制造行业中的边缘计算解决方案

制造行业中的边缘计算解决方案技术创新，变革未来数据引力正在把计算拉到边缘万物互联正在推动网络边缘数据的爆炸式增长边缘计算未来物联网

&

云今天本地公有云到2024年$240B在边缘侧花费到2025年75%数据在边缘处理数据引力“到2025年，51%的数据(90ZB)将在物联网设备上创建”

–IDC云和网络架构的随之转变应用和计算©边缘的位置数据中心公有云托管数据中心POP点

/

共存点CDN中心办公室4S店/商店工厂、产线医院Near

Edge近端边缘Far

Edge远端边缘公有云/私有云Edge©EdgeEdge合适的边缘规划是非常重要的>

10

主机2-10

主机16-96cores,

1-32-16cores,1

主IT,

IoT

业务MEC应用主机机数据归档IaaS/CaaS边缘关键应用实时应用控制平面云服务数据层面AGV/RoS管理平面视频类推理无人零售点大数据与人工智能平台批量分析AR/VRIoT

网关重边缘中边缘轻边缘中心云边缘端点EdgeEdgeEdgeNearEdge©Far

Edge“边缘应用”的挑战截然不同对应用程序进行重构，以便将它们部署到边缘应用程序模型©安全可靠性 扩展性 管理能力边缘的应用是一种新型的工作负载边缘是IT和OT的交汇之处适用于需要考虑容量和响应时间的应用程序OT边缘ITCloudOut©EdgeIn不同行业的用户业务挑战需要的边缘能力零售制造场景常见边缘能力预防货损和欺诈自助结账货架供应沉浸式体验供应链管理安全支付可预测运维质量控制流动性管理工人操作智能连接（AR/VR）闭环自动化智能工厂与应用连接 边缘运行时 App管理和服务 数据管理 运维和分析 安全WiredandWireless

WANConnectivityHighspeed

andLow

LatencySecure

Multi-CloudconnectivityDifferentsizes

ofInfrastructurefootprintVMs&ContainersHW

Acceleration(GPU)Supports

IoTMulti-cloud

AppOrch.&

ToolingEdge

Services(ML,Video

Analytics)Cloud

Services(AI/ML,

DB)Thousandsofproduction

CDStorageservices(local

+cloud)RTdata

filtering,processing,actuationData

protectionZerotouchprovisioningMulti-Cloud

OpsService-Leveloperations&LCMSASE&

ZeroTrustIdentityfederationEndpointprotection,isolation物流©数字化增强的操作配送中心自动化通讯限制AI/ML减少周转时间工厂层面的挑战当机器、流程和数据都需要敏捷的混合环境时数据安全与保密关注知识产权、隐私对某些部分数据产生的影响。数据引力太多的数据需要传送到云端。让应用程序离数据更近。延迟即时决策和闭环反馈是必需的网络限制缺乏可用的带宽或断断续续的连接©产线边缘整合客户正在寻找更多的定制将IT创新引入车间环境改变旧的OT模式和低效率每个工作负载都有新的IPC安装操作系统耗时45分钟稀少的维护窗口A©IoT产线边缘：更快地部署制造能力将OT工作负载整合到IT系统上，同时降低硬件厂商限制PLCPLCPLCPLCPLCWSWSWSCVCVROSROSROSEdgeComputeStack

(ECS)FuturePLC今天未来复杂的设置，专用硬件，孤立的设备，没有互相通信硬件故障会造成较长时间的中断，例如等待新硬件安装将工作负载整合到本地，产线旁的边缘计算服务器自主操作。工作负载可以在不同的服务器上重新启动PLCRT-VMsVDICVVMsROSVMsA©©Audi

产线边缘云/en/press-releases/edge-cloud-4-production-how-audi-is-revolutionizing-factory-automation-14783Audi

e-tron

GTquattro和R8共用的装配线服务器接近生产线云解决方案可以随意扩展在所有阶段升级和补丁P-Lab通过5G无线网络提升AGV效率A预测性维护-PdM架构PTC示例解决方案：

通过合适洞察的提升整体设备效率SensorSensorSensorSensorSensorSensorPLCPLCPLC本地存储IoTDeviceProtocol

DriversEdgeAnalytics/InferencingEdge

Agent/API

Server/Local

VisualizationmodbusOPCcustomOPC-UARESTMQTTIoT物联网核心服务WAN/InternetLong

termStorageIoT

Analytics/Training&InferencingApplicationdeploymentIoTDeviceManagementDatareportingVisualizationVMwareEdgeCompute

