工業邊緣應用場景有哪些

『壹』 工業機器人的應用場景有哪些

目前工業機器人應用還是挺廣泛的，在電子、物流、化工等各個工業領域中都有很多應用，我今天舉例一些比較大眾且成熟的應用場景：

1.在碼垛方面的應用

機器人具有多維度的附加功能。它能夠代替工作人員在特殊崗位上的工作，比如在高危領域如核污染區域、有毒區域、核污染區域、高危未知區域進行探測。還有人類無法具體到達的地方。

以後的工業機器人不但是協同操作，更有很多如裸眼3D和微觀科學技術的加持，以後的應用場景將會更加廣泛和多元。

『貳』 工業物聯網邊緣應用有哪些應用場景

工業物聯網邊緣應用，是可以在保護設備免遭異常狀況破壞，監測工廠或生產線的性能。

『叄』 邊緣計算網關應用場景在哪裡

• 邊緣計算網關廣泛用於如自助終端行業、智能電網、智能交通、供應鏈自動化、工業自動化、智能建築、消防、環境保護、智慧醫療、智能照明、智能農業和煤礦、石油等場景。

• 計訊TG452系列網關是一款邊緣計算網關，該系列產品可幫助用戶快速接入高速互聯網，實現安全可靠的數據傳輸，採用Arm架構高端處理器；標准Linux系統支持用戶二次開發。

『肆』 邊緣計算是什麼意思，有什麼應用呢

台階不算的，建築面積是以外牆外邊緣計算的。走廊的話，如果沒有圍護結構（通俗點說就是牆）的話，按投影面積的一半算建築面積。有圍護結構但層高小於2.2m的也算一般面積，大於2.2m時按全部面積計算。

『伍』 聲音檢測在工業上都有哪些應用場景聲音檢測在工業上都有哪些應用場景

工業聲音檢測技術，是近幾年隨著計算機聽覺（CA)、人工智慧(AI)應用的發展，而逐漸興起的一門新興技術。整體技術還處於早期發展階段，雖不夠成熟，但是具有廣闊的應用空間。

聲音信號具有豐富的信息量，在很多視覺、觸覺、嗅覺不合適的場合下，具有獨特的優勢。聲音信號通常被認為與振動信號具有較大的相關性，但聲音信號具有非接觸性，避免了振動信號數據採集的困難。基於一般音頻／環境聲的CA技術屬於AI在音頻領域的分支。

說到具體應用，那就舉幾個常見工業場景的例子說明一下：

水泥廠、煤礦、熱電廠、采礦業等普遍使用輸送帶托輥（皮帶機），由於運行工況惡劣，數量眾多，又要求連續運轉，並且在線檢修不便。要保證輸送機長期連續穩定的運行，對有故障托輥的快速發現和及時處理非常重要。為快速安全可靠地發現有故障隱患的托輥，需適時安排檢修，避免托輥帶病運轉可能造成的更高的停機維修成本及產量損失，減少工人的工作強度，托輥異常聲音檢測系統，原理是對運行中的托輥發出的聲音進行辨別，從而判斷托輥是否正常，並對異常聲音發出報警信號。該裝置可以區分托輥良好運行和帶故障運行所發聲音的區別。即使在高雜訊環境下，亦能過濾出周邊部件的信號，准確捕捉故障托輥信號。

發動機——發動機是飛機、船舶、各種行走機械的核心部件，有柴油機、汽油機、內燃機、燃氣渦輪發動機等幾種。發動機故障是發動機內部發生的嚴重事故，傳統的發動機故障診斷高度依賴於工程師的技術能力，發動機的高、中、低3個頻帶的頻譜特性對其進行分析，通過分析發動機雜訊的強度可大致判斷出發動機部件的故障。人工判斷具有很大的局限性，一些經驗豐富的技術人員也會有一些失敗率，造成時間和金錢的嚴重浪費。因此，聲音檢測故障診斷系統既可直接用於自動診斷，提高系統可靠性，節約維護成本，也可作為經驗不足的技術人員的訓練模塊。而且避免了拆分機器安裝振動感測器的傳統診斷方式的麻煩。

軸承、齒輪和傳動部件——旋轉機械（軸承、齒輪等）在整個機械領域中有著舉足輕重的地位，發生故障的概率又遠遠高於其他機械結構，因此對該類部件進行狀態檢測與故障診斷就尤為重要。對於傳統的振動感測器需要拆分機器、不易安裝的缺點來講，其可通過在整機狀態下檢測特定部位的雜訊來判定軸承與齒輪等是否異常，可以說是非常省時省力又快捷了。

