如何在边缘端实时处理工业过程数据，并将其提供给云端进行分析？

边缘分析技术能够直接在边缘设备上对高分辨率过程数据进行本地处理，从而无需依赖集中式IT系统即可做出对时间要求极高的决策。当ibaPDA在ibaDAQ或ibaMAQS等设备上运行时，原始数据会被同步采集、添加时间戳并立即进行分析。诸如关键绩效指标（KPI）或告警等输出结果可实时生成，或通过OPC UA、MQTT等接口以及其他工业连接标准传输至IT系统和云平台。这使得本地实时控制与更高层级的长期分析实现了明确的分离。

边缘分析的关键绩效指标（KPI）是如何安全地集成到云和IT系统中的？

边缘分析生成的关键绩效指标（KPI）会经过有选择性的压缩，并以与工艺同步的方式传输至更高层的IT系统或云系统，从而最大限度地降低带宽占用和延迟。通过ibaDaVIS或标准化接口，这些数据可集成到SQL数据库、SAP HANA或云环境等平台中。与此同时，高分辨率的原始数据仍保存在边缘设备本地，并可随时通过钻取功能进行访问以进行详细分析。这构成了从设备层到云端的连续数据链。

与纯粹的集中式数据分析相比，本地实时处理有哪些优势？

本地实时处理可显著降低延迟，并能直接在车间对工艺偏差做出即时响应。借助 ibaDAQ 或 ibaMAQS 等边缘设备，关键绩效指标（KPI）可即时计算，并能立即用于触发报警或执行控制操作。与此同时，仅将相关数据传输至中央系统，从而减轻网络负载并提升可扩展性。本地分析与集中式长期存储的结合，在速度与分析深度之间实现了最佳平衡。

边缘分析系统如何支持既有设施的数字化转型？

边缘分析系统可以模块化方式集成到现有工厂中，无需对现有的自动化基础设施进行重大改动。借助 ibaPDA 和兼容的边缘设备，现代控制系统和传统控制系统均可通过各种工业协议进行连接。这使得即使在异构的既有工厂环境中，也能实现一致的数据采集和分析。因此，现有的生产设施可以逐步实现数字化和现代化。

如何在工业环境中灵活配置和扩展边缘分析应用？

边缘分析应用程序可模块化地适应不同的工艺要求，且无需对系统架构进行重大更改即可完成配置。借助 ibaPDA 以及 ibaDAQ 或 ibaMAQS 等边缘设备，信号处理、KPI 计算和报警条件均可通过配置灵活定义，无需编程。专门的应用程序（如用于振动分析的 ibaInSpectra 或用于循环过程的 ibaInCycle）可有针对性地扩展功能。这确保了可扩展性，并支持在现有工业厂房中进行渐进式扩展。

边缘分析：在产生数据的地方分析流程数据

Q: 如何在工业环境中灵活配置和扩展边缘分析应用？

边缘分析应用程序可模块化地适应不同的工艺要求，且无需对系统架构进行重大更改即可完成配置。 借助 ibaPDA 以及 ibaDAQ 或 ibaMAQS 等边缘设备，信号处理、KPI 计算和报警条件均可通过配置灵活定义，无需编程。专门的应用程序（如用于振动分析的 ibaInSpectra 或用于循环过程的 ibaInCycle）可有针对性地扩展功能。这确保了可扩展性，并支持在现有工业厂房中进行渐进式扩展。

实时监控本地流程，将关键绩效指标整合到云基础设施中

iba 系统具有非常全面的过程连接功能，可以获取整个生产过程的过程数据。

所有数据均可在一个系统中以高分辨率同步集中获取：循环过程数据、控制器数据、传感器数据、机器数据以及高循环振动和能量数据。此外，还可集成材料和生产数据，直接从数据库中读取，从而提供更多信息。

例如，使用 ibaPDA-PLC-Xplorer 可以非常容易地获取来自不同制造商的不同控制器的数据。除了耦合数字量和模拟量 I/O 数据外，还可从不同的现场总线和传动总线以及通过以太网协议或系统连接获取数据。

