工业边缘应用场景有哪些

‘壹’ 工业机器人的应用场景有哪些

目前工业机器人应用还是挺广泛的，在电子、物流、化工等各个工业领域中都有很多应用，我今天举例一些比较大众且成熟的应用场景：

1.在码垛方面的应用

机器人具有多维度的附加功能。它能够代替工作人员在特殊岗位上的工作，比如在高危领域如核污染区域、有毒区域、核污染区域、高危未知区域进行探测。还有人类无法具体到达的地方。

以后的工业机器人不但是协同操作，更有很多如裸眼3D和微观科学技术的加持，以后的应用场景将会更加广泛和多元。

‘贰’ 工业物联网边缘应用有哪些应用场景

工业物联网边缘应用，是可以在保护设备免遭异常状况破坏，监测工厂或生产线的性能。

‘叁’ 边缘计算网关应用场景在哪里

• 边缘计算网关广泛用于如自助终端行业、智能电网、智能交通、供应链自动化、工业自动化、智能建筑、消防、环境保护、智慧医疗、智能照明、智能农业和煤矿、石油等场景。

• 计讯TG452系列网关是一款边缘计算网关，该系列产品可帮助用户快速接入高速互联网，实现安全可靠的数据传输，采用Arm架构高端处理器；标准Linux系统支持用户二次开发。

‘肆’ 边缘计算是什么意思，有什么应用呢

台阶不算的，建筑面积是以外墙外边缘计算的。走廊的话，如果没有围护结构（通俗点说就是墙）的话，按投影面积的一半算建筑面积。有围护结构但层高小于2.2m的也算一般面积，大于2.2m时按全部面积计算。

‘伍’ 声音检测在工业上都有哪些应用场景声音检测在工业上都有哪些应用场景

工业声音检测技术，是近几年随着计算机听觉（CA)、人工智能(AI)应用的发展，而逐渐兴起的一门新兴技术。整体技术还处于早期发展阶段，虽不够成熟，但是具有广阔的应用空间。

声音信号具有丰富的信息量，在很多视觉、触觉、嗅觉不合适的场合下，具有独特的优势。声音信号通常被认为与振动信号具有较大的相关性，但声音信号具有非接触性，避免了振动信号数据采集的困难。基于一般音频／环境声的CA技术属于AI在音频领域的分支。

说到具体应用，那就举几个常见工业场景的例子说明一下：

水泥厂、煤矿、热电厂、采矿业等普遍使用输送带托辊（皮带机），由于运行工况恶劣，数量众多，又要求连续运转，并且在线检修不便。要保证输送机长期连续稳定的运行，对有故障托辊的快速发现和及时处理非常重要。为快速安全可靠地发现有故障隐患的托辊，需适时安排检修，避免托辊带病运转可能造成的更高的停机维修成本及产量损失，减少工人的工作强度，托辊异常声音检测系统，原理是对运行中的托辊发出的声音进行辨别，从而判断托辊是否正常，并对异常声音发出报警信号。该装置可以区分托辊良好运行和带故障运行所发声音的区别。即使在高噪声环境下，亦能过滤出周边部件的信号，准确捕捉故障托辊信号。

发动机——发动机是飞机、船舶、各种行走机械的核心部件，有柴油机、汽油机、内燃机、燃气涡轮发动机等几种。发动机故障是发动机内部发生的严重事故，传统的发动机故障诊断高度依赖于工程师的技术能力，发动机的高、中、低3个频带的频谱特性对其进行分析，通过分析发动机噪声的强度可大致判断出发动机部件的故障。人工判断具有很大的局限性，一些经验丰富的技术人员也会有一些失败率，造成时间和金钱的严重浪费。因此，声音检测故障诊断系统既可直接用于自动诊断，提高系统可靠性，节约维护成本，也可作为经验不足的技术人员的训练模块。而且避免了拆分机器安装振动传感器的传统诊断方式的麻烦。

轴承、齿轮和传动部件——旋转机械（轴承、齿轮等）在整个机械领域中有着举足轻重的地位，发生故障的概率又远远高于其他机械结构，因此对该类部件进行状态检测与故障诊断就尤为重要。对于传统的振动传感器需要拆分机器、不易安装的缺点来讲，其可通过在整机状态下检测特定部位的噪声来判定轴承与齿轮等是否异常，可以说是非常省时省力又快捷了。

电气机械和器材——电机是用于驱动各种机械和工业设备、家用电器的最通用装置。电机有很多种，如同步电机 、直流电机 、感应电机。为保证其安全稳定运行，常常需要工作人员定期检修、维护。电机在发生故障时，维护人员听电机发出的声音，以人工方式判断故障的类型，耗费大量人力，而且无法保证及时检测到故障，基于声信号的声纹识别系统将提取的音频特征与某一类型的故障联系起来，可以识别出电机异响及各种类型的故障，如线圈破碎和定子线圈短路等。

