工業4.0以來

　　一出出“變形金剛”大戲

　　在全球范圍內上演

　　工廠車間發力智能制造

　　信息技術滲透到各個生產環節

　　笨重機械的老古董

　　搖身一變

　　成了智慧、自動化的化身

　　傳統制造業搭上智能數字化快車，搖著降本增效的大旗革新底層架構，煥發出新時代的勃勃生機。

　　我們知道羅馬非一日建成，制造業“老樹發新芽”的背后是車間機床上的無數次探索，今天讓我們一起走進歐洲一流理工大學實驗室，看看智能制造是如何從走出理論、走向實踐的。

　　生產線上的

　　流式數據處理難題

　　德國亞琛工業大學(RWTH)成立于1870年，是德國頂級理工大學，現為歐洲四所頂尖理工大學戰略聯盟(IDEA 聯盟)成員之一，迄今已連續三屆在德國精英大學中榮膺首位，被譽為“歐洲的麻省理工”。

　　具有100多年歷史的亞琛工業大學機床與生產工程實驗室(Laboratory for Machine Tools (WZL) of RWTH Aachen University，以下簡稱WZL)是世界上最大的機械研究所，多年來在世界各地的生產工程領域進行前瞻性研究并獲得成功。除了基礎理論，WZL研究還涉及工業環境中的應用，并為促進生產合理化制定實用的解決方案。

　　在WZL，科學家、數學家和軟件開發人員一起工作，研究從邊緣產生的實時數據中獲取洞察的方法。作為WZL制造流程的一部分，精密沖裁創新中心會產生大量數據，振動傳感器、聲學傳感器及其他制造條件下的專用傳感器每秒生成超過100萬個數據點，這些數據首先必須在第一線記錄下來并快速處理。

　　面對海量流數據，WZL以往的做法是使用Hadoop、Apache、Kafka、Spark等經典大數據平臺對流數據進行捕捉、處理和歷史分析，然而由于大量傳感器分布在不同機器、不同位置，且并非所有的傳感器都時時刻刻運轉，實驗室經常要動用人力來處理負載平衡問題。

　　此外，WZL在管理Hadoop堆棧方面也遇到了麻煩，雖然是大型實驗室，但WZL所擁有的資源相當有限，在生產數據小批量、本地化處理的方式下，其研究人員不得不花費大量時間進行內部系統開發。

　　在數據管理流程上投入太多精力迫使WZL尋找一個可實施的極低延遲的流模型，WZL希望尋找這樣一個平臺，可以利用高頻率數據，幫助制造商在生產過程中收集數據、分析變化，監測產量和工藝質量并實時做出調整。

　　實時采集海量數據

　　在工業邊緣實現洞察

　　長期以來，戴爾科技與WZL一直保持著良好的合作關系，戴爾團隊從WZL需求和實際情況出發，為其提供戴爾流數據平臺SDP(Streaming Data Platform)解決方案，搭建邊緣計算集群以實時攝取、存儲和分析連續的流數據。

　　對此WZL首席數據官兼數字轉型主任的Daniel Trauth博士這樣評價：

　　“戴爾流數據平臺以流的形式處理所有東西，使我們可以輕松地使用一個處理模型來創建新的分析管道。”

　　戴爾科技為WZL搭建的本地系統包括一個經過優化的SDP軟件平臺，可連接從智能物聯網到云集成的所有組件和服務，并利用人工智能對實時數據和歷史數據進行分析。

　　硬件上PowerEdge R640服務器為這個集群提供支持，它擁有240個處理器內核、1.563 TB內存、3.84TB SSD內存、360TB HDD內存和6塊GPU。

　　PowerEdge R640搭載英特爾®至強®系列可擴展處理器，在核心、緩存、內存以及I/O方面進行了大量優化，使得其在整體性能上有了極大的提升，可滿足多種工作負載需求。

　　為了對不同類型的數據提供近乎無限的"DVR式"存儲和回放，WZL選擇PowerScale存儲來處理流數據平臺的長期存儲需求，為歷史數據采集、分析和機器學習模型開發提供空間。

　　獲得收益：

　　流數據平臺與精沖機連接之后，每0.4毫秒即可記錄多達1,000個特征值，這些特征值來源于海量的圖像流、X射線和物聯網設備，采集后立即被邊緣PowerEdge服務器存儲起來進行實時預分析，以便人工智能和機器學習開展進一步評估。

　　WZL的精沖線上每天產生大約80TB數據，盡管模型計算是個非常耗費CPU和時間的過程，但得益于流數據平臺的邊緣連接性，這些工作幾乎可以瞬間完成。

　　由于速度和溫度等條件處于AI的持續監督之下，機器能夠自動調整以防止任何中斷。通過這種方式對機器進行監測，WZL可以實時捕捉、預測整個金屬沖壓過程中的異常情況，據此優化生產過程，并從邊緣的產生的數據挖掘新的價值。

　　基于戴爾的解決方案，WZL最終從邊緣的生產數據中獲得實時洞察力，這將幫助制造商根據需要調整流程，并大規模地管理大量數據和IT基礎設拖。

　　IDC預計，到2025年，全球物聯網連接數將增長至270億個，物聯網設備數量將達到1000億臺，超過70%的數據和應用將在邊緣產生和處理。

　　在通往智能制造的道路上，邊緣計算是繞不開的大趨勢，它結合人工智能、物聯網等技術，將業務洞察推到生產環節的各個神經末梢，真正實現數據驅動的業務發展。作為全球領先IT基礎架構供應商，戴爾科技可提供完善的邊緣計算解決方案，幫助制造業用戶更好更快地實現智能轉型！