Ian Soukup,National Oilwell Varco
由于钻井钻机变得更加连接,工程师需要管理和分析的捕获数据的体积是指数增长的。如果数据驻留在本地网络上,这将不是问题;然而,IoT设备数据通常在本地IT基础架构之外 - 在网络运行环境的边缘或像石油钻井平台等远程位置的边缘。因此,组织往往在远程站点上与IoT数据增长斗争,因为它们被迫将其传输到数据中心进行分析。钻井硬件的数据传输,位置和移动性等挑战驱动了对本地计算的需求。公司需要实用,具有成本效益的方式来实时地在边缘实时做出决策。答案在于边缘计算。使用Edge Computing,桌面算法现在可以部署到钻机,以进行实时决策,即时纠正响应和最小的生产损耗。
National Oilwell Varco(11月)采用了Simulin金宝appk实时和Speedgoat,以原型为钻井自动化的IIOT和Edge Computing平台。这使它们能够通过模型快速和有效地流失,以通过流数据测试它们的性能和稳定性。它们选择了模拟实时,因金宝app为它能够自动中中实时任务执行和调度而无需执行大量模型重组。
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