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‘陆’ 有哪些比较靠谱的工业场景

随着城市化进程的加快，市场经济快速区域差异显着市场细分发展，一线城市与二、三线城市对于智能交通的需求在显着上升的同时，表现差异化显着。一线城市，比如北京、上海、深圳，前端交通监控设备、卡口电警、交通采集和诱导、交通信号灯设备的部署趋向于饱和，未来的发展或将朝两个方向走。
第一，交通违章处罚、交通管理，神奇的互联网，智慧城市业务也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一叭柒中间的是叁儿零最后的是一泗二五零，按照顺序组合起来就可以找到，
我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。往更加精细化更加人性化的方向发展。比如视频监控设备要有更加丰富的智能识别功能，如不系安全带检测、
开发打手机检测、远光灯检测、违停检测等等;视频监控设备要有更加人性化的执法功能，如上高架道路不依次序通行执法、机动车不礼让行人执法、行人闯红灯执法等等。当然，这些都是为提升一个城市内交通秩序，提高交通安全意识服务的。
已成智慧城市重要部分 智能交通市场大有可为
第二，数据整合，呈现大数据应用。比如日常出行，多数人会通过第三方的地图数据或现场诱导屏的红黄绿交通流显示，规划一条合理的出行路线，避免因交通拥堵而造成的时间浪费。而这其中，涉及到的智能交通技术就包括交通参量和交通事件采集、交通诱导、浮动车/GPS信息采集与交通数据管控等。
二三线城市，智能交通的主要发展在于大面积部署包含交通监控设备、卡口电警、交通采集和诱导、交通信号灯的一整套基础设施。这些基础设施建设会更加要求集约化、高效化。
比如，随着人们物质生活水平的提高，二三线城市机动车保有量的不断提升，城市化进展的不断推进，势必要大面积部署电子警察、违停电子警察等，以此规范和提高驾驶员的开车行为和安全意识。

‘柒’ 边缘计算的应用场景都有哪些

边缘计算主要应用于以下场景：
1.无人驾驶
2.智能安防
3. 语音协助

4.医疗保健

5.农业和智能农场

6.能源和电网控制
从十次方平台看到的，望采纳。

‘捌’ 5G工业网关特点与应用场景有哪些

计讯5G工业网关特点：

• 支持以太网、WIFI、3G/4G/5G网络接入;支持双SIM卡、负载均衡、有线无线双链路备份等功能；

• 采用Arm架构高端处理器;标准Linux系统支持用户二次开发；

• 兼容多种设备主流工业实时以太网协议和工业总线协议；

• 支持边缘化计算，实现终端数据处理优化，为数据安全提供条件。

应用场景：

• 工业现场PLC、变频器、机器人等设备远程维护;工程机械远程维护和管理;车间设备与工艺系统的远程维护和管理;小区二次供水水泵远程监测及控制;油气田和油井等现场的监测和控制;蒸汽管道和供暖管道的远程监测;智能楼宇、智慧工厂及其他工业4.0领域等应用。

‘玖’ 物联网时代的八大工业大数据应用场景

物联网时代的八大工业大数据应用场景

工业大数据是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。

随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文将对工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。

1.加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

2.产品故障诊断与预测

这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。

这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。

3.工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

4.工业供应链的分析和优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。

利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。

5.产品销售预测与需求管理

通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。

6.生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么?而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。

7.产品质量管理与分析

传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢?如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢?这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。

某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。

8.工业污染与环保检测

《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。

这给我们带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢?其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化，普通人看不懂。如果能够看懂并保持关注，大数据将成为社会监督环保的重要手段。近日网络上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式，结合开放的环保大数据，网络地图加入了污染检测图层，任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市，所有的在环保局监控之下的排放机构(包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等)的位置信息、机构名称、排放污染源的种类，最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。可查看距离自己最近的污染源，出现提醒，该监测点检测项目，哪些超标，超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。

总结工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。

以上是小编为大家分享的关于物联网时代的八大工业大数据应用场景的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

‘拾’ etsi定义的边缘计算应用场景

需要关注对边缘计算的核心性能“高效率，低时延”比较敏感的应用。首先是车联网/自动驾驶领域，车联网对于数据处理的要求较为特殊，一是低时延，在车辆高速运动过程中，要实现碰撞预警功能，通信时延应当在几ms以内;二是高可靠性，出于安全驾驶要求，相较于普通通信，车联网需要更高的可靠性。

同时由于车辆是高速运动的，信号需要在能够支持高速运动的基础上实现高可靠性。这样的话其实就需要边缘计算的场景。其次，还存在一些工业控制类的场景，这个场景要求满足低时延要求。此外，还有视频直播类的场景，例如5G的云VR/AR，对体育赛事或演唱会进行现场直播。移动边缘计算通过对信息进行实时处理，可以极大地降低时延，消除眩晕感，提升用户体验。

(10)工业边缘应用场景有哪些扩展阅读：

当前进一步推动边缘计算发展的核心并不是来自于技术本身，而是来自于应用场景。如果说没有应用，可能就不会建设边缘计算。原因是需要实现边缘计算，必须要做固定资产投资，但如果没有应用场景为其单独付费，商务模式无法成立，认为边缘计算是很难发展起来的。

而目前认为边缘计算的应用场景和商务模式还处于探索阶段，未来边缘计算到底需要下沉到多边缘，实际上也取决于应用。因此，未来的市场空间实际上是取决于它是否足够下沉，如果下沉的节点非常密集，觉得它的市场空间应该是会比较大的。