2017年起,“智慧工地”逐步进入政策视野,此前则多为建筑施工企业出于自身需求开展的创新应用。尤其在国务院办公厅《关于促进建筑业持续健康发展的意见》印发后,“智慧工地”的应用价值及现实意义渐成共识。
当前,针对“智慧工地”的顶层设计尚未明确,各地关于“智慧工地”的概念界定和路径设计也各有千秋。综合多地文件,可以将“智慧工地”理解为基于信息技术,围绕建筑工程项目全生命周期,建立支撑现场管理、互联协同、智能决策、数据共享的信息化系统,实现信息技术与现场管理深度融合的新型施工管控模式。
要而言之,“智慧工地”旨在为工程施工项目装上“智慧大脑”,通过采集、集成和应用建筑施工数据,实现对于施工现场的信息化监管。
1、信息采集:打破“信息孤岛”
施工现场散落着类别多、数量大的信息,涉及政府监管部门、建设、施工、监理、设计和材料供应商等诸多主体,需服务于质量、安全、成本、工期等控制需要。
为改变传统工地中信息重复采集、信息交叉上报、信息冗余严重、信息更新滞后的信息管理现状,“智慧工地”充分利用互联网、物联网、传感器等先进信息化技术手段,提高数据获取的准确性、及时性、真实性和完整性,致力于满足项目管理者对现场作业过程所需数据的及时获取、共享和沟通。
针对现场管理中较为突出的“信息孤岛”现象(表现为功能上不关联互助、信息不共享互换、信息与业务流程和应用相互脱节),“智慧工地”着力打破信息之间的互联互通障碍,构建横向到边、纵向到底的信息交互关系,既在“信息孤岛”间架设桥梁、实现大数据融合,也为破除“信息壁垒”、填平孤岛重建奠定基础。
响应《2016-2020年建筑业信息化发展纲要》针对施工类企业提出的“建立基于BIM的项目管理信息系统”号召,各地也要求逐步推进BIM技术,以降低信息在各环节传递过程中的衰减,实现信息的有效传递和共享。
2、系统集成:汇集多元力量
在优化信息采集的基础上,“智慧工地”还需将软件、硬件、技术和信息等集成到相互关联、统一协调的系统之中,使信息达到充分共享,在此基础上可以对施工现场的人、机、料、法、环等资源进行集中管理。
针对市场上施工现场管理信息系统多而杂的近况,“智慧工地”通过完善并集成项目管理、劳务管理、物资材料管理等系统,将施工现场所应用的各类小而精(杂)的专业化系统集成整合为各功能模块集成统一的系统平台。如《重庆市2020年“智慧工地”建设工作方案》明确智慧工地应具备人员实名制管理、危险性较大的分部分项工程安全管理、工程监理报告、工程质量验收管理、建材质量监管、工资专用账户管理6项元素,江苏省《关于推进智慧工地建设的指导意见》也明确智慧工地应涵盖现场应用、集成监管、决策分析、数据中心和行业监管等五个方面内容。
与此同时,“智慧工地”还有意提高BIM、LBS、VR、AR等技术应用软件和系统的集成程度,一方面提高信息技术集成应用能力,另一方面也有助于解决市场存在的软硬件集成难、系统选型难等问题。
3、数据应用:升级项目管理
信息的采集和系统的集成都是为了发挥大数据智能化对提升施工项目管理效能的价值。在前两步骤的基础上,“智慧工地”得以在数据应用环节发挥巨大潜能:“了解”工地的过去,“清楚”工地的现状,“预知”工地的未来。
对于各方建设主体而言,“智慧工地”有利于施工精细化管控的实现:通过集中获取、传递、处理、再生与利用项目信息,应用人员安全管理、施工进度监督、车辆未冲洗抓拍、现场设备监控等功能,能够提高施工现场决策能力和管理效率,助力项目管理“耳聪目明”,长远来看对于项目管理各方而言也是降低施工成本的创新选择。
对于监管部门而言,一方面可通过“智慧工地”优化对于施工项目的微观管理,如《成都市智慧工地线上巡查管理办法(试行)》要求各区(市)县住建行政主管部门(含质量、安全监督机构)负责所监管项目智慧工地线上巡查工作,督促相关责任单位及时整改和处理巡查问题;另一方面可应用“智慧工地”更好实现“现场与市场”联动管理,落实“现场优秀、市场优选”原则,在建筑企业中普及“以现场促市场、以市场保现场”观念,优化对于建筑市场的宏观管理。
“智慧工地”是建筑业信息化、智能化和精细化的有效载体,也是推进建筑产业现代化的重要环节,其应用能够提升行业监管和企业综合管理能力、驱动建筑企业智能化变革、引领项目全过程升级。当然,其推广还需以智能技术与智能设备的普及使用为出发点,政策支持、措施保障、督导监管加以辅助。
