鐵路行業(yè)如何利用物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算?

時(shí)間:2022-03-14

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導(dǎo)語:為了保證列車運(yùn)行的安全性和穩(wěn)定性,對列車的速度和負(fù)載等參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測至關(guān)重要。從這個(gè)意義上說,物聯(lián)網(wǎng)傳感器與高計(jì)算能力的結(jié)合是一個(gè)最佳的解決方案。

  就數(shù)字化而言,鐵路行業(yè)是最復(fù)雜的行業(yè)之一。從技術(shù)的角度來看,它有許多障礙,使其很難將現(xiàn)有系統(tǒng)集成到現(xiàn)代數(shù)字架構(gòu)中。這可以解釋其數(shù)字化水平較低的原因。物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算可以解決鐵路面臨的許多挑戰(zhàn)。

  《哈佛商業(yè)評論》(Harvard Business Review)的一項(xiàng)研究表明,運(yùn)輸行業(yè)處于數(shù)字化成熟的末尾,尤其是鐵路部門,對這種低水平的數(shù)字化有著重大貢獻(xiàn)。這不僅是因?yàn)樗艿椒浅?yán)格的監(jiān)管,還因?yàn)閺募夹g(shù)上講,它面臨許多挑戰(zhàn),難以將傳統(tǒng)系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施集成到現(xiàn)代數(shù)字架構(gòu)中。

  在2020年IEEE(電氣電子工程師協(xié)會)一組專家撰寫的一篇文章中,他們確定了在鐵路領(lǐng)域整合大數(shù)據(jù)的主要技術(shù)挑戰(zhàn)。他們這樣做的方法是將它們歸類到他們所說的“5V”中:

  多樣性(Variety):鐵路部門是一個(gè)高度分散的供應(yīng)商和技術(shù)環(huán)境。一列火車上有數(shù)百個(gè)不同的系統(tǒng),其中許多系統(tǒng)由于使用壽命長、技術(shù)周轉(zhuǎn)率低而被淘汰。

  數(shù)據(jù)量(Volume):每天有高達(dá)TB的數(shù)據(jù)量,這是傳統(tǒng)硬件和軟件無法處理的。

  速度(Velocity):不僅有大量的數(shù)據(jù)需要處理,而且它還需要很快,才能被認(rèn)為是實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí)的處理。

  準(zhǔn)確性(Veracity):由于鐵路運(yùn)營的關(guān)鍵性質(zhì),確保任何高級數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和可靠性都是至關(guān)重要的。

  價(jià)值(Value):大多數(shù)系統(tǒng)都被認(rèn)為具有很高的價(jià)值,而且地理位置分散。

  什么是邊緣計(jì)算?

  物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算技術(shù)的結(jié)合,常用于工業(yè)環(huán)境。如果我們分析工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)和邊緣計(jì)算作為數(shù)字化技術(shù)的優(yōu)勢,我們就會意識到,它正是上述大多數(shù)挑戰(zhàn)的答案。

  工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)允許從多個(gè)來源捕獲數(shù)據(jù),而邊緣計(jì)算允許以網(wǎng)絡(luò)安全和可擴(kuò)展的方式實(shí)時(shí)分析大量分布式數(shù)據(jù),允許集成來自眾多供應(yīng)商、技術(shù)和協(xié)議的現(xiàn)場設(shè)備。

  鐵路與超越:物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算的好處

  讓我們來看看五個(gè)用例,它們描述了物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算在鐵路和其他關(guān)鍵行業(yè)的潛在好處。

  1. 數(shù)字孿生和預(yù)測性維護(hù)

  數(shù)字孿生,或數(shù)字孿生實(shí)例,允許物理系統(tǒng)中每個(gè)工作部件的數(shù)字表示。它們是工業(yè)4.0的先驅(qū)創(chuàng)新之一,但從商業(yè)角度來看也是最有利可圖的之一。我們需要這些數(shù)字實(shí)例來優(yōu)化從制造到維護(hù)和售后服務(wù)的產(chǎn)品價(jià)值鏈。它們可以用于遠(yuǎn)程診斷和監(jiān)測,從而大大節(jié)省了人員和旅行成本。

  它們還可以自動(dòng)預(yù)測事件發(fā)生的可能性,結(jié)合歷史數(shù)據(jù)、人類經(jīng)驗(yàn)、機(jī)器學(xué)習(xí)和模擬,所有這些都提高了預(yù)測結(jié)果。麥肯錫估計(jì),51%使用人工智能的公司的運(yùn)營成本降低了20%以上。根據(jù)在哪里建立供應(yīng)基地、如何和何時(shí)計(jì)劃大修以及使用什么材料的決定對運(yùn)營成本有直接影響。同樣,實(shí)時(shí)數(shù)字孿生操作也需要在保證低延遲的同時(shí)處理大量數(shù)據(jù)。

