念的一部分,这款紧凑型Simatic边缘设备以嵌入式工控机Simatic IPC227E为基础,可实现设备层与自动化层的无缝连接,从而在生产端实现对生产数据的直接读取和处理。当工业应用程序底层的框架条件发生变化时,边缘设备上的应用可以实现同步调整,以保持设备功能性的实时更新。Simatic IPC227E具备全金属封闭外壳,即使在最苛刻的环境下仍能呈现灵活、免维护等工业性能,并且预安装边缘软件以保证调试工作的快速实施。

        西门子工业边缘计算
  
        西门子工业边缘计算可帮助客户缩小传统的本地数据处理和基于云的数据处理之间的差距,以满足个性化需求。边缘计算可以实时进行大量数据的本地无反馈处理。工业边缘计算还能帮助用户降低数据的存储和传输成本,因为大量数据能够得到预处理,仅将高度相关的数据上传到云端或企业内部自有的IT基础设施。西门子工业边缘计算支持MindSphere的云传输协议,MindSphere是西门子基于云的开放式物联网操作系统。未来,它还将支持消息队列遥测传输(MQTT)协议,以进一步确保与其他系统和云平台进行灵活的数据交换。

        西门子安贝格电子制造工厂应用边缘计算实现节能增效
  
        西门子安贝格电子制造工厂(EWA)利用印刷电路板(PCB)裁切机来生产Simatic系列产品。在铣削操作过程中,会产生细小的铣削粉尘,对机器造成巨大影响。这可能会使设备的主轴轴承卡住,进而导致机器意外停机。为了防止隐患发生,安贝格工厂利用边缘计算设备来分析传感器所采集到的数据,并借助人工智能来分析机器的运行参数,以检测主轴行为中的任何异常,监测未来出现故障的可能性。通过机器学习算法来实时计算异常值,高于预定阈值表示机器即将发生故障。此边缘应用程序可在实际故障发生之前12至36小时预测轴承腐蚀和机器停机的情况。一旦出现异常,可以提前规划更换机床主轴的时间,以避免意外宕机带来的高额损失。

        背景信息
  
        在利用基于云的解决方案对生产数据进行分析时,制造商面临着双重挑战:既要管理其核心任务,又要为更新处理和IT安全等相关流程寻求高效、经济的解决方案。有很多种方法可以对数据进行收集和分析,并利用其分析结果来优化流程。因为软件更新成本高昂,许多人正在摒弃本地数据处理的传统方式,而选择数字化路径,即借助互联网的中央IT基础设施(服务器场),以云计算的方式进行数据处理和分析。它支持通过中央云管理系统在所有服务器上安装更新,因此大幅简化了应用程序的更新和管理等任务。

        在云计算的应用日益成熟的同时,边缘计算作为它的合理补充也在不断发展。这些互补系统使生产数据能够分散或集中处理。功能、智能和数据不再仅仅发生于云端的集中式服务器上,也可选择发生在靠近数据源的现场级,即生产端的自动化技术中。西门子工业边缘计算解决方案基于西门子成熟的硬件和软件组合以及云技术中所使用的机制,集成了本地和基于云的数据处理两方面的优势。

    投稿箱:
        如果您有机床行业、企业相关新闻稿件发表,或进行资讯合作,欢迎联系本网编辑部, 邮箱:skjcsc@vip.sina.com