1、智能安全帽智能安全帽是一款针对建筑工人施工情况进行实时记录的安全防护设备,智能安全帽内置了GPS定位,具有语音播报、 撞击报警 、SOS呼救功能,高配智能安全帽还配备了高清摄像头,管理者可以通过该摄像头实时查看监控工人的实际工作状态,工人一天的工作数据也会上传到管理系统当中,向管理者详细反馈工人工作详情,包括:有效工时统计、违规 *** 作等。
2、机械设备监控仪
工地中常见的施工设备有很多,想要对这些设备进行监控,就需要用到机械设备监控仪,机械设备监控仪,可以对常见的车辆、吊塔设备进行监控,实时查看设备的真实工作状态。G4机载监控仪,可以外接多个高清摄像头,实现360°无死角监控,尤其是在吊塔这种大型设备 *** 作时,配备G4机载监控仪,可确保塔吊所有的 *** 作都呈现在镜头下,同时塔吊还可以根据指挥台的指示进行调动,从而大幅度提升塔吊作业的安全性。
3、员工实名制管理设备
响应国家针对建筑行业工人实名制管理方案,工地都应设置实名制管理系统。结合多年行业经验,研发系统,并通过智能安全柜,实现工人的人脸识别和考勤记录。通过智能充电柜的人脸识别功能记录考勤,并进行保险同步,解决因人员流动造成的无保、漏保、错保问题。通俗讲解边缘计算
随着物联网越来越火,同时伴随着物联网而来的,就是各种概念和各种技术,其中一个就是边缘计算,当然还有雾计算。其实边缘计算和雾计算都差不多,雾计算只是和云计算是相对的。只是叫边缘计算呢,比较高大上吧。
下面我们要通俗地讲一讲边缘计算。
为什么要通俗的讲呢,怕如果不通俗,你听不明白。新的东西在出来的时候,往往是需要一个接纳和理解的过程。就像以前互联网刚出来的时候,很多人都不知道互联网,于是就得慢慢科普,让大家慢慢接受和理解呀。谁现在还解释什么是互联网呀。
而边缘计算也有一段时间了,只是随着物联网的发展,边缘计算的概念也开始流行起来。我们先看一段非通俗的介绍边缘计算的概念:
边缘计算,是一种分散式运算的架构。在这种架构下,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。
或者说,边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。
边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。
以上是我从网络文章摘抄的一段对于边缘计算的解释。整个解释基本都是专业术语,搞工控的你,看完这段话,你来告诉我什么是边缘计算。
作为一名参与研发产品边缘计算的程序员,我决定写一篇文章来通俗讲解一下这个边缘计算。
首先,我要举一个不太恰当的例子。
比如有一款APP,用户在使用这款APP的时候,就会收集用户的信息,比如收集这个用户的年龄,性别,手机号,地址位置,搜索记录等等信息,而收集这些信息主要是更好地分析这个用户的行为和感兴趣的东西,比如车,房子,书,美食等什么感兴趣。然后更为准确地为其投放内容及广告。
这个是很常见的一个功能,但是就是这样一个功能,怎么和边缘计算挂钩呢。
在边缘计算之前,就是云计算了。
如果是使用云计算,这款APP的行为是这样的:
APP收集到信息后,把所有的基本信息,上传到服务器中,然后由服务器来执行算法,计算和识别出用户的兴趣爱好,甚至可能推算出这个用户的消费能力。然后服务器就可以根据这个推算出来的结果,为用户投放其感兴趣的内容和广告。
如果是使用边缘计算,这款APP的行为就是这样:
APP收集了信息后,不上传到服务器中。然后由APP自己计算和识别出这个用户的兴趣和爱好,也可以推算出这个用户的消费能力,也就是服务器的计算功能,直接由APP来完成。然后服务器只需要问一下APP,哪个用户是有可能是年薪百万的,哪个用户是单身的。APP只需要告诉服务器说,这个一路向东用户很帅,而且还单身,喜欢旅游,写诗,可以为其投放相亲美女内容。
就这样,整个过程并没有服务器参与计算,服务器也没有参与收集信息。因为这个信息在APP本身收集和计算,并没有进行上传,所以也没有涉及信息收集。
而,这就是边缘计算。
也就是以前由服务器作计算的部分,现在改由信息采集的设备直接计算了,再把计算的结果,直接输出到服务器中。服务器只要结果,并不需要过程的数据。
下面我们就以回答问题的形式来通俗的聊一聊这个边缘计算吧。
所以,什么是边缘计算呢。
边缘计算,说白了,就是(服务器)云计算懒得算了,就这点数据,你在数据采集的时候,顺便自己算得了,什么都丢到服务器来算,很累的。于是,边缘计算就这么来了。
