Siemens 6ES5 956-0AA12

Siemens 6ES5 956-0AA12

Siemens 6ES5 956-0AA12 数据重力 推动边缘的进化
　　设备的数据，具有一种“沉底”的特性。它很少被真正打捞上来使用。因为机器现场的工业数据，***大的特点就是海量、而且无序。在工业发展数百年历***，产线的管理者从来不曾正眼看过它们。它被列入考虑对象也就是***近几年的事情。 
　　例如，仅仅单个数控机床设备，每秒产生的数据就可以达到400M。按照一个产线上有10个工位十台设备计算，有五个产线的话，那么一个简单的工厂，数据生产量每秒钟可以达到20G！想想一个人，手机流量也不过是每个月10G左右。二者相差500万倍！
　　工厂的大数据，往往都是垃圾数据山，主要表现在六大症状：数据很脏（必须大量的算法清洗，才能有可用数据）、频率不同（现场触发的频率非常不同）、海量、大小（数据的容量大小不一）、种类很多（各种异构数据源）、跨学科导致的关系复杂（数据机制来自“机光电热磁”等不同学科领域）。
　　如此庞大的数据，大多数是没有用的，只能留在机器端。这就是所谓的“数据重力”。
　　它使得大量的数据被丢弃在车间的地板上、设备周围的空气中。
　　数据重力，导致大量数据无法上云端，也就无法完成分析。而这几年物联网和计算能力的发展，推动了人们对于边缘智能的思考。太重的数据，可以就地处理。在大数据分析的时代，这个任务交给了边缘计算。
　　工业互联网平台，本身就是一个分布式的计算平台，它很好地解决云和边缘的集成问题。通过连接、设备管理、数据管理和机器学习，为真正打开数据的分析价值，提供了一个认真的钥匙。这也为面向场景应用的工业APP的开发和部署，提供了极大的方便。

Siemens 6ES5 956-0AA12 

工业app的春天正在来临
　　工业互联网平台中间的PaaS平台（Platform as a Service）是***重要的部分。目前***有雄心壮志的选手，都在聚焦这个地方。新型API技术和与环境无关的容器封装技术，使得平台本身的快速部署和应用。有了工业PaaS平台的支撑，面向场景的工业APP应用，也是工业互联网当下***具憧憬的一个领域：千军万马过大江的局面，正在呼之欲出。

　　图2 工业互联网平台架构
　　（source：白皮书）

　　平民开发师（Citizen developer）也就是非***软件人士，正在大量涌现，当前很多企业的设备维护都是这一类人员，如果也能使用软件环境，轻松部署，这就需要有大量轻代码的编程，大量拖拽式的应用。
　　2017年10月工业互联网巨头，美国通用电气公司GE与苹果达成合作，两家公司将共同开发企业级 iOS 应用，并推出全新的Predix SDK，***就是物联网。GE 将为自己开发 iOS 应用以及商业合作伙伴，并在全公司部署 iPhone 和 iPad。
　　这个面向物联网开发app应用，背后是有一个真实的故事。
　　加州州立大学的计算机系大学生在GE Predix的创新大赛中，发明了一款app，可以利用学校三个不同的能源点（太阳能光伏板、热电气联产等）的能源消耗数据，利用数据分析，可以得出***佳的供电量。

欢迎联系小欧,手机18030229050，我们是做AB,GE,西门子，施耐德，巴赫曼，ABB机器人，霍尼韦尔，力士乐，安川，库卡，等品牌?