一出出“变形金刚”大戏
在全球范围内上演
工厂车间发力智能制造
信息技术渗透到各个生产环节
笨重机械的老古董
摇身一变
成了智慧、自动化的化身
传统制造业搭上智能数字化快车，摇着降本增效的大旗革新底层架构，焕发出新时代的勃勃生机。
我们知道罗马非一日建成，制造业“老树发新芽”的背后是车间机床上的无数次探索，今天让我们一起走进欧洲一流理工大学实验室，看看智能制造是如何从走出理论、走向实践的。
生产线上的
流式数据处理难题
德国亚琛工业大学(RWTH)成立于1870年，是德国顶级理工大学，现为欧洲四所顶尖理工大学战略联盟(IDEA 联盟)成员之一，迄今已连续三届在德国精英大学中荣膺首位，被誉为“欧洲的麻省理工”。
具有100多年历史的亚琛工业大学机床与生产工程实验室(Laboratory for Machine Tools (WZL) of RWTH Aachen University，以下简称WZL)是世界上最大的机械研究所，多年来在世界各地的生产工程领域进行前瞻性研究并获得成功。除了基础理论，WZL研究还涉及工业环境中的应用，并为促进生产合理化制定实用的解决方案。
在WZL，科学家、数学家和软件开发人员一起工作，研究从边缘产生的实时数据中获取洞察的方法。作为WZL制造流程的一部分，精密冲裁创新中心会产生大量数据，振动传感器、声学传感器及其他制造条件下的专用传感器每秒生成超过100万个数据点，这些数据首先必须在第一线记录下来并快速处理。
面对海量流数据，WZL以往的做法是使用Hadoop、Apache、Kafka、Spark等经典大数据平台对流数据进行捕捉、处理和历史分析，然而由于大量传感器分布在不同机器、不同位置，且并非所有的传感器都时时刻刻运转，实验室经常要动用人力来处理负载平衡问题。
此外，WZL在管理Hadoop堆栈方面也遇到了麻烦，虽然是大型实验室，但WZL所拥有的资源相当有限，在生产数据小批量、本地化处理的方式下，其研究人员不得不花费大量时间进行内部系统开发。
在数据管理流程上投入太多精力迫使WZL寻找一个可实施的极低延迟的流模型，WZL希望寻找这样一个平台，可以利用高频率数据，帮助制造商在生产过程中收集数据、分析变化，监测产量和工艺质量并实时做出调整。
实时采集海量数据
在工业边缘实现洞察
长期以来，戴尔科技与WZL一直保持着良好的合作关系，戴尔团队从WZL需求和实际情况出发，为其提供戴尔流数据平台SDP(Streaming Data Platform)解决方案，搭建边缘计算集群以实时摄取、存储和分析连续的流数据。
对此WZL首席数据官兼数字转型主任的Daniel Trauth博士这样评价：
“戴尔流数据平台以流的形式处理所有东西，使我们可以轻松地使用一个处理模型来创建新的分析管道。”
戴尔科技为WZL搭建的本地系统包括一个经过优化的SDP软件平台，可连接从智能物联网到云集成的所有组件和服务，并利用人工智能对实时数据和历史数据进行分析。
硬件上PowerEdge R640服务器为这个集群提供支持，它拥有240个处理器内核、1.563 TB内存、3.84TB SSD内存、360TB HDD内存和6块GPU。
PowerEdge R640搭载英特尔®至强®系列可扩展处理器，在核心、缓存、内存以及I/O方面进行了大量优化，使得其在整体性能上有了极大的提升，可满足多种工作负载需求。
为了对不同类型的数据提供近乎无限的"DVR式"存储和回放，WZL选择PowerScale存储来处理流数据平台的长期存储需求，为历史数据采集、分析和机器学习模型开发提供空间。
获得收益：
流数据平台与精冲机连接之后，每0.4毫秒即可记录多达1,000个特征值，这些特征值来源于海量的图像流、X射线和物联网设备，采集后立即被边缘PowerEdge服务器存储起来进行实时预分析，以便人工智能和机器学习开展进一步评估。
WZL的精冲线上每天产生大约80TB数据，尽管模型计算是个非常耗费CPU和时间的过程，但得益于流数据平台的边缘连接性，这些工作几乎可以瞬间完成。
由于速度和温度等条件处于AI的持续监督之下，机器能够自动调整以防止任何中断。通过这种方式对机器进行监测，WZL可以实时捕捉、预测整个金属冲压过程中的异常情况，据此优化生产过程，并从边缘的产生的数据挖掘新的价值。
基于戴尔的解决方案，WZL最终从边缘的生产数据中获得实时洞察力，这将帮助制造商根据需要调整流程，并大规模地管理大量数据和IT基础设拖。
IDC预计，到2025年，全球物联网连接数将增长至270亿个，物联网设备数量将达到1000亿台，超过70%的数据和应用将在边缘产生和处理。
在通往智能制造的道路上，边缘计算是绕不开的大趋势，它结合人工智能、物联网等技术，将业务洞察推到生产环节的各个神经末梢，真正实现数据驱动的业务发展。作为全球领先IT基础架构供应商，戴尔科技可提供完善的边缘计算解决方案，帮助制造业用户更好更快地实现智能转型！