概览

直接在边缘自主处理过程数据
持续的过程监控和实时报警
可轻松连接到云基础设施的接口和协议
流程、机器和工厂的数字化
轻松集成到现有应用程序和旧系统中
边缘分析应用的简单配置
ibaPDA 全面的过程连接性
在边缘设备上本地存储高分辨率测量数据
对特征值进行全局分析，并对原始数据进行深入分析

A schematic drawing of Edge Analytics in the iba system

本地分析，实时反应

在边缘设备上获取数据并自主自动处理数据

iba 的边缘设备以结构合理的高分辨率原始数据记录数据，并带有时间戳。数据可存储在本地并在设备上进行在线分析。分析结果会立即产生输出或警报，并以特征值（KPI）的形式发布，以便在云基础设施等上层系统中用于全球长期分析。

特定应用技术模块

具有不同技术模块的 iba 模块化系统非常适合作为边缘设备使用。技术模块 ibaCMU-S 专为传统的状态监测应用而设计。ibaPQU-S 用作电能质量单元，用于监测电网质量，并实现与此相关的所有测量任务。该系统可同步测量电网原始值（如电流和电压），并根据 EN 50160 标准计算内部特征值。

ibaDAQ 提供集成的 ibaPDA 系统，并可作为独立设备获取数据。产品ibaInSpectra可用于振动分析和监测。相关频率分析可自由配置并实时执行。产品ibaInCycle可用于在线监测和分析循环或旋转过程。

ibaMAQS - 未来的模块化系统

处理器模块 ibaM-DAQ 是新系统ibaMAQS 的一部分。由于集成了 ibaPDA 系统，该模块完全适用于独立的数据采集。ibaNet-E 协议可确保快速、确定性地传输过程数据。

实时报警和反应

测量数据在边缘设备上进行处理，无需传输到上层系统。无论如何，由于数据量、可用带宽、延迟和可靠性、OT 和 IT 网络之间的相互作用和安全防范措施等原因，这都是不可能实现的。

在线分析和监控结果和特征值。异常或违反限制的情况会立即被发现。只有这样才能立即做出反应，如报警、通过电子邮件发出通知或向控制器输出。因此，过程和质量数据可以直接在工厂内实时监控，而不是随后才在单独的分析系统中进行监控。

过程同步数据处理

除了基于时间和时间同步采集不同的过程数据外，还可以通过触发方式采集数据，例如针对某个生产过程的数据。这是比较生产过程中不同工件的最佳方式。当然，也可以在生产过程中同步在线计算和监控特征值，即在产品生产之后。

离线详细分析

在边缘设备上计算出的特征值可以输出到上级系统进行长期分析。iba 系统的最大优势在于，可以随时对原始数据进行深入分析，以便日后进行详细分析，例如根本原因分析。

可扩展的数字化

iba 边缘设备为流程、工厂和机器的数字化提供了高效的解决方案。得益于模块化和可扩展性，边缘设备非常适合在新建项目、现有工厂和机器中进行改造。

基于网络的分析工具

ibaDaVIS 是一款基于网络的可视化分析工具，可用于创建具有不同图形元素的个性化仪表盘，以分析监控过程的长期行为和产品质量。交互式和灵活的过滤选项使您可以针对任何问题分析边缘设备上计算的特征值。

简单集成到上层系统中

云基础设施，如西门子 MindSphere
Apache Kafka
MQTT
数据库，如 SAP HANA、Oracle、PostgreSQL、SQL Server、Azure SQL、MySQL 和 MariaDB
OPC DA/OPC UA

iba 边缘设备

ibaM-DAQ

带集成 ibaPDA 系统的独立数据采集器
广泛的过程和输出连接
在设备中自动计算有意义的 KPI
与 ibaNet 实现高精度同步
极其紧凑的设计

iba 模块化系统

具有快速模拟/数字输入的模块化边缘系统
一个 CPU 最多可与四个输入和输出模块组合。
不同的 CPU 可提供特定应用的计算：ibaDAQ、ibaCMU-S、ibaPQU-S

ibaDAQ

独立数据采集，集成 ibaPDA 系统
易于配置的分析和监控功能
iba系统全面的过程连接性

ibaCMU-S/ibaCMC

状态监测
计算 CM 特性值
用于频谱分析的复杂功能，可根据测量位置和需要监测的设备部分进行单独配置
使用 ibaCMC 进行配置、长期趋势分析和报警

ibaPQU-S

在线电能质量测量
电网同步测量电流和电压
根据 EN 50160 标准计算频率和特性值
根据 IEC 61000-4-30 A 级标准进行计算
在 ibaPDA 中记录数据和特性值

