铁路行业如何使用物联网边缘计算

发布时间：2023-09-20 14:26:59 所属栏目：应用来源：

导读：就数字化而言，铁路行业是最复杂的行业之一。从技术的角度来看，它有许多障碍，使其很难将现有系统集成到现代数字架构中。这可以解释其数字化水平较低的原因。物联网边缘计算可以解决铁路面临的许多挑战。

《哈佛

就数字化而言，铁路行业是最复杂的行业之一。从技术的角度来看，它有许多障碍，使其很难将现有系统集成到现代数字架构中。这可以解释其数字化水平较低的原因。物联网边缘计算可以解决铁路面临的许多挑战。

《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)的一项研究表明，运输行业处于数字化成熟的末尾，尤其是铁路部门，对这种低水平的数字化有着重大贡献。这不仅是因为它受到非常严格的监管，还因为从技术上讲，它面临许多挑战，难以将传统系统基础设施集成到现代数字架构中。

什么是边缘计算?

物联网边缘计算是物联网和边缘计算技术的结合，常用于工业环境。如果我们分析工业物联网(IIoT)和边缘计算作为数字化技术的优势，我们就会意识到，它正是上述大多数挑战的答案。

工业物联网允许从多个来源捕获数据，而边缘计算允许以网络安全和可扩展的方式实时分析大量分布式数据，开放系统允许开发人员集成使用来自合作伙伴众多不同的供应商、技术和协议的现场可编程门阵列设备。

铁路与超越：物联网边缘计算的好处

让我们来看看五个用例，它们描述了物联网边缘计算在铁路和其他关键行业的潜在好处。

1、数字孪生和预测性维护
数字孪生，或数字孪生实例，允许物理系统中每个工作部件的数字表示。它们是工业4.0的先驱创新之一，但从商业角度来看也是最有利可图的之一。我们需要这些数字实例来优化从制造到维护和售后服务的产品价值链。它们可以用于远程诊断和监测，从而大大节省了人员和旅行成本。

它们还可以自动预测事件发生的可能性，结合历史数据、人类经验、机器学习和模拟，所有这些都提高了预测结果。麦肯锡估计，51%使用人工智能的公司的运营成本降低了20%以上。根据在哪里建立供应基地、如何和何时计划大修以及使用什么材料的决定对运营成本有直接影响。同样，实时数字孪生操作也需要在保证低延迟的同时处理大量数据。

2、障碍物检测
铁路运输的安全历来是运营商面临的另一个重大挑战。在由于恶劣天气或人为错误导致的能见度较低的情况下，计算机视觉将成为最有趣的解决方案之一，以实现更智能、更自动化的交通。机器人自动路面障碍物检测系统自动驾驶技术有助于提高人机交互系统的应急处理能力，提高斑马线前礼让行人或斑马线礼让行人的安全。

3、软件和固件升级
车载系统越来越智能，越来越面向软件。这些系统的需求会随着时间的推移而变化，对于许多迭代来说，能够优化这些系统的使用是很常见的。此外，由于安全漏洞，IT系统可能会过时。这就是为什么在大多数软件操作系统的配置和运行固件中安全运行更新操作系统变得越来越重要的原因。

4、提高列车运行的安全性
为了保证列车运行的安全性和稳定性，对列车的速度和负载等参数进行实时监测至关重要。从这个意义上说，智能物联网传感器与深度学习高计算能力的结合实际上是智能家居一个相辅相成的最佳的解决方案。

5、改善健康和合规性
毫无疑问，冠状病毒疾病突然迫使许多行业改变其优先事项，更有效地解决与健康和社会距离相关的问题。

（编辑：汽车网）

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