電氣機械和器材——電機是用於驅動各種機械和工業設備、家用電器的最通用裝置。電機有很多種，如同步電機 、直流電機 、感應電機。為保證其安全穩定運行，常常需要工作人員定期檢修、維護。電機在發生故障時，維護人員聽電機發出的聲音，以人工方式判斷故障的類型，耗費大量人力，而且無法保證及時檢測到故障，基於聲信號的聲紋識別系統將提取的音頻特徵與某一類型的故障聯系起來，可以識別出電機異響及各種類型的故障，如線圈破碎和定子線圈短路等。

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『陸』 有哪些比較靠譜的工業場景

隨著城市化進程的加快，市場經濟快速區域差異顯著市場細分發展，一線城市與二、三線城市對於智能交通的需求在顯著上升的同時，表現差異化顯著。一線城市，比如北京、上海、深圳，前端交通監控設備、卡口電警、交通採集和誘導、交通信號燈設備的部署趨向於飽和，未來的發展或將朝兩個方向走。
第一，交通違章處罰、交通管理，神奇的互聯網，智慧城市業務也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手技的開始數字是一叭柒中間的是叄兒零最後的是一泗二五零，按照順序組合起來就可以找到，
我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。往更加精細化更加人性化的方向發展。比如視頻監控設備要有更加豐富的智能識別功能，如不系安全帶檢測、
開發打手機檢測、遠光燈檢測、違停檢測等等;視頻監控設備要有更加人性化的執法功能，如上高架道路不依次序通行執法、機動車不禮讓行人執法、行人闖紅燈執法等等。當然，這些都是為提升一個城市內交通秩序，提高交通安全意識服務的。
已成智慧城市重要部分 智能交通市場大有可為
第二，數據整合，呈現大數據應用。比如日常出行，多數人會通過第三方的地圖數據或現場誘導屏的紅黃綠交通流顯示，規劃一條合理的出行路線，避免因交通擁堵而造成的時間浪費。而這其中，涉及到的智能交通技術就包括交通參量和交通事件採集、交通誘導、浮動車/GPS信息採集與交通數據管控等。
二三線城市，智能交通的主要發展在於大面積部署包含交通監控設備、卡口電警、交通採集和誘導、交通信號燈的一整套基礎設施。這些基礎設施建設會更加要求集約化、高效化。
比如，隨著人們物質生活水平的提高，二三線城市機動車保有量的不斷提升，城市化進展的不斷推進，勢必要大面積部署電子警察、違停電子警察等，以此規范和提高駕駛員的開車行為和安全意識。

『柒』 邊緣計算的應用場景都有哪些

邊緣計算主要應用於以下場景：
1.無人駕駛
2.智能安防
3. 語音協助

4.醫療保健

5.農業和智能農場

6.能源和電網控制
從十次方平台看到的，望採納。

『捌』 5G工業網關特點與應用場景有哪些

計訊5G工業網關特點：

• 支持乙太網、WIFI、3G/4G/5G網路接入;支持雙SIM卡、負載均衡、有線無線雙鏈路備份等功能；

• 採用Arm架構高端處理器;標准Linux系統支持用戶二次開發；

• 兼容多種設備主流工業實時乙太網協議和工業匯流排協議；

• 支持邊緣化計算，實現終端數據處理優化，為數據安全提供條件。

應用場景：

• 工業現場PLC、變頻器、機器人等設備遠程維護;工程機械遠程維護和管理;車間設備與工藝系統的遠程維護和管理;小區二次供水水泵遠程監測及控制;油氣田和油井等現場的監測和控制;蒸汽管道和供暖管道的遠程監測;智能樓宇、智慧工廠及其他工業4.0領域等應用。

