港口智能诊断解决方案
结合天翼云边缘计算与数据分析能力,港口能够更好地利用传感器数据进行设备异常自主检测,并实现更上层的港口基础设施进行自主决策与相互协作,解放后台操作的复杂干预。

业务挑战

  • 边缘数据复杂,难以充分利用
    边缘数据复杂,难以充分利用
    目前的自动化港区均已部署大量传感器,然而传感器收集到的数据通常仅作为实时状态的展示与记录,未被充分挖掘用于场景预测与设备诊断。
  • 云边协同效应差
    云边协同效应差
    多数智能诊断流程单纯依赖于物联网边缘网关上部署的轻量级算法,忽略了云端所能承载的重型机器学习模型的训练。

解决方案场景

  • 通过基础数据来评测/预判水质、风速、风向,得出船只进港平滑度的评估。

方案优势

  • 轻量化智能边缘云,海量数据高效处理
    轻量化智能边缘云,海量数据高效处理
    借助电信遍布区县的通信机房,边缘云可以把时延做到x毫秒级。通过云网融合,为港口客户提供安全可靠可信的入云环境。智能边缘云形态丰富,涵盖物理机、虚拟机、容器、函数计算,完美对接客户边缘设备。
  • 云边协同,同时承载轻重算法
    云边协同,同时承载轻重算法
    在智慧港口场景下,实现云、边、端的三体友好协同。端负责内容采集及预处理;边缘统一汇聚视频流等数据,进行智能分析、存储;中心云保存核心数据。

方案架构

方案架构
方案简介
结合天翼云边缘计算与数据分析能力,港口能够更好地利用传感器数据进行设备异常自主检测,并实现更上层的港口基础设施进行自主决策与相互协作,解放后台操作的复杂干预。
架构优势
智能检测
在边缘节点部署异常检测算法,完成实时、短周期的数据分析,更好地支撑故障的实时告警,快速识别异常,毫秒级响应。
云端分析
云侧对重型机器学习模型进行训练,完成周期性维护、故障隐患综合识别分析,产品健康度检查。