本文摘要：西门子在2018纽伦堡国际电气自动化系统及元器件展览（SPS IPC）上发售针对边缘应用于的全新硬件平台。

西门子在2018纽伦堡国际电气自动化系统及元器件展览（SPS IPC）上发售针对边缘应用于的全新硬件平台。作为西门子工业边缘计算出来（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，从而在生产末端构建对生产数据的必要加载和处置。

当工业应用程序底层的框架条件发生变化时，边缘设备上的应用于可以构建实时调整，以维持设备功能性的动态改版。Simatic IPC227E不具备全金属堵塞外壳，即使在最严苛的环境下仍能呈现出灵活性、免除确保等工业性能，并且实加装边缘软件以确保调试工作的较慢实行。西门子工业边缘计算出来西门子工业边缘计算出来可协助客户增大传统的本地数据处理和基于云的数据处理之间的差距，以符合个性化市场需求。

边缘计算出来可以动态展开大量数据的本地无对系统处置。工业边缘计算出来还能协助用户减少数据的存储和传输成本，因为大量数据需要获得预处理，仅有将高度涉及的数据上传遍云端或企业内部自有的IT基础设施。西门子工业边缘计算出来反对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，它还将反对消息队列遥测传输（MQTT）协议，以更进一步保证与其他系统和云平台展开灵活性的数据交换。

西门子福贝格电子制造工厂应用于边缘计算出来构建节约能源增效西门子福贝格电子制造工厂（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，不会产生细小的铣削粉尘，对机器导致极大影响。

这可能会使设备的主轴轴承卡住，进而造成机器车祸停机。为了避免隐患再次发生，福贝格工厂利用边缘计算出来设备来分析传感器所收集到的数据，并利用人工智能来分析机器的运营参数，以检测主轴不道德中的任何出现异常，监测未来经常出现故障的可能性。通过机器学习算法来动态计算出来出现异常值，低于预计阈值回应机器将要再次发生故障。

此边缘应用程序可在实际故障再次发生之前12至36小时预测轴承生锈和机器停机的情况。一旦出现异常，可以提早规划替换机床主轴的时间，以防止车祸宕机带给的高额损失。

背景信息在利用基于云的解决方案对生产数据展开分析时，制造商面对着双重挑战：既要管理其核心任务，又要为改版处置和IT安全性等涉及流程谋求高效、经济的解决方案。有很多种方法可以对数据展开搜集和分析，并利用其分析结果来优化流程。因为软件改版成本高昂，许多人正在抛弃本地数据处理的传统方式，而自由选择数字化路径，即利用互联网的中央IT基础设施（服务器场），以云计算的方式展开数据处理和分析。它反对通过中央云管理系统在所有服务器上安装改版，因此大幅度修改了应用程序的改版和管理等任务。

在云计算的应用于日益成熟期的同时，边缘计算出来作为它的合理补足也在大大发展。这些有序系统使生产数据需要集中或集中处理。

功能、智能和数据仍然意味着发生于云端的集中式服务器上，也可选择再次发生在附近数据源的现场级，即生产端的自动化技术中。西门子工业边缘计算出来解决方案基于西门子成熟期的硬件和软件人组以及云技术中所用于的机制，构建了本地和基于云的数据处理两方面的优势。

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