  例如,用于電機(jī)故障檢測的振動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)傳感器需要一種算法,以最低1kHz(每秒1000個(gè)數(shù)據(jù))的速度處理數(shù)據(jù)。這一點(diǎn),再加上任何傳輸?shù)某R姼采w問題,使得邊緣計(jì)算成為這些用例最適合的技術(shù)。

  2. 障礙物檢測

  鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩珰v來是運(yùn)營商面臨的另一個(gè)重大挑戰(zhàn)。在由于惡劣天氣或人為錯(cuò)誤導(dǎo)致的能見度較低的情況下,計(jì)算機(jī)視覺將成為最有趣的解決方案之一,以實(shí)現(xiàn)更智能、更自動(dòng)化的交通。自動(dòng)障礙物檢測系統(tǒng)有助于提高應(yīng)急處理能力,提高行人或行人的安全。

  Shift2Rail組織的使命是定義和提供數(shù)字化能力,使歐洲鐵路運(yùn)輸成為更以客戶為中心、更可持續(xù)的運(yùn)輸模式。該組織正專門成立一個(gè)工作組和整個(gè)項(xiàng)目來研究這一主題。障礙物檢測是一項(xiàng)需要高計(jì)算處理能力的關(guān)鍵任務(wù),只有邊緣計(jì)算體系結(jié)構(gòu)才能完成。

  3.軟件和固件升級

  車載系統(tǒng)越來越智能,越來越面向軟件。這些系統(tǒng)的需求會隨著時(shí)間的推移而變化,對于許多迭代來說,能夠優(yōu)化這些系統(tǒng)的使用是很常見的。此外,由于安全漏洞,IT系統(tǒng)可能會過時(shí)。這就是為什么在軟件配置和固件中運(yùn)行更新變得越來越重要的原因。

  一個(gè)統(tǒng)一的系統(tǒng),以及一個(gè)統(tǒng)一的遠(yuǎn)程過程的設(shè)備更新可以節(jié)省成本。事實(shí)上,像阿爾斯通這樣的制造商已經(jīng)在Edge上部署了容器化的應(yīng)用架構(gòu),這有助于他們通過自動(dòng)化Edge設(shè)備的生命周期和按需部署新版本來減少手工流程。

  4. 提高列車運(yùn)行的安全性

  為了保證列車運(yùn)行的安全性和穩(wěn)定性,對列車的速度和負(fù)載等參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測至關(guān)重要。從這個(gè)意義上說,物聯(lián)網(wǎng)傳感器與高計(jì)算能力的結(jié)合是一個(gè)最佳的解決方案。

  使用小型傳感器,可以收集車輪引起的高頻軌道振動(dòng)信息。通過邊緣計(jì)算,可以計(jì)算出當(dāng)前滾動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)參數(shù)的速度和狀態(tài)。香港大學(xué)的科學(xué)家已經(jīng)證明,24小時(shí)連續(xù)監(jiān)測是可行的邊緣計(jì)算架構(gòu)。它的效果令人印象深刻,速度誤差小于0.2公里/小時(shí),而且在軌道和火車上占用的空間非常小,與傳統(tǒng)系統(tǒng)相比,成本更可控。

  5.改善健康和合規(guī)性

  毫無疑問,2019冠狀病毒疾病突然迫使許多行業(yè)改變其優(yōu)先事項(xiàng),更有效地解決與健康和社會距離相關(guān)的問題。

  通過物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算,可以實(shí)時(shí)監(jiān)控空氣質(zhì)量、使用口罩的合規(guī)性或車站和火車的社交距離等要素。通過更先進(jìn)的算法,可以識別需要更徹底清潔的區(qū)域,甚至可以引導(dǎo)自動(dòng)清潔系統(tǒng)對區(qū)域進(jìn)行消毒。

  物聯(lián)網(wǎng)對鐵路的巨大影響

  毫無疑問,就數(shù)字化而言,鐵路行業(yè)是最復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境之一。邊緣計(jì)算可以提高旅行者的安全性,檢測潛在障礙物,增強(qiáng)預(yù)測性維護(hù)。5V讓將大數(shù)據(jù)集成到鐵路行業(yè)變得更加困難,但邊緣計(jì)算可能是克服這些技術(shù)挑戰(zhàn)的解決方案,允許以實(shí)時(shí)、網(wǎng)絡(luò)安全和可擴(kuò)展的方式分析大量數(shù)據(jù)。


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