特定技术边缘分析解决方案的应用

在高频采集原始数据的基础上，iba 应用程序可根据具体应用压缩数据，从而在边缘设备上在线自动计算 KPI。根据不同的应用，可直接在边缘设备上检查这些特征值是否超出或低于限值。

ibaAnalyzer

计算统计产品或批次相关特征值（每个测量文件）
可单独定义限值（取决于产品/客户）
强大的表达式生成器，用于计算和定义条件

ibaInSpectra

在线振动分析和监测
实时频率分析
可自由定义的频率段
每个频段的结果
可自由定义的特征值
针对不同工艺条件的自学习模块（自动适应）

ibaVision

在线过程监控
在 iba 系统中集成工业图像处理功能
从作为视觉信号的视频文件中提取信息
利用视觉信息进行过程分析和监控
在 ibaPDA 中记录视觉信号

ibaInCycle

在线异常检测、质量保证和机器诊断
对循环过程或旋转运动进行在线监控和分析
针对不同工艺条件的自学习模块（自动适应）

使用过的功能

本应用程序使用了 iba 系统的以下功能。

依赖 iba 的公司

这些领先企业已经依赖于 iba 系统。

Success Stories

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探索更多应用

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常见问题 (FAQ)

如何在边缘端实时处理工业过程数据，并将其提供给云端进行分析？: 边缘分析技术能够直接在边缘设备上对高分辨率过程数据进行本地处理，从而无需依赖集中式IT系统即可做出对时间要求极高的决策。当ibaPDA在ibaDAQ或ibaMAQS等设备上运行时，原始数据会被同步采集、添加时间戳并立即进行分析。诸如关键绩效指标（KPI）或告警等输出结果可实时生成，或通过OPC UA、MQTT等接口以及其他工业连接标准传输至IT系统和云平台。这使得本地实时控制与更高层级的长期分析实现了明确的分离。
边缘分析的关键绩效指标（KPI）是如何安全地集成到云和IT系统中的？: 边缘分析生成的关键绩效指标（KPI）会经过有选择性的压缩，并以与工艺同步的方式传输至更高层的IT系统或云系统，从而最大限度地降低带宽占用和延迟。通过ibaDaVIS或标准化接口，这些数据可集成到SQL数据库、SAP HANA或云环境等平台中。与此同时，高分辨率的原始数据仍保存在边缘设备本地，并可随时通过钻取功能进行访问以进行详细分析。这构成了从设备层到云端的连续数据链。
与纯粹的集中式数据分析相比，本地实时处理有哪些优势？: 本地实时处理可显著降低延迟，并能直接在车间对工艺偏差做出即时响应。借助 ibaDAQ 或 ibaMAQS 等边缘设备，关键绩效指标（KPI）可即时计算，并能立即用于触发报警或执行控制操作。与此同时，仅将相关数据传输至中央系统，从而减轻网络负载并提升可扩展性。本地分析与集中式长期存储的结合，在速度与分析深度之间实现了最佳平衡。
边缘分析系统如何支持既有设施的数字化转型？: 边缘分析系统可以模块化方式集成到现有工厂中，无需对现有的自动化基础设施进行重大改动。借助 ibaPDA 和兼容的边缘设备，现代控制系统和传统控制系统均可通过各种工业协议进行连接。这使得即使在异构的既有工厂环境中，也能实现一致的数据采集和分析。因此，现有的生产设施可以逐步实现数字化和现代化。
如何在工业环境中灵活配置和扩展边缘分析应用？: 边缘分析应用程序可模块化地适应不同的工艺要求，且无需对系统架构进行重大更改即可完成配置。借助 ibaPDA 以及 ibaDAQ 或 ibaMAQS 等边缘设备，信号处理、KPI 计算和报警条件均可通过配置灵活定义，无需编程。专门的应用程序（如用于振动分析的 ibaInSpectra 或用于循环过程的 ibaInCycle）可有针对性地扩展功能。这确保了可扩展性，并支持在现有工业厂房中进行渐进式扩展。