工业4.0以来

一出出“变形金刚”大戏

在全球范围内上演

工厂车间发力智能制造

信息技术渗透到各个生产环节

笨重机械的科技老古董

摇身一变

成了智慧 
、自动化的边缘化身

传统制造业搭上智能数字化快车 ，摇着降本增效的计算解决大旗革新底层架构，焕发出新时代的助力制造勃勃生机
。

我们知道罗马非一日建成 ，业企业实制造业“老树发新芽”的现智型背后是车间机床上的无数次探索 ，今天让我们一起走进欧洲一流理工大学实验室 ，科技看看智能制造是边缘如何从走出理论、走向实践的源码库计算解决。

生产线上的助力制造流式数据处理难题

德国亚琛工业大学(RWTH)成立于1870年 ，是业企业实德国顶级理工大学，现为欧洲四所顶尖理工大学战略联盟（IDEA 联盟）成员之一，现智型迄今已连续三届在德国精英大学中荣膺首位，科技被誉为“欧洲的边缘麻省理工”。

具有100多年历史的计算解决亚琛工业大学机床与生产工程实验室（Laboratory for Machine Tools (WZL) of RWTH Aachen University ，以下简称WZL）是世界上最大的机械研究所 ，多年来在世界各地的生产工程领域进行前瞻性研究并获得成功。建站模板除了基础理论 ，WZL研究还涉及工业环境中的应用，并为促进生产合理化制定实用的解决方案。

在WZL 
，科学家、数学家和软件开发人员一起工作
，研究从边缘产生的实时数据中获取洞察的方法
。作为WZL制造流程的一部分 ，精密冲裁创新中心会产生大量数据，振动传感器、声学传感器及其他制造条件下的模板下载专用传感器每秒生成超过100万个数据点 ，这些数据首先必须在第一线记录下来并快速处理 。

面对海量流数据 ，WZL以往的做法是使用Hadoop 、Apache、Kafka、Spark等经典大数据平台对流数据进行捕捉 、处理和历史分析 ，然而由于大量传感器分布在不同机器 、不同位置 ，且并非所有的传感器都时时刻刻运转
，实验室经常要动用人力来处理负载平衡问题
。

此外，源码下载WZL在管理Hadoop堆栈方面也遇到了麻烦，虽然是大型实验室
，但WZL所拥有的资源相当有限 ，在生产数据小批量 、本地化处理的方式下 ，其研究人员不得不花费大量时间进行内部系统开发。

在数据管理流程上投入太多精力迫使WZL寻找一个可实施的极低延迟的流模型 ，WZL希望寻找这样一个平台，可以利用高频率数据 ，帮助制造商在生产过程中收集数据、分析变化，服务器租用监测产量和工艺质量并实时做出调整。

实时采集海量数据在工业边缘实现洞察

长期以来，戴尔科技与WZL一直保持着良好的合作关系，戴尔团队从WZL需求和实际情况出发 ，为其提供戴尔流数据平台SDP(Streaming Data Platform)解决方案，搭建边缘计算集群以实时摄取、存储和分析连续的流数据  。

对此WZL首席数据官兼数字转型主任的Daniel Trauth博士这样评价：

“

戴尔流数据平台以流的形式处理所有东西，使我们可以轻松地使用一个处理模型来创建新的分析管道。

”

戴尔科技为WZL搭建的本地系统包括一个经过优化的香港云服务器SDP软件平台，可连接从智能物联网到云集成的所有组件和服务，并利用人工智能对实时数据和历史数据进行分析
。

硬件上PowerEdge R640服务器为这个集群提供支持，它拥有240个处理器内核 、1.563 TB内存 
、3.84TB SSD内存、360TB HDD内存和6块GPU。

PowerEdge R640搭载英特尔®至强®系列可扩展处理器，在核心、缓存、内存以及I/O方面进行了大量优化 ，使得其在整体性能上有了极大的提升 ，可满足多种工作负载需求。

为了对不同类型的数据提供近乎无限的"DVR式"存储和回放 ，WZL选择PowerScale存储来处理流数据平台的长期存储需求 ，为历史数据采集 、分析和机器学习模型开发提供空间 。

获得收益 ：

流数据平台与精冲机连接之后，每0.4毫秒即可记录多达1,000个特征值，这些特征值来源于海量的图像流、X射线和物联网设备，采集后立即被边缘PowerEdge服务器存储起来进行实时预分析，以便人工智能和机器学习开展进一步评估
。

WZL的精冲线上每天产生大约80TB数据 ，尽管模型计算是个非常耗费CPU和时间的过程，但得益于流数据平台的边缘连接性
，这些工作几乎可以瞬间完成。

由于速度和温度等条件处于AI的持续监督之下 ，机器能够自动调整以防止任何中断 。通过这种方式对机器进行监测，WZL可以实时捕捉、预测整个金属冲压过程中的异常情况 ，据此优化生产过程 ，并从边缘的产生的数据挖掘新的价值。

基于戴尔的解决方案，WZL最终从边缘的生产数据中获得实时洞察力，这将帮助制造商根据需要调整流程 ，并大规模地管理大量数据和IT基础设拖。

IDC预计 ，到2025年，全球物联网连接数将增长至270亿个，物联网设备数量将达到1000亿台，超过70%的数据和应用将在边缘产生和处理。

在通往智能制造的道路上 
，边缘计算是绕不开的大趋势，它结合人工智能 、物联网等技术，将业务洞察推到生产环节的各个神经末梢，真正实现数据驱动的业务发展
。作为全球领先IT基础架构供应商，戴尔科技可提供完善的边缘计算解决方案，帮助制造业用户更好更快地实现智能转型！