Stack|VM/Containerruntime|Storage|vGPU

|VMwareCloud

Foundation|VM/Containerruntime|Storage|vGPU

|物联网传感器和终端设备连接在终端设备上的传感器提供机器数据，例如振动、温度来自现有设备(如PLC、SCADA)的本机信息，涉及专有协议或消息边缘物联网基础设施收集运行在边缘(工厂或本地服务器室)的软件将物联网消息/协议转换为基于标准的协议，例如OPC-UA,MQTT,REST

API执行本地分析，例如通过推论模型运行数据，这可以利用ECS上的vGPU能力在本地存储数据核心的物联网基础设施运行在数据中心或云中的软件集合物联网设备管理额外分析来自多个边缘位置的数据，模型训练应用程序管理/部署到边缘可视化、报告、报警数据量Kepware

Edge/Kepware

EXIoT物联网边缘服务Thingworx

Foundation/Thingworx

AnalyticsB©预测性维护-

示例解决方案Kepware

Server

EX作为Windows

VM,Kepware

Edge作为Edge计算栈上的Linux

VM，提供物联网协议转换。其他应用程序也可运行在边缘，如ML，也可以使用OPC-UA或REST获取物联网数据来执行本地分析。ThingworxFoundation、TOMCAT和Postgres

SQL以虚拟机的形式运行在数据中心的VCF或VxRail上。Thingworx提供物联网开发平台、数据可视化、设备管理以及与其他模块集成的框架，如Thingworx

AnalyticsThinkworxAnalyticsThinkworxAppsThinkworxComposerB©推动实时洞察和研发VDI站点，推动数字孪生的价值数字孪生解决方案架构实时数据物联网边缘平台，如PTCKepware事件流平台，如KafkaVDI

桌面(CAD/CAE)vGPUVMwareEdgeCompute

Stack|VM/Containerruntime|Storage|vGPU

|本地数字孪生模拟，如AnsysTwinbuilderVMwareCloud

Foundation|VM/Containerruntime|Storage|vGPU

|事件流数据事件流平台，如Kafka数字孪生建模与仿真，如AnsysTwinbuilder数据库,MongoDB,InfluxDBVDI

桌面(CAD/CAE)vGPU公有云利用物联网平台生成数字线程根据数据量和需求，基于预先创建的模型在本地运行数字孪生模拟运行事件流媒体平台，例如Kafka，将数字线程分发给多个消费者通过vGPU加速运行CAD/CAE应用的虚拟桌面利用数字线程对模型进行持续改进和运行仿真提供一个平台来运行集中式事件流平台，例如Kafka将数字线程发送到数据库进行长期存储，或者发送到公共云通过vGPU加速运行CAD/CAE应用的虚拟桌面环境数据材料类型模拟负载剩余使用寿命C©计算机视觉通过实时分析和人工智能提高产品质量和产量提高准确性24x7x365可重复性降低成本油漆表面检查焊缝检验冲压车间检查(划痕，凹痕，裂纹，着色)，铸造缸体检查有缺陷或丢失的印刷电路板(PCB)组件PCB焊胶产品表面检查包装和标签检查织物检验(网眼、撕裂、纱线)金属和塑料焊缝检查表面检查晶圆级异常和缺陷定位裂纹检测pre-place检验SoC包装检验,装配检验麦肯锡公司的一项研究发现，与人工检测相比，人工智能驱动的质量检测可以提升高达50%的生产率，并提升高达90%的缺陷检出率。D©30-50%

人工成本降低18ms

延迟可重复推广到各个工厂、工序100X焊缝检测增速/content/dam/www/central-libraries/us/en/documents/audis-automated-factory-closer-to-industry-4-casestudy.pdf©计算机视觉：质量检测解决方案架构直接接口:

USB,

MIPI

CSI快照:

影像文件,

PNG网络流媒体:

RTSP,

WebRTC,

UDP,

TCPVMwareEdgeCompute

Stack|VM/Containerruntime|Storage|vGPU

|缺陷检测的深度学习模块图像处理器/视频解码器可视化/报告/API硬件AI加速和优化如：OctoML高清摄像头从装配线上捕捉到待检查部件的图像整合来自专门从事DL模型产品/包装检验的公司的计算机视觉CV工作利用AI模型优化器(如OctoML)

，以提高VM和容器的边缘推理性能在边缘计算栈上运行Vision

AI，可以相互共享GPU资源API/流媒体ERP,

MES,长期储存，闭环控制公有云：阿里D©实时能力增强VMware在OT领域的价值新的实时功能能够满足机器人，plc等的实时要求边缘计算栈将OT负载整合到虚拟化平台上所有虚拟化优势支持OT工作负载ESX-RT是ESXi内提供低延迟调度的特性多项测试结果显示，在ESXi

