产业优势有助于将大数据转化为智能数据

CNC洞察的工业优势

• 边缘计算和云计算，应用于工业应用，可以帮助运动控制、CNC等应用。
• 工业边缘实现可以为机床应用程序提供更高级别的智能制造应用分析，因为CNC处理器专注于刀具路径和运动控制。

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使用工业优势架构有助于制造商跟上数字化的步伐，帮助创建未来的数字工厂控制工程视频采访了西门子数字化解决方案顾问August (Gus) Gremillion，他讨论了实施边缘计算的优势，特别是机床应用。Gemillion在德州农工大学学习机械工程，并在西门子工作了大约5年，从事运动控制、驱动、计算机数控(CNC)和机床数字化，帮助公司实施工业4.0战略。

边缘计算面试:

• 定义边缘计算，因为它应用于工业自动化和控制实现。

• 解释边缘计算与通常用于工业自动化和控制的其他计算选项的区别，以及何时可以使用边缘计算选项代替其他控制器或计算选项。

• 介绍西门子边缘计算与其他边缘计算选项的不同之处。

• 为边缘计算提供项目和有用的度量以及其他建议。

下面来自西门子的信息解释了更多的边缘架构、边缘计算以及运动控制和CNC的应用。

定义了边缘计算、云计算

术语“边缘计算”意味着将计算能力转移到网络的边缘。使用传统的本地计算，设备只需安装和设置一次。数据传输大多通过本地网络或外部存储介质进行。更新设备通常需要信息技术基础设施和参与，这就是为什么很少有人这样做。

云计算则相反，在云计算中，数据被传输到中央数据中心，进行处理，并重新导入结果。虽然云的数据中心功能强大，但潜在的数据量受到连接带宽的限制，这意味着不可能使用云来处理所有生成的数据。

边缘计算技术是本地和全局数据处理之间的接口。一台功能强大的工业计算机位于机器上，帮助处理数据流。它还可以作为与云的接口，现在将向云提供处理过的数据，从而减少数据流量。面向机器的处理有效地使用高频数据，只允许较短的回检指示时间(延迟)。

计算在工业应用，运动控制，数控应用的边缘

一个工业前沿数字化平台不仅仅是硬件。高度精细化的分析软件有助于扩展现有的自动化功能，包括面向制造企业的机器数据处理。应用程序通过云进行管理和安装。

这使得工业优势比本地网络更有优势，因为应用程序可以随时更新，而无需干预生产过程。与云的直接连接还允许工业边缘架构直接上传处理过的数据。

机床每秒生成高达2mb的过程数据。将这些数据从多台机器上传到云端是不可能的。智能算法可以减少数据量，把大数据变成智能数据。工业边缘架构将自动化中的本地高效数据处理与云的优势相结合。

正在使用的工业边缘实现

这种架构结合了硬件和软件，通过使用为相关数字化任务设计的边缘计算机来集成生产和制造数据。

虽然CNC具有非常强大的处理单元，但CNC设计的核心竞争力是路径和速度控制。直接实现到CNC是不可能的，因为这些已经由机器制造商定制，不提供统一的平台。

工业边缘架构，独立于CNC系统，允许技术提供商、工具和工件夹具制造商开发应用程序，创建数字化转型平台。工业边缘开发平台提供了简单和无故障的应用程序编程。运行时软件确保与已连接的自动化设备和边缘管理系统的连接，并具有到工业物联网(IIoT)云的接口。它还有助于在高级It系统和应用程序管理和更新中进一步处理数据。

边缘计算对所有设备、应用开放

工业优势为处理其他机器传感器提供了平台。例如，可以评估摄像机图像以监测机械部件的夹紧情况。边缘数据处理可以导入回机器，优化当前工艺，减少磨损，提高质量。

边缘计算将成为未来机床使用的一个核心方面。特定于应用程序的专业知识可以进一步提高生产力。工业边缘环境有助于实时数据评估，为面向未来的技术奠定基础。

更多关于应用于CNC和运动控制的工业前沿技术，可从西门子获得．

由内容经理马克·霍斯克编辑，控制工程、CFE媒体和技术，mhoske@cfemedia.com本文采用了来自西门子的信息，并采访了西门子数字化解决方案顾问August (Gus) Gremillion。

关键词:工业边缘计算，运动控制，数控

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