EDC系統:協助SCADA系統整合商釋放潛力,加速AI應用落地

更新於 發佈於 閱讀時間約 4 分鐘

EDC系統透過其獨特的設計理念和技術優勢,可以幫助SCADA系統整合商釋放工程師的潛力,使其專注於AI應用開發,加速資料擷取,解決時序資料存取問題,並建立分散式儲存資料庫,從而在傳統的資料池方案下多一種分散式資料存取的選擇路徑。

 

以下是EDC系統如何實現這些目標的詳細說明:

 

打破傳統SCADA系統的束縛,簡化資料收集:

傳統SCADA系統的局限性:傳統的SCADA系統依賴複雜的定制集成,需要大量的編程和專業知識,導致部署時間長、成本高昂,並且數據採集接口固化,難以提取需要分析的數據。

EDC系統的創新:EDC(高效資料收集與分散式控制系統)採用隨插即用的架構,基於vCAN總線協定,可快速連接各種感測器與設備雲,無需複雜的程式設計。這大大降低了部署的複雜性和技術門檻,使得非專業人員也能快速上手。

多樣化的感測器:EDC系統提供多種感測器,包括開關量輸入/輸出模組、類比訊號輸入模組、熱電阻模組、熱電偶模組、數位溫度輸入模組和三相智慧電錶等,可以適應不同的應用場景。


分散式控制,提高系統可靠性和靈活性:

分散式架構:EDC系統採用分散式控制架構,將控制功能分散到各個控制單元,提高了系統的可靠性和靈活性。

Python支援:透過Python,EDC系統可以實現複雜的控制演算法。這使得系統整合商可以更靈活地自訂控制邏輯,而無需深入了解底層的硬體細節。

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解決時序資料存取難題,打造分散式儲存資料庫:

高效的時序資料庫:EDC系統內建RocksDB時序資料庫,提供高速的資料寫入(10K/秒)和讀取能力(0.5秒返回800K資料)。設備雲端可以儲存海量數據,並支援靈活的查詢模式。

邊緣運算:EDC系統利用設備雲(邊緣電腦)儲存和處理感測器數據,並將資料轉換成HTTP格式,提供給雲端平台或上層應用軟體系統。這種邊緣運算的方式減少了雲端的負擔,提高了資料處理的效率和即時性。

混合雲架構:EDC系統支援混合雲架構,可同時使用公有雲和私有雲服務,使用者可依需求選擇資料的儲存位置。

 

協助系統整合商聚焦應用層開發與AI技術落地:

降低整合門檻:由於EDC系統的隨插即用特性和低程式碼需求,系統整合商可以將更多的精力放在應用層的開發上,而無需過多關注底層的硬體和數據採集細節。

API介面:EDC系統提供豐富的API介面(HTTP、ModbusTCP、BACnet),方便與其他系統整合。這使得系統整合商可以基於EDC系統開發客製化的應用軟體,滿足不同客戶的需求。

資料分析工具:EDC系統提供PC端軟體,如《讓數據說話》以及GoEdge.AI自動標記系統,用於資料視覺化、資料分析和決策支援。

AI技術整合:EDC系統支援Python編程,這使得AI模型的整合變得更加容易。系統整合商可以使用Python編寫AI程式碼,並將其部署到EDC系統中。也可以訂閱Goedge.AI引擎協助加速AI模型落地應用。

經驗傳承:EDC系統能夠將經營者的經驗轉化為視覺化的資料記錄和操作指導,形成可共享、可複製的數位化知識資產。

 

在資料池方案下多一種分散式資料存取的選擇,實現資料價值:

分散式儲存:EDC系統的資料儲存並非集中在一個資料池中,而是分散存儲在各個設備雲邊緣計算機中,並可依需求上傳至雲端。

即時資料存取:透過RocksDB時序資料庫,可實現高速的資料寫入與讀取,確保資料的即時性。

資料分析與視覺化:EDC系統提供多種工具用於資料分析和視覺化,幫助使用者挖掘資料價值,為決策提供支援。

 

總而言之,EDC系統為SCADA系統整合商提供了一個更靈活、高效和智慧的解決方案,使他們能夠將精力從繁瑣的系統整合和資料擷取工作中釋放出來,專注於AI應用開發和數據價值挖掘,從而在智慧製造領域取得更大的成功。


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在全球數位化浪潮下,製造業的數位化轉型已成為必然趨勢。有鑑於傳統產業/中小企業缺乏IT專業人才 ,難以複製大企業的成功模式,亟需一種非專業人士即可部署和維護的物聯網技術,以發掘數據的價值。因此歷經十年研究和驗證,成立肯革陸科技並推出便捷的智慧物聯網系統“EDC高效資料收集與分散式控制系統”。
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