传感器到服务器,智能通信新技能get

S2S技术引领工业智能通信
随着工业物联网的发展,S2S(传感器到服务器)技术成为推动工业智能化的关键。该技术不仅能够实现数据的有效传输与分析,还能够在石油、天然气、电力等多个领域提供先进的数据分析预测,帮助企业降低成本并提升盈利能力。

自工业革命以来,科技的发展便是朝着电气自动化方向前行。而今天自动化也确实为工业成长做出了巨大的贡献,从产能到产量都有巨大的增加。但是对于如今信息化的时代来讲,这一点远远不够。信息化时代中,信息的流通变得尤为重要,如何发展适应工业的数据信息流通技术成为了企业发展的重中之重。

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解决这问题,工业物联网(IIoT)是很好的办法。让工业中每个物体变得智能化,人和物可以交流,物和物也可以交流。在工业物联网之前前,对工业现场运行设备的监测和控制驱动一直采用的是数据采集和监控系统(Supervisory Control And Data Acquisition,简称SCADA)。该系统主要以计算机的分布式控制系统与电力自动化监控系统为基础,应用于电力、冶金、石油等多个领域。时至今日,该系统已经经历了四代的发展,最新的一代采用了采用Internet技术、面向对象技术、神经网络技术以及JAVA技术等。但是由于大数据数据时代OT与IT功能开始聚集化,对SCADA系统在数据方面的要求也越来越高,专家便开始考虑新的技能来提供解决数据方面的需求。

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工业物联网,让大数据进入工业领域

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新的技术不仅仅要适应时代能够解决数据方面问题,而且也要针对工业的特点开发具备新的能力。那么新技术的出现是否会让SCADA系统过时呢?现实给出了否定的答案,太多的工厂依然在选择使用SCADA系统,技术和勇气都是让他们选择观望的主要原因。

新技术则逐步开始工业范围内大展身手,其不仅具备智能数据传输的功能,还可以在各个领域,像石油、天然气、电力、农业以及一些公共事业等提供先进的数据分析预测,提高盈利能力,降低企业成本。那么说了这么久,这项新技术究竟是什么呢?他就是sensor-2-server(传感器到服务器,简称S2S)。

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SCADA系统并不完美,但却完美的完成了他的使命

S2S是一个以传感器为起点、以服务器为目标的智能通信系统。S2S服务器包含有SCADA系统的数据服务器在内,通过SCADA系统获取数据,形成一个大数据的引擎。S2S可以在接入层作为一个杠杆,将动态的数据平衡为静态,并对这些数据进行分析,预测这些数据所产生的影响。S2S网络的绝非简单的数据传输,它可以让不同的数据选择适合的服务器进行,同时对不同的情况进行适应性的改变,从而实现智能化的传输。

那么数据的接入层又是指的什么呢?接入层是网络的边缘,也是所有大数据和数据分析的IT基础设施的核心。在这个核心中,由于数据已经到达终点,因此往往处于静态。而接入层连接的便是IT基础设施的分布层,这一层主要包括了工厂、网站和一些设备。再往之后的聚合层便是数据收集网络的下一个层次了。

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接入层作用至关重要

举个例子,在一个工业区,S2S网络的接入层最远点就是操作人员所使用的传感器,在工业现场可以根据每天的需求将将传感器收集到的数据传输到相应的服务器,同时还能通过一些所需的选项甄别,达到了智能通信的目的。

严苛的S2S网络,铁律之下无姑息

在S2S网络安装使用时,对该系统的操作人员也有着一定的要求。专业的技术人员心中一定要明白以下几个问题:

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在采集数据之前,一定要明白数据的前世今生

1.我想要传感器收集什么样的数据?

2.数据架构是什么样的?

3.我所需要的数据从何而来,又为何而去?比如这些数据是来自于SCADA系统还是其他的数据源?

此外,想要建立最有效的S2S通信网络,在技术上必须能够达成以下四项要求:

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数据的收集、保护、传输和控制都是企业的核心技术

1.数据收集。操作人员必须具备从任何传感器上收集数据的能力,无论传感器的类型是数字还是模拟,有线还是无线。在特殊情况下,操作人员可能需要从访问层的数据记录中进行数据收集,在本地存储后用于SCADA系统,这对操作人员的技术要求格外严格。

2.数据保护。智能通信要求企业必须可以保护网络免受网络攻击。这一点在在传感器和骨干网络之间尤为重要,如果没有足够安全的网络环境,在很多的行业中会造成严重的后果,例如数据损坏或者终止服务。

3.数据传输。无论数据从哪里收集而来,必须将全部的数据传输到适当的位置进行分析。因此,运营商必须为S2S网络提供不间断的无线数据连接。

4.数据控制。S2S技术必须可以智能的往接入层添加信息。数据记录无论何时都是至关重要的,运营商必须能够把握数据,了解数据存储位置,保障用户无论在当地网络还是核心网络都可以使用这些数据。

高标准得到高回报,新理念获得新利益

那么既然S2S的要求如此严苛,他又有怎样的优势让人一定要选择他呢?

