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从边缘到云,HPE如何照亮制造业的数字化征程?

2024/4/23        作者:e-works  吴婕      
关键字:HPE  制造业  混合云  服务器  存储  
对于制造企业而言,如何化数据为智能、转智能为洞见、促洞见为行动,提高安全性和保障性,加快数字化转型?
       大到汽车飞机、小到发夹纽扣,每一个产品从研发设计的灵感乍现,到物料采购的精心筹备,再到生产制造的机器轰鸣,以及产品销售的巧妙营销,最后到产品售后的关怀服务,都离不开数据的支持。

       与此相关的是,从边缘到云,爆发式的数据增长也使得制造业数字化转型进入了加速变革的状态。那么,对于制造企业而言,如何化数据为智能、转智能为洞见、促洞见为行动,提高安全性和保障性,加快数字化转型?

化数据为智能,制造业迎来挑战

       制造业数字化转型的关键在于让数据在企业内自由流通并得到有效管理,让数据像燃料一样得到高效燃烧,发挥出更大的价值,以建立更高效、灵活的生产流程。据IDC预测,到2025年全球数据的总量将达到175ZB。随着企业数据空前地增长和扩张,且工作负载也在复杂多变的系统中以各种方式流动,大大加剧了企业关键工作负载和数据管理的挑战:

       一是,边缘数据的挑战。随着工业互联网、数字孪生以及5G技术的深化应用,大量的边缘数据正在极速扩张,带来了企业边缘端算力的巨大需求。面对制造企业设备远程控制、人员远程维护和高清视频采集与传输等诸多场景,都需要借助算力去实现海量数据的分析、挖掘,降低数据传输的延迟性与成本,达到降本、增效、提质的目标。

       二是,数据孤岛的挑战。制造业中,数据往往分散在各种不同的IT系统中,如ERP、MES、SCM等,这些系统之间缺乏有效的数据交换和集成机制,导致数据无法相互关联和共享。这不仅浪费了数据资源,还影响了数据的分析和决策支持能力。

       三是,老旧设备的数据价值未发挥。传统制造业中存在大量的老旧设备,这些设备可能没有安装传感器数据采集工具,其运行产生的数据往往未能被捕捉和利用,导致设备的潜在价值未被挖掘。

       四是,数据迁移到云端的挑战。对制造企业而言,“上云”有诸多益处。然而将制造业企业庞大的数据量迁移到云端是一个复杂的过程,可能涉及到数据量大、数据类型多样、数据结构复杂等问题,同时还需确保数据在迁移过程中的安全和完整性。此外,迁移后的数据管理和分析也需要专业的技术和资源。
图1 制造业迎来挑战
图1 制造业迎来挑战

       由此可见,“化数据为智能”带来的结果就是,联网设备以及由此产生的可用数据正呈现出爆炸式增长,企业的关键工作负载所处的环境也正在发生着“翻天覆地”的巨大变化,这些新的变化和需求,让企业面临着前所未有的考验和压力。这也意味着未来企业的算力、存储等基础设施将迎来了一个新的重构周期,来应对数字化转型和行业智能化升级加速的挑战。

转智能为洞见,提供算力、存储支持

       在此背景下,作为与生俱来的市场创新者,HPE始终站在技术与应用的最前沿,并随着时代和企业需求的变化而不断的创新和进化。尤其是过去几年,HPE更是从“云优先”转向“数据优先”,通过“即服务”模式在业内交付从边缘到云的整体产品组合,提供企业所需的算力、存储等服务,为企业加速工作负载转型,驱动数据价值创新打下了坚实的基础。

       一方面,算力是激活数据要素潜能、驱动制造业数字化转型的新引擎。HPE为市场打造了可以从边缘扩展到百万兆级规模的计算产品组合,并对其进行了优化,以“即服务”的创新模式交付工作负载优化的计算能力,让更多的企业加速数字化的转型。全新一代HPE ProLiant服务器为用户提供了一个基于云原生技术的管理中枢,无论计算环境位于何处,用户都能安全地自动访问、监控和管理服务器,进而实现高效运维。与此同时,HPE ProLiant Gen11支持多种架构,包括第四代AMD EPYC™处理器,第四代Intel®至强® 可扩展处理器,以及Ampere®Altra®和Ampere®Altra®Max云原生处理器。与上一代相比,新的 HPE ProLiant Gen11 服务器能为要求最苛刻的应用程序提供两倍的 I/O 带宽。同时,单个 CPU 的内核数增加 50%,能更好的整合工作负载。每台服务器的高性能 GPU 密度也增加了 33%,以更好支持AI和图形密集型工作负载。
图2 HPE ProLiant Gen11服务器
图2 HPE ProLiant Gen11服务器

