其次,平臺擁有靈活的數據存儲策略。對于采集的數據,平臺可根據數據類型的不同進行分別處理。
再者,平臺具有復雜強大的數據處理引擎。實現數據處理邏輯和上層業務的解耦,保證建立在基座的上層應用獲取到干凈的數據。
尤其值得一提的是,嘉元物宇IIoT平臺提供了邊緣智能的有力支撐。在平臺上集成了AI模型和機理模型的運行引擎,離線訓練或者開發出來的模型都可以部署到平臺上進行運行,形成邊緣智能。
這樣一來,在邊緣端就可以實時處理上報的數據,支撐預測性維護、工藝優化、供應鏈優化等具體場景,并根據數據結果對系統進行實時控制。
比如,在領克汽車成都工廠,采用鍋爐開機邊緣智能模型,有效避免了資源浪費。
▲領克成都工廠鍋爐模型
鍋爐運行需要預熱,以便在工人上班時能達到作業所需的工藝溫度。過往受限于人工經驗和設備狀態、環境條件等因素,開機時間往往不精準,或者開機時間短,導致工人上班后溫度不夠,等待時間增加;或者開機時間長,過早到達工藝溫度,造成資源浪費。
采用邊緣智能模型后,根據采集到的鍋爐運行數據、環境溫度、生產計劃(產能、排班等)等信息進行計算,得到理想的開機時間。從而避免了過早開機導致的資源浪費,也避免了過晚開機影響生產進程。
大量協議與模型支撐企業開箱即用