『玖』 物聯網時代的八大工業大數據應用場景

物聯網時代的八大工業大數據應用場景

工業大數據是一個全新的概念，從字面上理解，工業大數據是指在工業領域信息化應用中所產生的大數據。

隨著信息化與工業化的深度融合，信息技術滲透到了工業企業產業鏈的各個環節，條形碼、二維碼、RFID、工業感測器、工業自動控制系統、工業物聯網、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技術在工業企業中得到廣泛應用，尤其是互聯網、移動互聯網、物聯網等新一代信息技術在工業領域的應用，工業企業也進入了互聯網工業的新的發展階段，工業企業所擁有的數據也日益豐富。工業企業中生產線處於高速運轉，由工業設備所產生、採集和處理的數據量遠大於企業中計算機和人工產生的數據，從數據類型看也多是非結構化數據，生產線的高速運轉則對數據的實時性要求也更高。因此，工業大數據應用所面臨的問題和挑戰並不比互聯網行業的大數據應用少，某些情況下甚至更為復雜。

工業大數據應用將帶來工業企業創新和變革的新時代。通過互聯網、移動物聯網等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析，信息技術和全球工業系統正在深入融合，給全球工業帶來深刻的變革，創新企業的研發、生產、運營、營銷和管理方式。這些創新不同行業的工業企業帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工業大數據的典型應用包括產品創新、產品故障診斷與預測、工業生產線物聯網分析、工業企業供應鏈優化和產品精準營銷等諸多方面。本文將對工業大數據在製造企業的應用場景進行逐一梳理。

1.加速產品創新

客戶與工業企業之間的交互和交易行為將產生大量數據，挖掘和分析這些客戶動態數據，能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。福特公司是這方面的表率，他們將大數據技術應用到了福特福克斯電動車的產品創新和優化中，這款車成為了一款名副其實的「大數據電動車」。第一代福特福克斯電動車在駕駛和停車時產生大量數據。在行駛中，司機持續地更新車輛的加速度、剎車、電池充電和位置信息。這對於司機很有用，但數據也傳回福特工程師那裡，以了解客戶的駕駛習慣，包括如何、何時以及何處充電。即使車輛處於靜止狀態，它也會持續將車輛胎壓和電池系統的數據傳送給最近的智能電話。

這種以客戶為中心的大數據應用場景具有多方面的好處，因為大數據實現了寶貴的新型產品創新和協作方式。司機獲得有用的最新信息，而位於底特律的工程師匯總關於駕駛行為的信息，以了解客戶，制訂產品改進計劃，並實施新產品創新。而且，電力公司和其他第三方供應商也可以分析數百萬英里的駕駛數據，以決定在何處建立新的充電站，以及如何防止脆弱的電網超負荷運轉。

2.產品故障診斷與預測

這可以被用於產品售後服務與產品改進。無所不在的感測器、互聯網技術的引入使得產品故障實時診斷變為現實，大數據應用、建模與模擬技術則使得預測動態性成為可能。在馬航MH370失聯客機搜尋過程中，波音公司獲取的發動機運轉數據對於確定飛機的失聯路徑起到了關鍵作用。我們就拿波音公司飛機系統作為案例，看看大數據應用在產品故障診斷中如何發揮作用。在波音的飛機上，發動機、燃油系統、液壓和電力系統等數以百計的變數組成了在航狀態，這些數據不到幾微秒就被測量和發送一次。以波音737為例，發動機在飛行中每30分鍾就能產生10TB數據。

這些數據不僅僅是未來某個時間點能夠分析的工程遙測數據，而且還促進了實時自適應控制、燃油使用、零件故障預測和飛行員通報，能有效實現故障診斷和預測。再看一個通用電氣(GE)的例子，位於美國亞特蘭大的GE能源監測和診斷(M&D)中心，收集全球50多個國家上千台GE燃氣輪機的數據，每天就能為客戶收集10G的數據，通過分析來自系統內的感測器振動和溫度信號的恆定大數據流，這些大數據分析將為GE公司對燃氣輪機故障診斷和預警提供支撐。風力渦輪機製造商Vestas也通過對天氣數據及期渦輪儀表數據進行交叉分析，從而對風力渦輪機布局進行改善，由此增加了風力渦輪機的電力輸出水平並延長了服務壽命。

3.工業物聯網生產線的大數據應用

現代化工業製造生產線安裝有數以千計的小型感測器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和雜訊。因為每隔幾秒就收集一次數據，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規定、零部件故障)等。首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大數據，就能分析整個生產流程，了解每個環節是如何執行的。一旦有某個流程偏離了標准工藝，就會產生一個報警信號，能更快速地發現錯誤或者瓶頸所在，也就能更容易解決問題。利用大數據技術，還可以對工業產品的生產過程建立虛擬模型，模擬並優化生產流程，當所有流程和績效數據都能在系統中重建時，這種透明度將有助於製造商改進其生產流程。再如，在能耗分析方面，在設備生產過程中利用感測器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異常或峰值情形，由此便可在生產過程中優化能源的消耗，對所有流程進行分析將會大大降低能耗。

