Маргинальные вычисления могут обрабатывать данные в непосредственных местах к источнику данных, тем самым снижая задержки и сокращая сетевой трафик. Использование маргинальных вычислений для сбора данных о промышленном оборудовании может повысить эффективность обработки данных, снизить стоимость и осуществить мониторинг и анализ в реальном времени. Ниже приведены общие шаги и методы сбора данных о промышленном оборудовании с помощью маргинальных вычислений:

1. Развертывание маргинального вычислительного оборудования: развертывание маргинального вычислительного устройства в непосредственной близости к промышленному оборудованию, например, лимбический шлюз или маргинальный сервер для обработки и хранения данных в непосредственной близости от места их получения.

2. Выберите подходящие сенсоры: выберите подходящие сенсоры для сбора данных в соответствии с требованиями типа данных и точности, которые необходимо собрать, например, датчик температуры, датчик давления DS21Q50L, датчик ускорений и т.д.

3. Разработка программы сбора данных: разработка рациональных программ сбора данных в соответствии с особенностями промышленного оборудования и мониторингом спроса, включая частоту сбора, формат данных, протокол передачи и т.д.

4. обработка данных в реальном времени: обработка данных в реальном времени с использованием маргинализированного вычислительного оборудования может быть использована в таких технологиях, как предварительная обработка данных, очистка данных, анализ данных и т.д.

5. Хранение и управление данными: собранные данные могут храниться в реальном времени и создавать базы данных для последующего анализа и запроса. В то же время необходимо учитывать такие вопросы, как безопасность данных и резервное копирование данных.

6. Дистанционное наблюдение и управление: дистанционное мониторинг и управление промышленными устройствами с помощью маргинализированного вычислительного оборудования может быть осуществлено с помощью дистанционного мониторинга и реального управления промышленными устройствами с целью своевременного обнаружения проблем и вмешательства.

7. Оптимизация сетевой связи: в передаче данных между маргинализированным вычислительной устройством и облачным сервером можно оптимизировать эффективность сетевой связи с использованием таких технологий, как алгоритм сжатия, анализ данных и увеличение передачи данных.

8. Защита безопасности: во время сбора и передачи данных необходимо учитывать безопасность данных, в Том числе меры шифрования передачи, управления доступом, обеспечения безопасности и т.д.

В целом, сбор данных с помощью маргинальных вычислений может повысить практичность и эффективность обработки данных, снизить потребление пропускной способности в сети и обеспечить более рациональное и эффективное решение для промышленного производства.

UAA326A02 HIEE300024R2