联想王立平:全方位边缘智能方案助力各行业数字化转型

作者:程琳琳 责任编辑:程琳琳 2021.09.13 11:21 来源:通信世界全媒体

通信世界网消息(CWW)在这个数字化的时代,算力无处不在,原有集中化的算力正不断往边缘延伸。边缘智能日益成为企业数字化建设的重点。根据Gartner的预测,2025年,将有75%的数据产生在数据中心和云之外的边缘侧。联想洞悉这一变化趋势,在三年前就开始布局商用边缘计算产品,包括工控机、边缘计算网关、边缘服务器等。

如今,联想在边缘领域已经取得丰硕的创新成果。近日,在联想Techworld大会上,联想集团副总裁、中国区商用大客户业务群总经理王立平重磅发布了联想边缘计算产品——高扩展性4U工控机、工业一体机和嵌入式工控机、边缘计算网关、超能云终端、专用的边缘服务器等众多重磅产品,为企业客户带来了全方位的解决方案。并充分利用联想在AI技术上的积累,将这些智能化的边缘计算设备应用到了智慧零售、智能制造、智慧医疗和智慧金融等各行各业的场景中。

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数字化转型如何突破三大难点

数字化转型是近年来企业关注度较高的热门方向。联想服务企业数字化转型先从自身做起。联想每年投入大量资金来实现IT系统重构,积累了丰富的经验。

如今,各行各业的数字化转型成熟度差异挺大,金融、电信行业是最早数字化转型的,近两年制造业开始全面数字化转型,制造业面临很大的降本增效压力,工业互联网结合5G技术加速了制造业数字化转型进程。

联想是智能制造领域的先行者,联想的联保工厂已经实现智能制造,现在产线自动化率已经达到百分之七八十,并且可以把制造经验赋能其他企业,联想的数据智能团队已经把智能制造方案分享给很多企业,比如为桐昆智能制造提供方案,在ERP、SAP方面,联想会把SAP方面的经验赋能给更多客户。

谈到目前企业数字化转型的难点,王立平讲道,数字化转型面临很多难点,一是数字化转型的领导力,笃定数字化转型的决心很重要。二是对构架的规划,端边云网智这种新的构架相比过去传统构架减轻了数字化转型的难度。三是数字化转型是以业务驱动数字化转型,业务与数字化相辅相成。联想做数字化转型过程多是业务驱动,联想要拓展客户市场,要提高团队效率,物流要数字化等等。

“数字化转型是业务的模式创新突破之后,用数字化手段固化下来,业务如果没有变化,那么数字化就只能解决运营效率问题,不能解决业务模式突破和产品创新问题。”王立平讲道。

分享边缘计算拳头产品与实践经验

边缘计算以其未来发展的巨大潜力,成为企业数字化转型的首选,对此联想也进行了深入的探索和实践。

边缘计算作为靠近数据源头、融合了网络、存储、计算与应用能力的分布式计算平台,可以对数据在本地进行实时分析处理,数据不必实时回传到云端,缩短延时,减少网络带宽占用,确保应用程序安全高效的运行。经过多年积累,联想在此次TechWorld大会上发布了多款边缘产品以及自身的实践经验。

在产品方面,联想发布的工控系列的高扩展性4U工控机、工业一体机和嵌入式工控机,通过良好的结构设计和防静电保护,能够满足工业现场震动、高温、高湿的环境要求;边缘计算网关系列具备低功耗、低成本、无风扇设计,广泛应用在数据采集、机器视觉和商业显示等场景;超能云终端超小机身,多接口设计,提供多种安装方式,广泛使用在医疗和金融等等场景中;专用的边缘服务器系列是面向重边缘计算场景的产品,紧凑型边缘服务器,可以安装到数据中心服务器无法适应的恶劣环境中。