       另一方面,随着数字化变革的深入,企业对存储性能、可用性、使用体验提出了全新要求——存储之上,用户要求更强大的数据管理能力。对此,HPE在硬件产品创新的同时,创造性地将云运维体验和人工智能优势融入数据管理,有效支持了不同领域客户在各业务阶段的创新。HPE Alletra系列存储是国内首款采用全NVMe协议的集中式存储产品,基于端到端NVMe架构,Alletra系列存储实现了对前端及后端 NVMeoF互连、NVMe SSD 及NVMe SCM的支持。基于HPE Alletra系列存储,用户可以享受到比肩云的即服务体验,传统存储需要用户关注底层硬件,在Alletra系列存储的使用中,用户只需关注自身需求,存储会主动根据容量、应用场景、性能需求等自动分配合适资源。此外,HPE Alletra系列存储采用HPE InfoSight 人工智能平台,能够解决复杂性难题,转变管理资源的方式,并重新定义支持体验。
图3 HPE Alletra系列存储
图3 HPE Alletra系列存储

       不难发现,HPE的算力与存储产品,通过对不同工作负载进行了优化,可以说真正帮助了企业在以“数据为先”的时代,释放出了更多的数据价值,同时其创新的“即服务”模式,也真正帮助了企业可以更加灵活的应对不同的工作负载,这也是HPE在市场中独一无二的价值体现。

促洞见为行动,探索未来“智造”

       随着各行各业积极推动数字化、智能化升级,HPE开始走向千行百业,并将制造业作为重点拓展行业。近年来,HPE在制造行业持续布局,通过创新性的技术融合和场景实践,已向包装、电子、汽车等制造行业企业提供全方位支持。

       以某软管包装制造商为例,随着公司规模的扩大,公司原有的IT基础设施承受着巨大的压力,同时硬件设备老化,可能导致停机、系统故障和数据丢失的风险增加。此外,公司业务增长速度意味着任何非计划的服务器故障都会对其运营产生重大影响。为了帮助公司降低开发成本,提升市场响应能力,HPE提供了最新硬件基础设施,包括HPE ProLiant服务器、HPE交换机、HPE存储、Aruba网络、VMware vSphere等,有效缩短了公司关键报告的处理时间,提供了及时准确的信息支持和实时分析能力,对决策和运营管理至关重要。此外,在HPE GreenLake环境中,公司的数据成功迁移到SAP S/4HANA®,建立了一个可扩展和面向未来的运营平台,实现了端到端的数据可追溯性,提升了产品质量控制。

       在电子行业,许多公司承受着确保生产线上任何产品均不发生质量问题的压力,尤其是在定制需求增长的情况下。然而,仍依靠工人和手动流程来进行检查,往往无法跟上当今生产线的速度,也无法满足严格的质量要求。HPE携手Relimetrics,在某电子制造公司生产线上实施了视频分析和机器学习技术,包括安装5个摄像头,捕捉进入传送带的产品的高分辨率图像,并将图像传输到嵌入式系统,以便使用机器学习算法进行现场处理。该系统使用配有NVIDIA® GPU 的 HPE OEM解决方案 HPE Edgeline Converged Edge System,在边缘而不是云端分析图像。双方合作打造的机器视觉系统使得生产线能够进行实时视频分析,既节省时间,又防止延迟问题,提高了缺陷检测的速度和准确性,从而提高了生产效率和产品质量。

       在自动驾驶汽车领域,测试车辆将配备大量传感器在真实道路上进行广泛测试,每天都会生成TB级甚至更多的数据,然后让AI算法处理这些数据并记录自动驾驶软件的反应,如果反应不正确或太慢,则需要调整算法。某汽车公司借助HPE GreenLake为其交付的高性能解决方案,解决了自动驾驶软件建模和模拟中的计算难题。该解决方案提供了公司所需的大规模并行计算能力,覆盖了数据处理的全流程,从而极大提升了研发效率。例如,该解决方案中的一个组件是HPE数据管理框架,这是一个大规模、分层的存储和数据管理平台,专门用于管理由高度可扩展的动态HPC、数据分析和人工智能工作流生成的大量内容。

       这些不过是HPE助力制造业数字化转型全景中的其中一角。作为全球科技领军企业之一,HPE想用户所想,周到地释出了相关行业解决方案,力图为制造行业和客户业务创造更大价值。

后记

       支撑制造业数字化转型,HPE从未止步,既立足于当下需求与挑战,也着眼于行业未来发展方向,不断创新和升级平台和产品。未来,随着AI、工业互联网、数字孪生以及5G等技术在制造业的深度应用,生产制造过程数据倍增,HPE将继续以数据为先,系统地挖掘分析生产制造数据,化数据为智能、转智能为洞见、促洞见为行动,赋能制造企业由信息化、网络化向数字化、智能化演进,实现企业核心竞争力的构筑与高质量发展!
 
责任编辑:吴婕
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