EDC系統：協助SCADA系統整合商釋放潛力，加速AI應用落地

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。

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。