在具体实践方面,王立平分享了联想多年积累的丰富合作经验。

在工业设备运维的场景中,工业设备通过有效运维,减少宕机时间是很多设备制造企业和用户所关心的重要问题,每一秒的停机都意味着损失。大量高价值工业设备分布在全国各地,设备一旦出现故障,其产生的损失是以分钟来计算的,很多设备故障需要人员出差进行现场支持,往往需要2到3天的时间,这样的响应效率带来的损失是企业难以承受的,这在疫情期间表现的尤为突出。此外,当前许多设备是作为单机使用的,并且使用不同的通信协议,这增加了设备数据收集的难度,形成了数据孤岛,没有一手运行数据和历史故障数据,故障难以快速精准定位。

联想充分理解客户应用痛点,提供了智能化远程运维解决方案。联想提供了基于“端-边-云-网-智“新IT架构的智能化远程运维平台,对于生产设备运行过程中的数据进行持续地收集、整合、比较、找出其对应关系,以监控设备的运行表现,在积累足够的数据之后,建立设备健康预测模型,可以对设备进行故障的预判。

比如:设备是否将要到故障临界点,机器是否需要暂停进行检查,来防止整个生产线的停线,一旦设备发生故障,设备运维人员可以不受地域限制进行远程维护,减少停线时间,提高工厂的生产效益,让传统行业变得更加高效和智能化。远程运维平台可以提供全视角、实时化的设备数据分析。对于设备运维人员来说,可以查看到所有已销售设备的分布、运行和使用情况,对于设备的使用人员来说,可以实时查看和统计厂区、车间的生产数据。同时,设备发生故障时,平台可以精确定位设备的故障点,运维人员可以安全、便捷的远程连接设备,进行故障定位和分析。

以联想在高斯中国的应用实践为例。作为印刷行业的领军企业,保证客户印刷作业的顺畅运行是高斯非常关心的问题。远程运维方案在高斯推行的一年中,工厂管理人员和设备运维人员可以高效地异地协作;不同设备间数据互通互联,实现了数据可追溯、故障点可精确定位、设备故障可快速诊断、恢复。

基于这种远程运维的模式,高斯已经取得了卓有成效的成果,设备故障率降低了50%,高斯员工的出差成本降低了65%,售后服务的客户满意度提升了80%。未来高斯仍将继续扩大边缘计算设备的部署范围,基于远程运维平台来收集更多的设备运行数据。这些数据又能推动高斯实现产品和服务模式的创新,带来更好的效益和客户满意度。

EdgeAI平台要做未来的应用商店

边缘采集的数据还需要强大的大脑支撑算力,这就不得不提到联想大脑Edge AI平台,它不仅能提供AI静态环境,还能提供AI动态环境支持,通过边缘小样本终身学习技术,实现本地AI模型动态持续更新,从而实现低延时,更精准和数据隐私保护等客户需求。同时,基于智能推荐算法,通过Edge AI平台,联想给客户提供最优的AI模型和联想智能化硬件匹配的方案。即使是针对连锁门店这种大范围部署的场景,也可以通过多通道云端协同技术,将AI模型规模化部署到边缘设备端。

“Edge AI平台的发展分阶段进行的。首先要提高开发效率,未来希望平台变成Lisence的方式,开发者平台上开发了软硬一体的方案,那么在给客户部署的时候可以用这个平台收费,再往后这个平台变成市场,有很多算法和应用部署在这个平台上,类似于APP Store,面向很多客户会调用不同算法和应用,这个时候会给合作伙伴提供分成模式。这样无论对合作伙伴还是对客户和生态都是有价值的。

在AI算力方面,随着机器视觉技术应用的成熟,联想与合作伙伴共同开发了“城市之眼”AI视频分析系统,与边缘计算网关协同配合,通过5G网络可同时处理多路高清视频。在城市采集和作业车辆进行巡检和作业时,自动发现、上报、核查城市监管中遇到的问题,实现城市的智慧化监管。

“智能化转型单靠一家企业之力是难以实现的,联想致力于打造商用IoT生态,联合行业合作伙伴,利用联想硬件定制化优势、Edge AI平台算法能力和强大的服务体系,以更快、更好、更低成本的模式,加速各行各业边缘智能方案的开发进程。同时,联想可以通过品牌赋能、营销支持和发挥一万多家大联想客户服务合作伙伴的覆盖优势,加速解决方案的落地。”王立平总结道。


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