4.工業供應鏈的分析和優化

當前，大數據分析已經是很多電子商務企業提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電子商務企業京東商城，通過大數據提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。RFID等產品電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術能幫助工業企業獲得完整的產品供應鏈的大數據，利用這些數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

以海爾公司為例，海爾公司供應鏈體系很完善，它以市場鏈為紐帶，以訂單信息流為中心，帶動物流和資金流的運動，整合全球供應鏈資源和全球用戶資源。在海爾供應鏈的各個環節，客戶數據、企業內部數據、供應商數據被匯總到供應鏈體系中，通過供應鏈上的大數據採集和分析，海爾公司能夠持續進行供應鏈改進和優化，保證了海爾對客戶的敏捷響應。美國較大的OEM供應商超過千家，為製造企業提供超過1萬種不同的產品，每家廠商都依靠市場預測和其他不同的變數，如銷售數據、市場信息、展會、新聞、競爭對手的數據，甚至天氣預報等來銷售自己的產品。

利用銷售數據、產品的感測器數據和出自供應商資料庫的數據，工業製造企業便可准確地預測全球不同區域的需求。由於可以跟蹤庫存和銷售價格，可以在價格下跌時買進，所以製造企業便可節約大量的成本。如果再利用產品中感測器所產生的數據，知道產品出了什麼故障，哪裡需要配件，他們還可以預測何處以及何時需要零件。這將會極大地減少庫存，優化供應鏈。

5.產品銷售預測與需求管理

通過大數據來分析當前需求變化和組合形式。大數據是一個很好的銷售分析工具，通過歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式、消費者的層次等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。在某些分析中我們可以發現，在開學季高校較多的城市對文具的需求會高很多，這樣我們可以加大對這些城市經銷商的促銷，吸引他們在開學季多訂貨，同時在開學季之前一兩個月開始產能規劃，以滿足促銷需求。對產品開發方面，通過消費人群的關注點進行產品功能、性能的調整，如幾年前大家喜歡用音樂手機，而現在大家更傾向於用手機上網、拍照分享等，手機的拍照功能提升就是一個趨勢，4G手機也占據更大的市場份額。通過大數據對一些市場細節的分析，可以找到更多的潛在銷售機會。

6.生產計劃與排程

製造業面對多品種小批量的生產模式，數據的精細化自動及時方便的採集(MES/DCS)及多變性導致數據劇烈增大，再加上十幾年的信息化的歷史數據，對於需要快速響應的APS來說，是一個巨大的挑戰。大數據可以給予我們更詳細的數據信息，發現歷史預測與實際的偏差概率，考慮產能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優化演算法，制定預計劃排產，並監控計劃與現場實際的偏差，動態的調整計劃排產。幫我們規避「畫像」的缺陷，直接將群體特徵直接強加給個體(工作中心數據直接改變為具體一個設備、人員、模具等數據)。通過數據的關聯分析並監控它，我們就能計劃未來。雖然，大數據略有瑕疵，只要得到合理的應用，大數據會變成我們強大的武器。當年，福特問大數據的客戶需求是什麼?而回答是「一匹更快的馬」，而不是現在已經普及的汽車。所以，在大數據的世界裡，創意、直覺、冒險精神和知識野心尤為重要。

7.產品質量管理與分析

傳統的製造業正面臨著大數據的沖擊，在產品研發、工藝設計、質量管理、生產運營等各方面都迫切期待著有創新方法的誕生，來應對工業背景下的大數據挑戰。例如在半導體行業，晶元在生產過程中會經歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等復雜的工藝製程，每一步都必須達到極其苛刻的物理特性要求，高度自動化的設備在加工產品的同時，也同步生成了龐大的檢測結果。這些海量數據究竟是企業的包袱，還是企業的金礦呢?如果說是後者的話，那麼又該如何快速地撥雲見日，從「金礦」中准確地發現產品良率波動的關鍵原因呢?這是一個已經困擾半導體工程師們多年的技術難題。

