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工业级边缘计算5G CPE在工厂智造应用场景

时间:2022-09-07浏览:1296

随着工业互联网的迅速发展,“工业4.0”与“中国制造2025”的到来,使得工厂加快了智造转型的脚步。工业级边缘计算5G CPE具有低延迟、高带宽、大接入的特点,适合于生产中的快速变现应用。


 

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工厂侧可以利用边缘计算网关直接对本地数据进行采集、清洗、存储、分析等实时处理操作。同时,边缘计算还可以提供多协议转换的能力,实现多种工业设备的统一接入。


应用场景1-AR7091工业级边缘计算5G CPE实现厂内AGV联网



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以汽车工业为例, AGV车在传统的汽车生产车间中得到了广泛的应用。AGV小车可以方便、高效的将各类零件传送到生产线上,由工厂的员工进行装配。AGV是一种以电磁为基础的自动导航技术,可以在规定的轨道上运行,是一种以自主运动为基础的可重复任务的交通工具。

AR7091部署在离AGV设备最近的线边或者零部件物流区域,利用分布式计算和存储能力,实现AGV数据的本地存储和实时分析。在云端与AGV之间建立一道快速处理通道,与云平台协同算力,降低数据处理成本的同时,提升车间及物流区AGV的工作效率与稳定性。


应用场景2-AR7091工业级边缘计算5G CPE图形处理能力实现边线质检



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就拿汽车来说,工厂一天要下生产线的车辆就有上千万辆,各式各样的零件在生产线上源源不断地生产,然后根据设计的流程,将不同的车型装配到终端用户手中。其中,品质控制是最重要的一环。质量检验员一天要对上千万个零部件进行检测,平均每分钟要对几十个零部件进行检测,然后再对整个车机进行全面的检查。在销售高峰期,质检员经常工作10个多小时。

在这样的检验方式下,质量检验人员的工作量很大,人力也很难跟上,容易出现漏检、错检的现象。因此,如何降低质检员的工作压力,改善产品的品质,是目前急需解决的问题。


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爱陆通AR7091工业级边缘计算5G CPE能够收集、分析、处理数据,并将深度学习、图形算法和 AI技术相结合,从而为工业线边侧的智能图形质量提供了一种高效的解决方案。可以实时读取质检图片,分析图片内容,定位缺陷,并对缺陷进行识别,从而实现故障报警,而不需要将所有的数据都上传到云端进行处理,避免了系统的延迟。这种方法不仅能满足近距离分析的业务需求,而且还能满足生产对网络延迟的需要。同时,它还可以通过云平台,将所有的历史资料都上传到云上,然后再对其进行进一步的分析,以便在后期的边缘运算中对图像算法进行优化。

利用边缘计算网络及图形化的AI质检方案,可以快速、精准的捕捉质检中常见的缺陷,不会造成大量漏检、错检,提升员工效率的同时提高产品出厂质量。

 

在智能制造中,工业级边缘计算5G CPE的应用场景在物联网的分析上以及网络优化上,也涉及到如政府机构、运营商、厂商、其他生态伙伴,甚至全球与之相关的协会等合作伙伴。

在未来,构建开放的边缘计算平台,凝聚各行各业的边缘计算优势,已成为边缘计算发展趋势,更加有利于加快企业实现数字化转型的步伐。

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