那么,工控领域行业中使用到边缘计算的都有哪呢
这个就太多了。随着很多PLC,控制器和触摸屏等都开始接入到物联网中,每个设备需要采集的信息不一样,有温度,湿度,产量,生产数据,运行状态等。而不同行业的参数指标,性能数据都不一样,这很难在服务器通过云计算来形成一套标准,这使得PLC,控制器等,都会用到边缘计算。
为什么以前的DTU,或者物联模块等不流行边缘计算,现在开始流行了呢。
因为现在的IoT使用的模块或者芯片的处理能力也越来越高,资源也比较丰富,随着一些芯片成本的下降,以及开发模式的简化,使得一些芯片或模块在处理基本的数据采集功能后,仍存在资源过剩及功能利用率低的情况,也就是一个100%的芯片或模块,你只使用了10%的来采集数据,那还有90%你可以用来作计算
那么,使用边缘计算的优势在哪里呢。
1 可以使得设备的支持数量提升几个数量级。
比如一个服务器有10000点血。而接入一个设备,就要消耗1点血,如果再对这个设备进行数据分析,需要消耗9点血。也就是接入并计算一个设备就需要10点血。那么这个服务器最多只能接入1000个设备就挂了。
如果服务器只负责接入设备,不进行计算和分析,那么接入一个设备,消耗1点血,由设备自己进行数据计算和分析,再输出结果。这时候服务器就可以接入10000个设备了。
没有使用边缘计算,服务器可以接1000个设备。
如果使用了边缘计算,服务器可以接10000个设备。提升了一个数量级。而对于一些复杂的设备,特别是一些工厂,现场作业等需要数据量多的,如果使用了边缘计算来给服务器节省空间和资源,这个优势更能体现出来了。
2 让计算变得更为灵活和可控
前面说到,接入设备的服务器很难做到统一的计算分析标准,因为物联网可是一个万物接入的网络,每一个设备采集的数据不一样。如果使用了边缘计算,就可以单独针对每一个设备进行相应的计算和分析。当然,如果相同的设备或者相同参数的,可以进行复制使用同一套计算标准或算法。如果将计算脚本开放出来给用户,用户就可以自定义去添加自己的计算公式和行为。
边缘计算的模式和拓扑结构是什么样的呢。
比如要在一套数据采集系统里,以一个云服务器为中心,移动客户端,PC客户端或第三方接口等接入到云服务器获取数据,而数据采集方呢,由数据采集模块来连接到云服务中。
数据采集模块可以采集PLC,变频器,智能仪表等,将数据上传到云服务器中,由服务器进行数据分析和计算,然后PC或移动客户端,第三方接口就可以获取数据分析的结果。但是这种情况下,随着设备的接入越来越多,云服务器的负担也会越来越重,而且接入的PLC,控制器等的种类也越来越多,原来的云服务数据计算模式难以满足越来越复杂的应用。这时候边缘计算就应运而生了。
在原拓扑结构不变的情况,可无缝引入边缘计算。在数据采集模块端开放边缘计算功能,将复杂的计算,策略,规则等,由数据采集模块进行运算,得到输出结果后,只需要将结果上传到云服务中。再由PC客户端,移动客户端及第三方接口从云服务获取。
比如数据采集模块需要采集一个电表,电表能采集的数据有电流,电压,偏偏没有功率。当然现在的电表采集不到功率很少了,只是举例。
那怎么办呢,偏偏客户很想看到功率。那在没有边缘计算的时候,为了要看到功率,只好在云服务里,增加一定的计算规则,将采集到的电流和电压通过计算得到功率。如果有1000个电表,云服务器就要对这1000个电表进行计算。这就增加了云服务器的工作量和负担了。
如果有了边缘计算,那么在数据采集模块,就可以添加计算功能,直接将采集的电流和电压通过计算得到功率,只需要把功率上传给服务器就可以了。这样,即便有50000个电表,云服务也毫无计算压力,因为它并不需要计算。
这就是通俗的讲一讲边缘计算。边缘计算主要应用于以下场景:
1无人驾驶
2智能安防
3 语音协助
4医疗保健
5农业和智能农场
6能源和电网控制
从十次方平台看到的,望采纳。智慧工地是通过智能视频分析技术,为建筑工地施工质量安全管理提供先进的技术手段,通过安装在建筑施工作业现场的各类监控装置,构建智能监控和防范体系,有效弥补传统方法和技术在监管中的缺陷,实现对人员、机械、材料、环境的全方位实时监控。
选择性价比高的公司,最好要选择实力雄厚,有合作案例的公司,毕竟智慧工地解决方案属于项目核心技术,所以高技术水平很关键。
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