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Nivel de alarma de Edge-Cloud de dispositivos IIoT heterogéneos basado en destilación de conocimiento en fabricación inteligente

Autores: Oh, Seokju; Kim, Donghyun; Lee, Chaegyu; Jeong, Jongpil

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Nivel de alarma de Edge-Cloud de dispositivos IIoT heterogéneos basado en destilación de conocimiento en fabricación inteligente


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Revolución industrial
Fábricas inteligentes
Internet Industrial de las Cosas
IIoT
Recursos de red
Arquitectura en la nube-niebla-borde

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 31

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Junto con la cuarta revolución industrial, las fábricas inteligentes están recibiendo mucha atención. Grandes volúmenes de datos en tiempo real que se generan a altas tasas, especialmente en industrias, están volviéndose cada vez más importantes. En consecuencia, el Internet Industrial de las Cosas (IIoT), que conecta, controla y comunica con dispositivos heterogéneos, es importante para los sitios industriales y ahora es indispensable. Para garantizar la equidad y calidad del IIoT con recursos de red limitados, la conexión de red del IIoT necesita ser construida de manera más inteligente. Se están realizando muchos estudios sobre el uso eficiente de los recursos impuestos a los dispositivos IIoT. Por lo tanto, en este documento, proponemos un método de optimización de colaboración para dispositivos heterogéneos basado en la arquitectura de nube-bruma-borde. Primero, este documento propone un algoritmo basado en destilación de conocimiento que puede colaborar en la computación de nube-bruma-borde sobre la base de control distribuido. En segundo lugar, para compensar las deficiencias de la destilación de conocimiento, proponemos un marco para combinar un nivel de alarma basado en etiquetas suaves. Finalmente, el método propuesto en este documento fue verificado a través de varios experimentos, y se muestra que este método puede acortar efectivamente el tiempo de respuesta y resolver los problemas de las redes IIoT existentes, y que puede aplicarse eficientemente a dispositivos heterogéneos.

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