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能源行业也可以智能通信

S2S智能通信那真是极好的。该技术可以有效地部署在多个领域,石油、天然气、电力、太阳能、风能、潮汐能等能源领域,公共事业、精准农业乃至于灌溉都可以受益于智能S2S通信。通过智能通信系统,企业可以利用一些曾经完全不敢想象的方式达到业务增长,提升企业盈利能力。

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工业业务增长,不仅看产量,更要看质量

例如,石油公司可以利用该系统来预估分析未来的每桶石油价格,根据预估结果更实时的调控其石油的生产量水平。通过收集数据预测分析可以帮助企业在生产产品时掌控市场行情,利用智能通信系统选择适当的生产量,以便于公司最大程度的盈利。

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工业革命4.0,数据和智能也会成为工业的主角

工业的通信正在经历一个变革的时代,工业物联网使得原本封闭的工厂和外界的交流变得更为频繁。而对工厂而言,原本的IT部门和OT部门之间的边界也在模糊化,二者结合更为密切,交流更为紧密。决策者无论选择S2S技术或者其他通信技术,信息和数据的智能流通都会为企业带来新的发展生机。



本文转自d1net(转载)

### 物联网智能生产线的工作原理 物联网(IoT)技术通过连接物理世界中的设备并使其能够相互通信,从而实现了智能生产线的概念。在这样的生产环境中,机器、传感器和其他组件被集成到网络中,允许它们收集和交换数据。 #### 数据感知层 智能生产线的第一步在于部署大量的传感器节点来监测环境参数以及生产设备的状态。这些传感器负责捕捉温度、湿度、压力等信息,并将其传递给后续的数据处理单元[^3]。 #### 网络通信层 一旦获取到了原始数据之后,则需要借助无线或有线的方式将这些信息发送出去。对于工业级的应用来说,通常会采用更加稳定可靠的协议如Modbus TCP/IP 或者Profinet来进行通讯;而对于一些小型化或者成本敏感型项目而言,Wi-Fi模块像ESP8266也可以作为有效的解决方案之一[^4]。 #### 数据分析控制层 接收到的数据会被上传至云端平台,在那里经过复杂的计算模型进行深入挖掘分析。利用AI代理可以在本地快速地完成初步过滤筛选工作,减轻中心服务器负担的同时也降低了整体系统的反应时间。当检测到异常情况时,系统将会自动触发相应的预警机制并向相关人员推送通知消息。此外,基于历史记录的学习能力使得整个流程变得更加智能化——它可以根据过往的经验优化调度计划以达到更高的效率水平[^1]。 --- ### 应用场景 随着制造业向数字化转型迈进的步伐加快,“智能制造”已经成为了一个热门话题。而其中最典型的代表就是所谓的“智慧工厂”,即完全依赖于自动化技术和信息化管理手段运作起来的一整套制造体系: - **预测性维护**:通过对关键部件健康状况持续跟踪评估,提前识别潜在故障风险点,安排预防性的维修保养活动; - **质量监控**:在线测量产品质量特性指标,及时发现不合格品并采取纠正措施; - **供应链协调**:加强上下游企业间的信息共享程度,促进资源合理配置,缩短交货周期; - **个性化定制服务**:满足客户多样化需求的前提下保持高效生产能力,实现大规模定制化生产模式转变。 --- ### 实现方法 要建立一条成功的物联网智能生产线,除了上述提到的技术支持外还需要考虑以下几个方面因素: - **标准化接口定义** 设备之间相互协作的前提是要有一致的标准规范指导下的互联互通方式。这不仅涉及到硬件层面的电气信号匹配问题,还包括软件方面的API对接规则制定等方面的内容。 - **安全防护策略实施** 鉴于网络安全形势日益严峻的趋势下,保护好内部业务逻辑不受到外部恶意攻击至关重要。因此建议引入多重身份验证机制、加密传输通道以及其他必要的防御措施保障信息安全可靠。 - **人员培训发展规划** 技术进步固然重要,但是最终执行落地还是要靠人的力量去推动。所以应该重视员工技能提升机会给予充分的支持鼓励他们积极参新技术新工艺的研究探索当中去。 ```python def iot_production_line(): """ A simplified function to demonstrate the concept of an IoT-based smart production line. This is a conceptual representation and not actual implementation code. """ sensors_data = collect_sensors_data() # Collect data from various sensors on the factory floor processed_info = process_local(sensors_data) # Initial processing by AI agents locally cloud_response = send_to_cloud(processed_info) # Send relevant information to cloud for deeper analysis control_signals = receive_instructions(cloud_response) # Get back instructions or alerts based on analytics results apply_controls(control_signals) # Apply necessary controls over machinery as per received signals def collect_sensors_data(): pass # Placeholder for sensor reading logic def process_local(data): pass # Placeholder for local preprocessing using AI algorithms def send_to_cloud(preprocessed_data): pass # Placeholder for sending preprocessed data to cloud service def receive_instructions(response_from_cloud): pass # Placeholder for handling responses coming from cloud services def apply_controls(signals): pass # Placeholder for applying changes according to control signals ```
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