7.0

U2及以上版本中，其性能与裸金属不相上下使用通用机器人来做机器人演示CodeSysPLC+ROS2+OpenVINO+

OpenCV8核IntelTiger

Lake

H，集成GPU，运行ESXi

7.0U36核虚拟机+

GPU直通，运行4个容器vPLC控制输送带(传感器检测到物体时停止驱动)英特尔Realsense相机提供对象检测和三角计算位置上定位传送带和高度路径计算决定了机器人手臂的移动位置(每2毫秒一次)发送x,y,z坐标到机器人手臂©©ESXi-RT-

将ESXi设置为Realtime

Hypervisor支持运行实时(PLC)和非实时(ML,

SCADA等)工作负载Bare

MetalWithhypervisor

(ESXi-RT)1

VM©2

VM3

VM优化ESXi和Photon操作系统的实时工作负载无需CPU

Pinning其他相关工作:虚拟PTP保护实时工作负载，同时适应在同一服务器上运行其他工作负载循环测试显示，在i7

@

1.1GHz上，裸金属和ESXihypervisor之间的延迟相同ESX-RT

是提供确定响应时间环境的必备无ESX-RT©启动

ESX-RT观测的最大延时有17000

us–

无法接受Hypervisor

+

Guest

OS造成的延迟(运行ESXi

7.0U2的Intel

Xeon

2.6GHz)最大延时<20

us，平均延时

~2-3us当前复杂性的挑战孤立的应用，庞大的硬件，复杂的操作IPCIPCMES工厂自动化

1 工厂自动化

N 预见性维护质量检验安全监控其他工厂应用我如何保持现有的应用程序(PLC,

HMI,

SCADA)，同时引入新型应用程序，使我的工厂现代化(CV，工业物联网)我的CV供应商告诉我买另一个服务器来运行他们的质量检查应用PLMQM…5GRAN增强互联5GCore硬件扩展©硬件为中心

(今天)迈向软件定义制造的旅程在工厂侧充分利用IT能力工厂第三方公有云软件定义的企业私有制造云私有云数据中心内生安全预见性维护数字孪生可持续制造其他…企业IT制造IT生产现场智能机器 质量检查软件定义的制造运行和管理工作负载的复杂性边缘©VMware的边缘解决方案©用户/设备云公有云私有云和数据中心多云

边缘Far

Edge

(企业侧)Near

Edge

(SP侧)边缘网络智能DRICTelcoCloud

PlatformESXi|

TKGRANServerESXi|

TKGSD-WAN

VMVMwareEdgeCompute

StackTelcoEdgeSASE

Compute

Telco

Cloud

Platform

ESXi|NSX|

TKGVMwarePoPSASEComputeTelcoCloudPlatformESXi|NSX|

TKGSASESD-WANKubernetesSD-WAN

StackCommunicationsService

ProviderProject

SantaCruzTCA|TCOps|GSM|TMC|VCO|vRA|

vROpsP5GSD-WANCWSSecureAccessSD-WAN

Stack电信/移动云 4G/5G终端管理©三种不同的方案，以满足广泛的要求在边缘IT：基于ESXi共享的管理和监控集中的生命周期管理、一致性和监视开放的API接口多云支持扩展边缘服务器硬件

(ARM,

x86

Atom,i3/i5/i7/i9,

Xeon)一致K8s(TKG)集成VMware

SD-WAN虚拟机，容器，K8s工作负载支持实时工作负载边缘部署的安全性优先(加密、认证、隔离)GPU分享TKGMGMTClusterNetwork：基于

SD-WANTKGWLClusterTKG

WLClusterVMOT&IT：基于整合LinuxCloudOrch可用性和弹性HW大小/资源需求TKG

WLClusterVM©VMwareEdgeComputeStack

2.0针对不同场景的三种边缘形态因素Network：基于

SD-WANTKGWLCluster利用SD-WAN设备提供K8sSD-WAN提供安全的连通性和安全性(防火墙、SASE服务)无接触置备小型零售、售货亭、分公司OT&IT：基于整合LinuxIoT

网关,

IPC,小服务器(Arm,x86Atom,i3/5/7/9,

Xeon-D)I/O端口(USB,audio,serial,AIO/DIO/GPIO)

直通GPU

直通无接触置备基于云的编排车间，零售店，现场设备，偏远地点TKG

WLClusterVMIT：基于

ESXiTKG

WLClusterVM具有可用性、安全性和可靠性的企业级计算为运行实时工作负载提供低延迟环境集成VMware边缘网络智能GPU直通零售，工厂服务器室，车间，医院ECS2.0GAAnnounced©for

H2认证和安全的通信边缘的内在安全性和加固所有组件的内置安全性ESXiLockdownModeCA/PKIRBACSecure

bootESXiFirewallvTPM

forworkloadVMdiskencryptionEncryptedvMotionVIBpkgintegrityIntelSGX

&AMD

SEV-ESvSwitchSecurityIdentityFederationManageHost

ProfilesTrust