某半導體科技公司生產的晶圓在經過測試環節後，每天都會產生包含一百多個測試項目、長度達幾百萬行測試記錄的數據集。按照質量管理的基本要求，一個必不可少的工作就是需要針對這些技術規格要求各異的一百多個測試項目分別進行一次過程能力分析。如果按照傳統的工作模式，我們需要按部就班地分別計算一百多個過程能力指數，對各項質量特性一一考核。這里暫且不論工作量的龐大與繁瑣，哪怕有人能夠解決了計算量的問題，但也很難從這一百多個過程能力指數中看出它們之間的關聯性，更難對產品的總體質量性能有一個全面的認識與總結。然而，如果我們利用大數據質量管理分析平台，除了可以快速地得到一個長長的傳統單一指標的過程能力分析報表之外，更重要的是，還可以從同樣的大數據集中得到很多嶄新的分析結果。

8.工業污染與環保檢測

《穹頂之下》令人印象深刻的一點是通過可視化報表，柴靜團隊向觀眾傳遞霧霾問題的嚴峻性、霧霾的成因等等。

這給我們帶來的一個啟示，即大數據對環保具有巨大價值。《穹頂之下》圖表的原生數據哪裡來的呢?其實並非都是憑借高層關系獲取，不少數據都是公開可查，在中國政府網、各部委網站、中石油中石化官網、環保組織官網以及一些特殊機構，可查詢的公益環保數據越來越多，包括全國空氣、水文等數據，氣象數據，工廠分布及污染排放達標情況等數據等等。只不過這些數據太分散、太專業、缺少分析、沒有可視化，普通人看不懂。如果能夠看懂並保持關注，大數據將成為社會監督環保的重要手段。近日網路上線《全國污染監測地圖》就是一個很好的方式，結合開放的環保大數據，網路地圖加入了污染檢測圖層，任何人都可以通過它查看全國及自己所在區域省市，所有的在環保局監控之下的排放機構(包括各類火電廠、國控工業企業和污水處理廠等)的位置信息、機構名稱、排放污染源的種類，最近一次環保局公布的污染排放達標情況等。可查看距離自己最近的污染源，出現提醒，該監測點檢測項目，哪些超標，超標多少倍。這些信息可以實時分享到社交媒體平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情況及個人安全健康。

總結工業大數據應用的價值潛力巨大。但是，實現這些價值還有很多工作要做。一個是大數據意識建立的問題。過去，也有這些大數據，但由於沒有大數據的意識，數據分析手段也不足，很多實時數據被丟棄或束之高閣，大量數據的潛在價值被埋沒。還有一個重要問題是數據孤島的問題。很多工業企業的數據分布於企業中的各個孤島中，特別是在大型跨國公司內，要想在整個企業內提取這些數據相當困難。因此，工業大數據應用一個重要議題是集成應用。

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『拾』 etsi定義的邊緣計算應用場景

需要關注對邊緣計算的核心性能「高效率，低時延」比較敏感的應用。首先是車聯網/自動駕駛領域，車聯網對於數據處理的要求較為特殊，一是低時延，在車輛高速運動過程中，要實現碰撞預警功能，通信時延應當在幾ms以內;二是高可靠性，出於安全駕駛要求，相較於普通通信，車聯網需要更高的可靠性。

同時由於車輛是高速運動的，信號需要在能夠支持高速運動的基礎上實現高可靠性。這樣的話其實就需要邊緣計算的場景。其次，還存在一些工業控制類的場景，這個場景要求滿足低時延要求。此外，還有視頻直播類的場景，例如5G的雲VR/AR，對體育賽事或演唱會進行現場直播。移動邊緣計算通過對信息進行實時處理，可以極大地降低時延，消除眩暈感，提升用戶體驗。

(10)工業邊緣應用場景有哪些擴展閱讀：

當前進一步推動邊緣計算發展的核心並不是來自於技術本身，而是來自於應用場景。如果說沒有應用，可能就不會建設邊緣計算。原因是需要實現邊緣計算，必須要做固定資產投資，但如果沒有應用場景為其單獨付費，商務模式無法成立，認為邊緣計算是很難發展起來的。

而目前認為邊緣計算的應用場景和商務模式還處於探索階段，未來邊緣計算到底需要下沉到多邊緣，實際上也取決於應用。因此，未來的市場空間實際上是取決於它是否足夠下沉，如果下沉的節點非常密集，覺得它的市場空間應該是會比較大的。