Crie uma solução de detecção de anomalias industriais

Execute várias cargas de trabalho de detecção de anomalia independentes em um único sistema que executa várias máquinas virtuais por meio de uma Máquina Virtual Baseada em Kernel (KVM - Kernel-based Virtual Machine).

Sistema operacional visado Ubuntu* 16.04 LTS
Tempo para conclusão 45 minutos

GitHub* (C++)

O que você aprenderá

As fábricas usam controladores lógicos programáveis existentes para controlar equipamentos e podem usar vários dispositivos ou cargas de trabalho diferentes para a interface homem-máquina (IHM), ingestão de dados e aplicação de visão computacional. Essa implementação de referência demonstra como todas essas cargas de trabalho podem ser executadas de maneira independente em um sistema.

Obtenha informações sobre as seguintes soluções:

  • Aplicativos de visão computacional para IoT
  • Inferência para analisar conjuntos de dados
  • Mercado de IoT industrial

Use as habilidades aprendidas nessa implementação de referência para desenvolver soluções de IoT semelhantes.

Aprenda a criar e executar um sistema de consolidação de carga de trabalho com estes recursos:

Execute várias cargas de trabalho de forma independente em um único sistema.
Use uma KVM em um sistema host para executar várias máquinas virtuais (VMs)
Execute as implementações de referência do detector de defeitos do objeto e de defeitos do motor e colete dados para análise

Consolidação de carga de trabalho em IoT industrial

Como funciona

Neste aplicativo, três máquinas virtuais são executadas em uma máquina host usando uma KVM como o hipervisor.

  • A primeira máquina (denominada OFD) executa o aplicativo detector de falhas de objeto. Esse aplicativo detecta anomalias em objetos que se movem em uma esteira transportadora e, em seguida, armazena esses dados localmente em uma instância do InfluxDB*.
  • A segunda máquina (denominada MDD) hospeda o aplicativo detector de defeitos do motor, que também armazena os dados localmente no InfluxDB.
  • A visualização de dados ocorre na terceira máquina virtual (denominada HMI) usando Grafana* e dados do OFD e MDD InfluxDB.

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