

L'impostazione:

Orchestrazione
CODESYS Automation Server ospitato su un dispositivo
Ulteriori informazioni: automation-server.com

vPLC
2 x CODESYS Virtual Control SL
1 x CODESYS Virtual Safe Control SL
1 x CODESYS Edge Gateway SL
Ulteriori informazioni: CODESYS Virtual Control SL

Container
Podman, per Intel® con CAT abilitato

Sistema operativo
Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 9.2 con Kernel PREEMPT_RT basato su Red Hat Enterprise Linux per il tempo reale
Red Hat Device Edge offre la flessibilità necessaria per distribuire e gestire su scala i carichi di lavoro su dispositivi piccoli e con risorse limitate. Combina Red Hat Enterprise Linux con MicroShift, una distribuzione Kubernetes leggera di Red Hat OpenShift, in modo che gli utenti possano distribuire qualsiasi cosa, dai carichi di lavoro Linux tradizionali ai servizi complessi containerizzati con Kubernetes.

Hardware
IPC multicore con Intel® Time Coordinated Computing (TCC) "Real-Time Computing at the Edge" (intel.com)
e Cache Allocation Technology (CAT) https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/intel-sdm.html
Intel® Core(TM) i7-1185GRE Tiger Lake UP3

Rete
Gli switch Cisco Catalyst Industrial Ethernet garantiscono un accesso stabile e sicuro in tempo reale agli I/O dell'automazione software-defined di macchine e sistemi.
Componenti di rete dell'architettura SD-Access di Cisco "Fabric in a box"
https://www.cisco.com/c/en/us/td/docs/solutions/CVD/Campus/cisco-sda-design-guide.html#SDAccessArchitectureNetworkComponents
Per ulteriori informazioni: https://blogs.cisco.com/internet-of-things/is-it-time-to-virtualize-your-factory-floor?ccid=cc002643&oid=pstit031879

Fieldbus
Due sistemi fieldbus indipendenti basati su Ethernet da una porta Ethernet con vLAN, alimentati da XDP

Consolidamento delle applicazioni AI e dei carichi di lavoro
- Segmentazione di oggetti in live stream con il contenitore OpenVINO™ YOLOv8 AI.
- Modelli accelerati nell'hardware con OpenVINO
- OpenVINO™ è un toolkit open-source per ottimizzare un modello di deep learning praticamente da qualsiasi framework e distribuirlo con le migliori prestazioni della categoria su una gamma di processori Intel® e altre piattaforme hardware.
- YOLOv8 è un modello all'avanguardia di Ultralytics che riconosce e segmenta oggetti predefiniti.
